股票数据分析用python怎么做

Python股票分析通常涉及以下几个步骤：

环境准备

安装Python环境。

安装必要的Python库，如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`、`yfinance`等。

数据获取

使用`yfinance`或其他股票数据接口获取股票历史数据。

数据清洗

将获取的数据转换为适合分析的格式，如将成交量的`object`类型转换为`float`类型。

数据分析

计算技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）等。

进行数据筛选，如市盈率、涨跌幅等。

数据可视化

使用`matplotlib`和`seaborn`等库绘制图表，如股票价格走势图、成交量柱状图等。

结果解释

分析图表，识别股票的趋势和模式。

根据分析结果做出投资决策。

下面是一个简单的Python股票分析示例代码，使用`yfinance`和`pandas`获取并分析股票数据：

 import yfinance as yf import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, timedelta 设置中文字体，避免显示乱码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 获取股票数据 def get_stock_data（symbol）: end_date = datetime.now（） start_date = end_date - timedelta（days=365） stock = yf.download（symbol, start=start_date, end=end_date） return stock 示例：获取AAPL股票数据 aapl_data = get_stock_data（'AAPL'） 计算100日均线 aapl_data['100ma'] = aapl_data['Close'].rolling（window=100）.mean（） 绘制股票价格和100日均线 plt.figure（figsize=（10, 5）） plt.plot（aapl_data.index, aapl_data['Close'], label='Close Price'） plt.plot（aapl_data.index, aapl_data['100ma'], label='100-Day Moving Average', color='red'） plt.title（'AAPL Stock Price and 100-Day Moving Average'） plt.xlabel（'Date'） plt.ylabel（'Price'） plt.legend（） plt.show（） 

请注意，股票分析可能涉及复杂的技术和理论，上述代码仅提供一个基本的入门示例。实际应用中，你可能需要根据具体需求进行更深入的数据处理和高级分析。