tushare根据日k线选股

2024-04-27 15:58
文章标签 tushare 线选股

本文主要是介绍tushare根据日k线选股,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

积分不通,token权限不同,5000积分,所有权限全开
注册tushare,请点击链接:https://tushare.pro/register?reg=301280
根据前复权k线,选取短线股票
选股思路,根据当天收盘价格,10日内新高,并且收盘价格比10日内最高价回撤3%-13%,且在均线之上,筛选出满足上述条件的股票

import tushare as ts
import datetime
now=datetime.date.today()
start_day = (now-datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y%m%d')
end_day =now.strftime('%Y%m%d')
output = open('日k线' + end_day + '.xls','a',encoding='utf-8')
output.write('ts_code\t name\t  max\t now_price\t percent\n')
ts.set_token('yourtoken') 
def xunhuan():pro = ts.pro_api()dt = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')# 获取股票列表code = dt['ts_code']name = dt['name']# long = len(code)for i in ra

这篇关于tushare根据日k线选股的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/940924

相关文章

Tushare库:Python金融数据分析的利器

文章目录 Tushare库:Python金融数据分析的利器一、引言二、Tushare库的安装与基础应用1、安装Tushare2、基础用法1.1 导入Tushare库1.2 获取数据 三、深入应用:案例分析1、股票收益策略模拟1.1 数据获取与处理1.2 策略模拟 四、总结 Tushare库:Python金融数据分析的利器 一、引言 在金融数据分析领域,Python因其强大

python tushare股票量化数据处理:学习中

1、安装python和tushare及相关库 matplotlib pyplot pandas pandas_datareader >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import pandas as pd >>> import datetime as dt >>> import pandas_datareader.data as we

【金融数据接口】tushare数据python使用教程

目录 1.官网注册、包安装和接口手册 2.接口使用方法 3.接口使用门槛 4.沪深股票数据接口 基础数据 行情数据 财务数据 市场参考数据 5.常用数据获取实例 获取交易日历 股票基础信息 沪股通和深股通成份股 上市公司基础信息 获取新股上市列表数据 A股日线行情 A股周线行情 A股月线行情 股票每日指标,选股分析 1.官网注册、包安装和接口手册 直

tushare获取数据,写入excel,

#注册tushare https://tushare.pro/register?reg=301280 #安装pandas库 #安装tushare库 import tushare as ts import pandas as pd df=ts.get_all_day df.to_excel(‘c:/888/文件名.xlsx’) #多个df写入excel writer=pd.ExcelWriter(

tushare获取基本面相关数据可视化

用Tushare(地址:https://tushare.pro/register?reg=479106)调取基本面数据并可视化的过程记录。 比如要分析对比宁德时代(股票代码300750.SZ)和高轩国科的ROE(股票代码002074.SZ),思路就是调取两家公司的ROE数据,然后将年份作为X,两个公司的ROE值作为Y1Y2呈现在一张图中。 1.调取ROE数据 在tushare的搜索引擎处输入

复制某df,用符号连接字符串,tushare批量日数据,sqlite拆分持仓数据

1.复制某df df.copy(deep=True) 2.用符号连接字符串 scode=','.join(list(df_code['code2'])) tushare批量日数据 df_price = pro

沪深300股票聚类可视化案例||tushare完整可运行代码逐行解释

上篇文章:《可视化股票市场结构||沪深300股票聚类可视化》逐行代码解释了sklearn中的一个案例:可视化股票市场结构。案例中采用的数据是美股。这篇文章将其移植到A股市场,看看我们的沪深300股票市场结构如何。采用的分类及可视化手段与sklearn案例完全一样。 沪深300 沪深300指数1是由上海和深圳证券市场中选取市值大、流动性好的300支A股作为样本编制而成的成份股指

运用R语言、Tushare对单支股票进行回归分析

目录 一、数据描述 (一)数据的获取 (二)数据的预处理及分析 二、初步回归分析 (一)模型及变量 (二)参数估计 (三)假设检验 1. 回归显著性检验 2. 回归系数的显著性检验 3. 回归子集的显著性检验 三、变量选择 (一)最优子集选择 (二)逐步回归 (三)最终模型 (四)假设检验 1. 回归显著性检验 2. 回归系数的显著性检验 (六)残差分析

柒拾- tushare 模拟策略交易 (一)

一、背景 过年无聊在家,想上网获取各公司的损益表,结果搜着搜着看到一个平台好像有些数据,平台叫 《Tushare》。 然后看着看着里面的文档,诶 ~ 居然有模拟交易 ~~ ,但看着看着,发现里面居然没有完整代码。 于是自己照着他的来学习一下啥是量化分析。 二、建个数据库 首先装好 MySQL ,然后按照文章上的内容先建好各种表: /**Descripttion:*Version: 1.0*

tushare 使用

windows 1, 安装 Python以及pandas 安装Python 安装pandas 建议安装Anaconda(http://www.continuum.io/downloads),一次安装包括了Python环境和全部依赖包,减少问题出现的几率。 2, 下载tushare并安装 https://pypi.python.org/pypi/tushare/ python setup.p