用python计算股票市值
㈠ 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。
㈡ 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
㈢ 怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
㈣ 怎么用python panda 算股票市场收益率
1.收集数据，开盘价，收盘价，交易量
2.用pandas处理数据，处理缺失值
3.用股票收益率的公式带入
说白了，pandas只是个好用的工具，方法都是一样的，只是效率问题
有多少人工，就有多少智能
㈤ 如何用python对一系列股票的macd进行判断
DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。
根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方
我
的
名
字
或（图
标）上，进入
可
看到
Q，订
制
公式
㈥ 如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
㈦ 如何用python计算某支股票持有90天的收益率
defget(self,get,money):
print“ATM:”
print“yourmoneyis+“,self.get,”%aday
self.today=self.money*(self.get/100)+self.money
print“nowyouhave”,self.today
self.tomorrow=self.today*(self.get/100)+self.today
print“tomorrowyouwellhave”,self.tomorrow
get(50,10000)
这个代码会给你1天后和2天后的余额，如果要显示九十天，还请您自己打完
㈧ 如何选取过去每个月股票的市值 python
类似，可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。主要步骤有：
（1） #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；
（2） #分别对这一百只股票进行100支股票操作；
（3） #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据；
（4） #选取记录大于40个的数据，去除次新股；
（5） #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
import numpy as np
import pandas as pd
#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)
#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据，去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)
㈨ 有没有会用Python编写一个简单的建模股票价格的小程序能够对股票数据进行简单预测即可！求助！
虽然懂python 但是不懂股票，
采用random()可以么，哈哈
㈩ 如何用python计算kdj指标
import numpy as np
def KDJ(date,N=9,M1=3,M2=3):
datelen=len(date)
array=np.array(date)
kdjarr=[]
for i in range(datelen):
if i-N<0:
b=0
else:
b=i-N+1
rsvarr=array[b:i+1,0:5]
rsv=(float(rsvarr[-1,-1])-float(min(rsvarr[:,3])))/(float(max(rsvarr[:,2]))-float(min(rsvarr[:,3])))*100
if i==0:
k=rsv
d=rsv
else:
k=1/float(M1)*rsv+(float(M1)-1)/M1*float(kdjarr[-1][2])
d=1/float(M2)*k+(float(M2)-1)/M2*float(kdjarr[-1][3])
j=3*k-2*d
kdjarr.append(list((rsvarr[-1,0],rsv,k,d,j)))
return kdjarr