株式のデータ分析
序文
この記事では、株式データのクロールを使用して、この株式のデータ分析を視覚化します。分析に問題がある場合は、以下にメッセージを残すことができます。
1つは、データのクロールです
私はPythonの財務データパッケージtushareを使用してデータをクロールします。これにはインターフェイスもあり、さまざまなインターフェイスを使用してさまざまなデータを取得できます。
コードは次のように表示されます。
import tushare as ts
import pandas as pd
stock_data = ts.get_hist_data('600848')
stock_data.to_csv(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv')
csvファイルの画像は次のとおりです。
2.データ視覚化分析
1.過去3年間の動向
この株の1日の終わりのポイント数は、matplotlibを使用して視覚化さ
れます。コードは次のとおりです。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv')
x = df['date']
y = df['close']
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.plot(x, y)
plt.title('close-date')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('close')
plt.savefig(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\3.jpg')
plt.show()
得られたグラフは次のとおりです。
トレンドチャートを見ると、この株はまだ非常に不安定であることがわかります。下落しても底を打たず、下落は非常に大きく、プロセスの段階はほとんどありませんが、上昇すると上昇します。は非常に遅く、時間がかかり、上昇の過程は大幅な低下を伴います。このように、多くの人々が逃げ出し、最終的な利益を得ることができません。そして、その後下落したのは2020年であり、2020年も遅い強気期と考えられており、多くの株が大幅に上昇しています。したがって、この株式への投資はお勧めしません。
2.ストックポイントの最大範囲
株式の1日のポイントの最大値を分析すると、この株式に投資するかどうかを決定するために、最大範囲内にさらに多くのポジションがあることがわかります。
まず、最大値の間隔を次の4つの間隔に分割します。
[0,20]（20,25]（25,30]（30、+ oo]
コードは次のとおりです。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv')
plt.title('股票运势最高点分布(百分点)')#绘制标题
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#设置中文显示
label=['20以下','20-25','25-30','30以上']#定义饼图的标签，标签是列表
explode=[0.01,0.01,0.01,0.01]#设定各项距离圆心n个半径
values=[len(df[df['high']<=20]),len(df[(df['high'] >20 ) & (df['high'] <=25)]),
len(df[(df['high'] >25 ) & (df['high'] <=30)]),len(df[df['high'] > 30])]
plt.pie(values,explode=explode,labels=label,autopct='%1.1f%%',radius=2)#绘制饼图
plt.savefig(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\2.jpg')
plt.show()
推奨事項：020は継続的に更新され、小さなブティックサークルには毎日新しいコンテンツがあり、乾物の濃度は非常に高くなっています。
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結果の円グラフは次のとおりです。
図から、株式の1日の最大ポイントの最大分布の位置は20〜25の間であり、最小は20未満であることがわかります。25と25〜30のポイントはほぼ同じです。株式の1日の上昇スペースはまだ非常に広いですが、以前の分析によると、在庫は毎日特定の時間に大幅に上昇することが示されていますが、それはまた、市場を見たい人には非常に不親切な大きなダイビングを伴います。
3.毎日の低分析
散布図を使用して毎日の安値を分析し、毎日の減少がどれほど大きくなるかを確認します。
コードは次のように表示されます。
df = pd.read_csv(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv')
x = df['date']
y = df['low']
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.title("min-date")
plt.xlabel("date")
plt.ylabel("min")
plt.plot(x,y,"ob")
plt.savefig(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\6.jpg')
plt.show()
結果の散布図は次のとおりです。
散布図から、1日の最低値と終了傾向の傾向はほぼ同じであり、最高点は両方とも35であり、密集した場所はすべて低い点であり、1日の終了値はほぼ同じであることがわかります。最低値と同じです。この在庫は購入には適していません。
4.高および低開口部分析
株式の開始値を分析して、オープンロングローかオープンロングローかを判断します。
コードは次のように表示されます。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv')
plt.savefig(r'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\8.jpg')
df.hist('open')
plt.show()
結果のヒストグラムは次のとおりです。
図からわかるように、株価が低く開くことが多いのですが、低く開いて高くなる傾向はなく、高く開くと高くなって低く開く傾向があり、非常に不正です。
3、まとめ
上記の4つの分析から、Shanghai Lingang（コード600848）株は、低く開いて高くなるのではなく、購入することが推奨されていないことがわかりますが、高く開くと低くなり、以前の結論は、在庫は非常に不安定です。
最後に、財務管理にはリスクがあり、投資には注意が必要です。合理的な投資配分を行ってください。