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01

数据获取

针对股票等金融数据的获取,Python专门提供了一个免费、开源的财经数据接口包—tushare,集成了数据从采集、加工、清洗到存储的全过程,极大地减轻了金融分析人员的工作量,同时又提供了丰富多样的数据格式(当然,你也可以基于网络爬虫自己手动实现,但整个过程比较耗时),下面偶简单介绍一下这个模块的安装和使用:

1.首先,安装tushare,这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstalltushare”即可,如下,程序会自动检测相关依赖并安装:

2.安装完成后,大家就可以直接获取股票、基金、期货等金融数据了,这里官方给出了非常详细的接口文档,每个函数及其参数都有详细介绍,非常适合开发者学习和掌握:

02

数据处理

针对股票等金融数据的处理,Python提供了非常多的数据处理模块,比较著名、也比较有影响力的就是pandas(前面的tushare就是基于pandas),内置了大量函数和数据类型,可以轻松处理各种复杂的数据格式(包括CSV,Excel,Txt,Json等),当然,你也可以基于scipy,numpy进行数学计算,也是非常方便的:

除了基本数据处理,其实针对股票等金融数据的可视化,Python也可以轻松实现,测试代码如下,这里结合matplotlib(pyecharts等模块也可以)对tushare获取的股票K线数据进行绘图,整体效果还是非常不错的:

目前,就分享这2个方面吧,Python对于金融的作用主要表现在数据的获取和处理,后期复杂一些就是数据的预测,结合各种机器学习模型对数据进行评估,提供辅助决策,网上也有相关资料和教程,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。


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