python中数据分析小题--买卖股票能赚多少钱

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在这里先介绍一个股票获取的接口——tushare，关于该软件的介绍见官网：

http://www.tushare.org

今天我们用这个包下载某一支股票的历史交易数据。

一、导入tushare安装包

导入过程中如果有问题，可以参考：https://bbs.pinggu.org/thread-9484958-1-1.html

二、测试是否能正常使用。调用get_k_data方法可以得到指定股票（代码：688022）在开始时间至现在的行情信息。此处的‘K’表示‘K线图的意思’。我这里希望选择2015年1月1日以后的信息，结果发现第一条数据是2019-07-22，百度了一下该股票从2019年7月22日才上市。看脚本吧：

【脚本】

import tushare as ts

frame = ts.get_k_data('688022',start='2015-01-01')
print(frame)

【结果】

           date   open close   high    low     volume    code

0    2019-07-22  67.60 50.19  68.99  33.53 17681055.0  688022

1    2019-07-23  40.98 44.45  47.55  40.98  6996702.0  688022

2    2019-07-24  45.18 50.72  50.85  45.18  9718576.0  688022

输出结果字段说明：open—开盘价 close—收盘价 high—最高价low—最低价 volume—交易量

三、查询应用

1、查询收盘价大于45元的信息，从查询的索引号可以看出，索引号不连续，说明已经数据是筛选后的结果

【脚本】

print(frame[frame['close']>45])

          date   open close   high    low     volume    code

0    2019-07-22  67.60 50.19  68.99  33.53 17681055.0  688022

2    2019-07-24  45.18 50.72  50.85  45.18  9718576.0  688022

3    2019-07-25  52.00 55.17  60.65  52.00 11794163.0  688022

2、查询收盘价大于开盘价的信息，从查询结果131条记录来看，该支股票一半的时间都在盈利

【脚本】

print(frame[frame['close']>frame['open']])

【结果】

           date   open close   high    low     volume    code

……

260  2020-08-14  38.86 39.17  39.39  38.22   617987.0  688022

261  2020-08-17  38.89 39.35  39.55  38.87   761114.0  688022

262  2020-08-18  39.35 39.94  40.30  39.09   905956.0  688022

266  2020-08-24  40.11 42.89  43.80  39.72  3744840.0  688022

[131 rows x 7 columns]

3、假设你每天都坚持买卖这支股票，能赚多少钱呢？ 哈哈~~ 13个月下来，每股还赔2.2元。

【脚本】

print(  (frame['close']  -   frame['open']).sum()    )

【结果】

-2.2099999999999866

4、假设你知道哪天能涨，且只在涨价的那天买卖，能赚多少呢？ 13个月，每股赚210元，按最低交易100股算，在这种假设下，你13个月就会赚2.1万元。

【脚本】

newframe = frame[ frame['close'] > frame['open'] ]
print( (newframe['close']  -   newframe['open']).sum()    )

【结果】

210.11

5、考虑交易的手续费（佣金5元，过户费1元，印花税是交易总额的千分之一），再计算“只在涨价的那天买卖“，能赚多少呢？ 1.96万元。看上去不错，只可惜这个假设是不成立的，你不知道哪一天一定会涨。哈哈~~ 还是好好学习做实业吧！

【脚本】

newframe = frame[ frame['close'] > frame['open'] ]
ownOneday =newframe['close']  -   newframe['open']   #每天每股的赚的钱
print( (ownOneday * 100 - 6 - frame['close']*100 /1000).sum() )  
# ownOneday * 100  ：100股每天赚的钱
# 6：交易日的佣金和过户费
# frame['close']*100 /1000 ：100股交易额的1000分之一   
# 说明：本人不玩股票，只是根据老师授课时讲的内容计算以上结果，不代表实际交易算法。

【结果】

19571.671000000002

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关键词：python 数据分析 columns volume pinggu