Python中进行股票市场分析的3个基本步骤

2025年1月4日 | 阅读 4 分钟

Python 是一种高级、解释型编程语言，以其简单性和可读性而闻名，非常适合初学者，也适合专业人士。Python 由 Guido van Rossum 创建，于 1991 年首次发布，通过大量使用空格来强调代码的清晰度。它支持多种编程范例，包括过程式、面向对象和函数式编程。Python 庞大的标准库和充满活力的第三方程序生态系统使开发人员能够执行各种任务，从 Web 开发和数据分析到机器学习和自动化。其动态类型和内存管理功能提高了灵活性和易用性。Python 的社区驱动开发和持续更新确保它在编程领域保持相关性和不断发展。

什么是股票市场分析？

股票市场分析是评估和解读金融市场数据以做出明智投资决策的过程。这包括分析历史价格变动、交易量、财务报表和其他市场指标，以预测未来的价格走势并识别投资机会。股票市场分析主要有两种方法：

基本面分析
- 通过分析财务报表、管理质量、竞争优势、行业状况和宏观经济因素来评估公司内在价值。
- 关键指标包括收入、利润、利润率和增长潜力。
技术分析
- 分析历史价格图表和交易量，以识别可能预示未来价格走势的模式和趋势。
- 使用移动平均线、支撑和阻力位以及技术指标（例如 RSI、MACD）等工具。

股票市场分析的基本步骤

股票市场分析涉及多个关键步骤，包括数据收集、数据预处理和执行分析。

第一步：数据收集

收集历史股票价格数据、交易量和其他相关财务指标。

示例

 
import yfinance as yf
import pandas as pd
# Fetch historical data for a specific stock
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
data = stock.history(start="2020-01-01", end="2023-01-01")
# Display the first few rows of the data
print(data.head())   

输出

 
Open       High         Low               Close          \
Date                                                                    
2020-01-02 00:00:00-05:00  72.059666  73.120230  71.804259  73.059418   
2020-01-03 00:00:00-05:00  72.281020  73.115357  72.122910  72.349129   
2020-01-06 00:00:00-05:00  71.463723  72.964557  71.210743  72.925636   
2020-01-07 00:00:00-05:00  72.935369  73.193211  72.361308  72.582664   
2020-01-08 00:00:00-05:00  72.283484  74.054327  72.283484  73.750267   
 	                             	     Volume   Dividends   Stock Splits  
Date                                                           
2020-01-02 00:00:00-05:00  135480400        0.0           0.0  
2020-01-03 00:00:00-05:00  146322800        0.0           0.0  
2020-01-06 00:00:00-05:00  118387200        0.0           0.0  
2020-01-07 00:00:00-05:00  108872000        0.0           0.0  
2020-01-08 00:00:00-05:00  132079200        0.0           0.0

代码解释

使用 `yfinance` 来获取历史股票数据。
`Ticker` 类获取所需股票代码（例如，苹果的“AAPL”）的信息。
`history` 方法检索给定日期范围内的历史数据。

步骤 2：数据预处理

通过处理缺失值、规范化数据和生成技术指标（例如，移动平均线）来清理和准备数据以供分析。

示例

 
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
# Fetch historical data for a specific stock
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
data = stock.history(start="2020-01-01", end="2023-01-01")
# Handling missing values
data.dropna(inplace=True)
# Adding a moving average (50-day)
data['50_MA'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
# Display the first few rows with the new moving average column
print(data.head())  

输出

 
Open       High        Low              Close             \
Date                                                                    
2020-01-02 00:00:00-05:00  72.059666  73.120230  71.804259  73.059418   
2020-01-03 00:00:00-05:00  72.281020  73.115357  72.122910  72.349129   
2020-01-06 00:00:00-05:00  71.463723  72.964557  71.210743  72.925636   
2020-01-07 00:00:00-05:00  72.935369  73.193211  72.361308  72.582664   
2020-01-08 00:00:00-05:00  72.283484  74.054327  72.283484  73.750267   

                              		 Volume  Dividends  Stock Splits  50_MA  
Date                                                                  
2020-01-02 00:00:00-05:00  135480400        0.0           0.0    NaN  
2020-01-03 00:00:00-05:00  146322800        0.0           0.0    NaN  
2020-01-06 00:00:00-05:00  118387200        0.0           0.0    NaN  
2020-01-07 00:00:00-05:00  108872000        0.0           0.0    NaN  
2020-01-08 00:00:00-05:00  132079200        0.0           0.0    NaN

代码说明

使用 `dropna` 来删除包含缺失值的行。
`rolling(window=50).mean()` 计算收盘价的 50 天移动平均线，并将其作为新列添加到 DataFrame 中。

步骤 3：执行分析

利用统计和技术方法分析预处理的数据，以做出明智的交易决策。

示例

 
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Fetch historical data for a specific stock
ticker = "AAPL"
stock = yf.Ticker(ticker)
data = stock.history(start="2020-01-01", end="2023-01-01")
# Handling missing values
data.dropna(inplace=True)
# Adding a moving average (50-day)
data['50_MA'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
# Plotting the closing price and the moving average
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Close'], label='Closing Price')
plt.plot(data['50_MA'], label='50-Day Moving Average', linestyle='--')
plt.title(f'{ticker} Stock Price and 50-Day Moving Average')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()   

输出

3 Basic Steps of Stock Market Analysis in Python

代码解释

使用 `matplotlib` 可视化股票的收盘价和 50 天移动平均线。
`plt.plot` 创建图表，`plt.legend()` 添加图例以区分收盘价和移动平均线。

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股票市场分析的基本步骤

第一步：数据收集

步骤 2：数据预处理

步骤 3：执行分析

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