python股票價格

A. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

概率炒股法：
下面方法買漲不買跌，同時避免被套，缺點，手續費比較高，但完全可以吃完整個牛市，熊市不會被套。
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。好處：避免人為沖動，缺點手續費高
還有一種是操作etf，如大盤50etf,etf300,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，買入漲幅最大的，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天上午判斷一下，如果下跌超過2%賣掉。好處：不會踩地雷，缺點：漲隨大盤,我比較推薦這個方法，外圍的風險比較小。
具體的python程序我有，比上面復雜，有止贏止損位，資金管理，監視管理，我用在實盤當中，自動化下單也已解決。
我覺得程序的成敗不在一日之功，在於長期穩定賺錢，如運行十年，過多的數據分析也無意義，因為預測未來永遠是一個概率問題，不是百分之百確定的，如果你的程序能在長時間多次數上戰勝市場，你的程序就能趨向大數定理。
否則一時的回撤會讓你停止程序自動執行，而無法趨向大數定理中的穩定概率。
如果有一個程序能百分之99確定，那麼基本上肯定是分析了內幕交易數據，和徐x一樣，每次重倉一支股，這種手法應該是得到了內幕，也就不需要什麼程序來交易了。
巴菲特的交易模式實質上也是內幕交易的一種，因為他靠的是外在分析，實地考查，估計這是尋找內幕的手段，現在做大了，這種效果就不靈了，收益也下降了，美國經濟也下滑了，所以巴菲特的未來是必定是暗淡的，因為內幕交易的池子有限，資金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在蘇聯，印度，日本等等其他國家，他可能在街頭要飯，美國二戰後經濟環境加傾向內幕造就了他，而不是炒股技術有多神。所以巴菲特不屑於程序化交易。
巴菲特及不少美國式的股神實際上是倖存者偏差造成的，你想想蘇聯的股神在那裡？為什麼一個都沒有？（「沉默的數據」、「死人不會說話」）
我覺得未來真正能成股神必定是程序，不是人，因為一個好的程序策略可以用一輩子，實現長期穩定增長，當然前提是社會經濟環境穩定，不會出現類似蘇聯的動亂，也不會出現日本式的惡性通脹（對貨幣m2有點擔心）。

太多的股票讓股民每天沉浸在選股的游戲中，選股造就了券商的行情軟體，實際上很多數據都是沒有用的，所有的關鍵是按操作方法永遠執行下去才能趨向穩定概率，否則今天換一種明天換一種方法，今天按kdj，明天按macd，後天按boll，大後天按ddx，大大後天按自編指標，多條件選股，最後錢都交手續費或止損不及時被套牢了。這時券商收傭金的目的也就達到了，每年券商收的傭金比股市分紅要高。不管行情如何，只要多請幾個股評員，總有方向說對的，玩個概率游戲讓大家頻繁交易，券商的收入只會增不會降。所以千萬別信股評，玩的是概率游戲，如同預測硬幣的正反，請十個股評師必定有個能預測三次正確的神股評。你信這個神股評，後面可能是三次都不準，呵呵。所以券商和行情軟體總會在收盤或午休時彈出各種消息或評價，說實在的這種東西沒有一分錢的價值。可能早就寫好了上漲的說法是模塊a，下跌的說法是模板b，平市的說法是模板c,只是填上當天數據即可，都是八股文，都是馬後炮，一樣的事件上午說成是上漲理由，下午說成是下跌理由。
程序的策略經過測試後的關鍵在於穩定執行，長期穩定執行，長期長期穩定穩定執行執行，重要的事說三遍。

人性無法戰勝的弱點是執行力，小學生都懂的天天向上，每日進步，世間有幾人能做到？而穩定幾十年執行更是難上加難，如同背英語單詞一樣，理論上一天背一百個，一百天就可以一萬詞，但十年，二十年過去了，你可能還是三千詞以下。

用程序的目的就是百分之百執行到位，沒有折扣，真正戰勝人性的弱點，和t+1沒有關系。

另外通過一定方法降低手續費也可以使你的資金活得更久，如把上面的日模型改為周或月模型。

B. 有沒有會用Python編寫一個簡單的建模股票價格的小程序能夠對股票數據進行簡單預測即可！求助！

雖然懂python 但是不懂股票，
採用random()可以么，哈哈

C. 怎麼用python計算股票

作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。

D. python獲取一隻股票的行情，為什麼出現這么多問題

首先，你要確定下你的庫文件是否安裝正常，測試方法，就是在交互模式下測試。
其次，不要用別名，在試試。
希望能幫到你。。。。

E. python 怎麼實現股價xo圖

c = [-10,-5,0,5,3,10,15,-20,25] # 返回最小值 >>> n=c.index(min(c)) >>> n 7 >>> c[7] -20 # 返回最大值 print c.index(max(c))

F. 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

G. 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據

各種股票軟體，例如通達信、同花順、大智慧，都可以實時查看股票價格和走勢，做一些簡單的選股和定量分析，但是如果你想做更復雜的分析，例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘，所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫，然後再通過其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析，這樣就能實現更多目的了。

H. Python 獲取股價的代碼怎麼寫

網頁上的嗎

還是某個伺服器上的

I. 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

J. 如何利用Python預測股票價格

預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。

純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。