需求：股票的数据分析
具体需求：
使用tushare包获取某股票的历史行情数据输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期假如我从2012年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天位置我的收益如何
本文所要用到的是tushare财经数据接口包
pip install tushare
第三方库的导入
import tushare as ts
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np
获取青岛啤酒股票的历史行情数据，code是传入字符串形式的股票代码
pro = ts.pro_api("token接口值")
df = pro.daily(ts_code="600600.SH",start_date="2022-02-08")
df.head(5)
接口值可以从tushare官网获得，登录后在个人主页可以找到
将获取到的数据存到本地，方便后面处理数据使用
df.to_csv("./qingdaopijiu.csv")
数据预处理
将trade_date列转化成时间类型，删除意义不大的列，查看是否有空值。
df["trade_date"] = pd.to_datetime(df["trade_date"],format="%Y%m%d")
print(df.isnull().head())
df.drop(labels="Unnamed: 0",axis=1,inplace=True)
#将trace_date列变为行索引
df.set_index("trade_date",inplace=True)
df.sort_index(inplace=True)
print(df.index)
输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期，伪代码：/开盘>0.03
A1=(df["open"]- df["close"]) / df["open"] > 0.03
在分析的过程中产生了bool值则马上将布尔值转化为行索引，这是一个数据分析的小技巧，如果布尔值作为df的行索引，则可以取出true对应的行数据，忽略false的对应的数据。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期，伪代码：/前日收盘<-0.02
A2 = (df["open"] - df["close"].shift(1)) / df["close"].shift(1) < -0.02
小案例
假如我从2012年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天位置我的收益如何.
需求时间节点是从2012-2022一手：100支股票买每月的第一个交易日买入，一整年需要买入12手卖一个完整的年需要卖出12手买卖股票的单价使用开盘价
new_df = df["2022-01-01":"2023-03"]
new_df
买股票：找到每个月第一个交易日对应的行数据,每月第一个交易日的行数据
df_monthly = new_df.resample("M").first()
df_monthly
买入股票花费的总金额
cost = df_monthly["open"].sum()*100
cost
卖出股票的总金额#特殊情况：2020年买的股票卖不出去
df_yearly = new_df.resample("A").last()
#卖出股票赚到的钱
resv = df_yearly["open"].sum()*1200
#最后手中剩余的股票需要估量其价值计算到总收益中
last_monry = 200*new_df["close"][-1]
#计算总收益
resv + last_monry-cost
使用tushare包获取股票数据后，进行双均线策略制定
df.set_index("trade_date",inplace=True)
需求：
计算该支股票历史数据的5日均线和60日均线什么是均线对于每个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫N日移动平均线，一般为30、60、120、240天为指标5天和10天的短线操作的参照指标，称作日均线指标30天和60天的是中期均线指标，称作季均线指标120天和240天的是长期均线指标，年均线指标均线计算方法：MA=/Nc:某日收盘价N:移动平均周期计算三日均线和五日均线
ma5 = df["close"].rolling(5).mean()
ma30 = df["close"].rolling(30).mean()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.plot(ma5[60:90])
plt.plot(ma30[60:90])
#蓝色ma5为短期均线，黄色ma30为长期均线
分析输出所有金叉日期和死叉日期股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为：分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，一根为较长时间的指标线如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过较长时间的指标线，成为金叉如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，叫死叉一般情况下，出现金叉后，操作趋势买入，死叉后趋向卖出
death_ex = s1 & s2.shift(1)#判定死叉条件
df.loc[death_ex]#死叉对应的行数据
death_date = df.loc[death_ex].index
gold_ex = -(s1 | s2.shift(1))#金叉对应的行数据
gold_date = df.loc[gold_ex].index
gold_date
假如我从2012年1月1日开始，初始资金为100000，金叉尽量买入，死叉全部卖出，到今天为止，我炒股的收益如何买卖股票的单价为开盘价买卖股票的时机最终剩余的股票没有卖出会有！如果最后一天为金叉，则买入股票。估量剩余股票的价值，计算到总收益中剩余股票的单价用最后一天的收盘价来衡量
first_money = 100000#本金，不变
money = first_money #可变的，买股票的钱和卖股票的钱都从该变量进行
hold = 0 #持有股票的数量（股数：100股=1手）
for i in range(0,len(s)):#i表示s的隐式索引
if i == 1:#金叉时间
#基于100000的本金尽可能多的买入股票
#获取股票的单价（金叉时间对应的行数据中的开盘价）
time = s.index[i]#金叉时间
p = df.loc[time]["open"]#股票的单价，当天开盘价
hand_count = money // (p*100)#使用100000最多买入多少手
hold = hand_count*100#买了多少支
money -= (hold*p)#将买股票的钱减去
#print(hold)
else:
#将买入的股票卖出去
#找出卖出股票的单价
death_time = s.index[i]#死叉时间
p = df.loc[death_time]["open"]
money += p*hold#卖出转的钱
hold = 0
#print(money)
#print(money)
#如何判断最后一天是金叉还是死叉呢
#如果是金叉，则需要将收益算到总收益中
last_money = hold * df["close"][:1]#剩余股票价值
money + last_money - first_money
文章为作者独立观点，不代表 股票程序化软件自动交易接口观点
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