股票分析源代码

股票分析是一个复杂而又多样的领域,需要综合运用各种技术分析方法和数据分析工具。作为一个问答专家,我将为您提供一个基本的股票分析源代码示例,涵盖了市场趋势分析、技术指标计算、交易策略等常见的股票分析功能。这只是一个起点,您可以根据自己的需求进行扩展和优化。

首先,我们需要安装以下Python库:

• pandas 用于数据加载和处理
• numpy 用于数学计算
• matplotlib 用于绘制图表
• tushare 用于从网上获取股票数据

您可以使用pip命令安装这些库:

pip install pandas numpy matplotlib tushare

1. 获取股票数据

import tushare as ts
 设置tushare的token
ts.set_token('your_tushare_token')
pro = ts.pro_api()
 获取某只股票的历史数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20210101', end_date='20220101')

2. 计算技术指标

import pandas as pd
import numpy as np
 计算移动平均线
df['MA5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['MA10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
 计算MACD指标
df['DIF'],df['DEA'],df['MACD'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

3. 分析市场趋势

 判断多空趋势
df['trend'] = np.where((df['close'] > df['MA5']) & (df['MA5'] > df['MA10']) & (df['MA10'] > df['MA20']), 1, 1)

4. 制定交易策略

 买入信号
df['signal'] = np.where((df['trend'] == 1) & (df['MACD'] > 0), 1, 0)
 计算收益
df['returns'] = np.where(df['signal'].shift(1) == 1, df['close'].pct_change(), 0)
df['cumulative_returns'] = (1   df['returns']).cumprod()

import matplotlib.pyplot as plt
 绘制股价走势和技术指标
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df.index, df['close'], label='Stock Price')
plt.plot(df.index, df['MA5'], label='MA5')
plt.plot(df.index, df['MA10'], label='MA10')
plt.plot(df.index, df['MA20'], label='MA20')
plt.legend()
plt.title('Stock Price and Moving Averages')
plt.show()
 绘制MACD指标
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df.index, df['DIF'], label='DIF')
plt.plot(df.index, df['DEA'], label='DEA')
plt.plot(df.index, df['MACD'], label='MACD')
plt.legend()
plt.title('MACD Indicator')
plt.show()
 绘制累计收益曲线
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df.index, df['cumulative_returns'], label='Cumulative Returns')
plt.legend()
plt.title('Cumulative Returns')
plt.show()

这个源代码示例展示了股票分析的基本流程,包括获取数据、计算技术指标、分析市场趋势以及制定交易策略。您可以根据自己的需求和投资目标,进一步完善和优化这个代码。例如,可以加入更多的技术指标计算、优化交易策略参数、增加风险控制等。希望这个示例对您的股票分析工作有所帮助。