2. 量化股票
  3. 初学python可以做什么

初学python可以做什么

媳妇在学习了python两个月后，认为python可以做的事情

分析股票数据，指导投资

用tushare获取某公司交易行情数据，分析大单交易

In [7]:
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
import datetime
import hvplot.pandas
#获取某股票某天的大单交易，并查看数据
mydf = ts.get_sina_dd('300113','2018-11-19')
mydf.head()
Out[7]:
code name time price volume preprice type
0 300113 顺网科技 15:00:03 15.44 142800 15.43 买盘
1 300113 顺网科技 14:56:30 15.42 71700 15.42 买盘
2 300113 顺网科技 13:53:51 15.31 45000 15.31 卖盘
3 300113 顺网科技 13:31:24 15.26 54600 15.25 买盘
4 300113 顺网科技 13:07:54 15.20 131100 15.26 卖盘
In [8]:
#绘制点状图，查看大单分布情况
mydf.hvplot(x='price', y='volume',kind='scatter',title='test')
Out[8]:

tushare获取乐视网(300104)基本面现金流数据

In [9]:
df = ts.get_cash_flow('300104').T.head(10)
df
Out[9]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
报表日期 单位 一、经营活动产生的现金流量 销售商品、提供劳务收到的现金 收到的税费返还 收到的其他与经营活动有关的现金 经营活动现金流入小计 购买商品、接受劳务支付的现金 支付给职工以及为职工支付的现金 支付的各项税费 支付的其他与经营活动有关的现金 ... 其他 经营活动产生现金流量净额 债务转为资本 一年内到期的可转换公司债券 融资租入固定资产 现金的期末余额 现金的期初余额 现金等价物的期末余额 现金等价物的期初余额 现金及现金等价物的净增加额
20180930 元 NaN 1315751551.51 118997517.25 156739552.81 1610065753.09 1572239784.29 390822548.33 42774973.73 524708311.67 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20180630 元 NaN 958568433.19 0 172393232.74 1145916081.73 1369524082.60 269368739.96 24369547.79 292728150.75 ... 0 -852700993.05 0 0 0 469608596.69 725439935.91 0 0 -255831339.22
20180331 元 NaN 377926049.86 0 64387459.62 452972279.20 695489706.69 138366140.36 18417124.38 237108495.46 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20171231 元 NaN 5453436883.59 20404575.71 1162302902.63 6686190978.78 6883536068.86 1076404820.24 176840386.59 1166220140.52 ... -66428110.61 -2640545383.24 0 0 0 725439935.91 1469207975.00 0 0 -743768039.09
20170930 元 NaN 4476235969.63 20404575.71 858171870.33 5399875744.70 6400620812.77 749330501.59 165136004.59 858881227.29 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20170630 元 NaN 3583676403.36 20404575.71 374225110.23 4019234054.09 4856930049.89 509291781.55 136215690.09 662557068.69 ... -34293119.37 -2185441404.02 0 0 0 802146634.86 1469207975.00 0 0 -667061340.14
20170331 元 NaN 2630848829.83 4935395.81 778797096.80 3283611843.31 3226163987.21 261428176.31 66178271.24 590961188.51 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20161231 元 NaN 14634188704.16 30288787.69 682734841.98 15777018767.95 12721979030.65 1098193418.77 404567218.99 1889108245.05 ... 135729333.71 -1068060768.96 0 0.00 257630871.91 1469207975.01 2714778115.15 0.00 0.00 -1245570140.14
20160930 元 NaN 11833407221.01 919803.41 1210361330.01 13113995720.83 9859277182.42 756657743.04 341692556.96 1038054897.72 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

10 rows × 76 columns

从现金流上可以看出，20161231开始，公司基本面出现重大问题

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