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#先引入后面可能用到的包（package）
import pandas as pd  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline   

#正常显示画图时出现的中文和负号
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

### 获取数据：tushare开源库（确认已安装好：pip install tushare）
import tushare as ts
#起始和结束日期可以自行输入，否则使用默认
def get_data(code,start_date="2009-01-01", end_date="2019-01-18"):
    df = ts.get_k_data(code, start=start_date, end=end_date)
    df.index=pd.to_datetime(df.date)
    return df.close
#返回收盘价

#以上证综指、贵州茅台、工商银行、中国平安为例
stocks={'sh':'上证综指','600519':'贵州茅台',
        '601398':'工商银行','601318':'中国平安'}
#获取上述股票（指数）的每日前复权收盘价
df=pd.DataFrame()
for code,name in stocks.items():
    df[name]=get_data(code)

#以第一交易日2009年1月5日收盘价为基点，计算净值

df_new=df/df.iloc[0]
#将上述股票在回测期间内的净值可视化
df_new.plot(figsize=(16,7))
#图标题
plt.title('股价净值走势',fontsize=15)
#设置x轴坐标
my_ticks = pd.date_range('2008-01-01','2019-01-18',freq='Y')
plt.xticks(my_ticks,fontsize=12)
#去掉上、右图的线
ax=plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()

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