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1. 通用积分数据爬取（Python）

1. import requests
   
2. import urllib
   
3. import pandas as pd
   
4. from bs4 import BeautifulSoup
   
5. from lxml import etree
   
6. def spider_pgc_translate():   
   
7. #     url='https://bbs.pinggu.org/ext8_airdrop.php?ac=transaction'
   
8. #     html = requests.get(url)
   
9. #     soup = BeautifulSoup(html.text, "lxml")
   
10.     url = "https://bbs.pinggu.org/ext8_airdrop.php?ac=transaction"
    
11.     html = urllib.request.urlopen(url).read()
    
12.     soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    
13.    
    
14.     trans=pd.DataFrame()
    
15.     trans['time_1'] = [i_1.string for i_1 in soup("i",attrs={"class":"jiaoyi-time1"})]
    
16.     trans['time_2'] = [i_2.string for i_2 in soup("i",attrs={"class":"jiaoyi-time2"})]
    
17.     trans['buy_sell'] =[j.img['src'].split('/images/')[1][:-4] for j in soup("div",attrs={"class":"jy-liat clearfix"})]
    
18.     trans['price'] = [l.get_text().split('论坛币')[0] for  l in soup("span",attrs={"class":"span-size span-width11"})]
    
19.     trans['pgc']=[k.get_text() for k in soup("span",attrs={"class":"span-size span-width00"})]
    
20.     trans['pgc']=trans['pgc'].map(float)
    
21.     return trans
    
22. trans=spider_pgc_translate()

复制代码

2. 数据清洗-将数据清洗为股票交易数据（Python）

1. import pandas as pd
   
2. import datetime
   
3. trans.index=pd.DatetimeIndex(trans['time_1'])
   
4. trans['price']=trans['price'].map(float)
   
5. trans['pgc']=trans['pgc'].map(float)
   
6. trans=trans['2019-03-15':'2018-09-01']
   
7. trans= trans[trans['price']<trans['price'].mean()*6]
   
8. trans= trans[trans['price']<1000]
   
9. df_stock=pd.DataFrame()
   
10. df_stock['time']=trans[['price']].groupby('time_1').max().index
    
11. df_stock['open']=trans[['price']].groupby('time_1').head(1).values
    
12. df_stock['high']=trans[['price']].groupby('time_1').max().values
    
13. df_stock['low']=trans[['price']].groupby('time_1').min().values
    
14. df_stock['close']=trans[['price']].groupby('time_1').tail(1).values
    
15. df_stock['avg']=trans[['price']].groupby('time_1').mean().values
    
16. df_stock['vol']=trans[['pgc']].groupby('time_1').sum().values
    
17. 
    
18. DATE=str(datetime.datetime.now().date())[2:].replace("-",'_')
    
19. 
    
20. 
    
21. df_stock.tail()
    
22. df_stock.to_csv("df_stock_"+DATE+".csv",index=None)

复制代码

3. 绘制通用积分的日K线图（R语言）

1. #------------------------------------------
   
2. # 绘制股票K线
   
3. #------------------------------------------
   
4. data_origin=read.csv("df_stock.csv",header = T)
   
5. data<-data.frame(Open=data_origin[,2],High=data_origin[,3],Low=data_origin[,4],Close=data_origin[,5],Volume=data_origin[,6],Adjusted=data_origin[,7])
   
6. rownames(data)<-apply(data_origin[1],1,as.character)
   
7. # data_origin[1]
   
8. 
   
9. library(quantmod)
   
10. 通用积分日K线图=data
    
11. chartSeries(通用积分日K线图,up.col='red', dn.col='green')
    
12. addEMA(); #指数平均数指标
    
13. 
    
14. addWMA(); #加权移动平均线指标
    
15. addWPR(); #威廉指标
    
16. addZLEMA(); #零滞后指数移动平均线
    
17. addSMA(); #简单移动平均指标

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关键词：通用积分

谢谢分享，支持一下。

楼主威武，太厉害了！

楼主这个操作太骚了，我们甚至是不可以是开一个经管之家积分投资交流板块，可以当做ICO跟论坛币的互换做一波交易哈哈哈

牛逼啊lz

这个通用积分到底什么用啊，萌新请求前辈解答！