用Python做股市数据分析（一）

apple["20d"] = np.round(apple["Close"].rolling(window = 20, center = False).mean(), 2) 
 
pandas_candlestick_ohlc(apple.loc['2016-01-04':'2016-08-07',:], otherseries = "20d")

这篇博文是用Python分析股市数据系列辆翱鲂的第一部，内容基于我犹他大年夜学数学3900 (数据科学)的课程。在这些博文中，我会评论辩论一些基本常识。比如若何用pandas大年夜雅虎财经获得数据，可视化股市数据，平局数指标的定义，设计移动平均交汇点分析移动平均线的办法，回溯测试，基准分析法。最后一篇博文会包含问题以供演习。第一篇博文会包含平局数指标以及之前的内容。

留意：本文仅代表作者本人的不雅点。文中的内容不该该被当做经济建议。我纰谬文中代码负责，取用者本身负责。

引言

金融业应用高等数学和统计已经有段时日。早在八十年代以前，银行业和金融业被认为是“逝世板”的;投资银行跟贸易银行是分开的,业界重要的义务是处理“简单的”(跟当今比拟)的金融本能机能，例如贷款。里根当局的削减调控和数学的应用，使该行业大年夜逝世板的银行业变为今天的模样。在那之后，金融跻身科学，成为推动数学研究和成长的力量。例如数学上一个重大年夜进展是布莱克-舒尔斯公式的推导。它被用来股票订价 (一份付与股票持有者以必定的价格大年夜股票发行者手中买入和卖出的合同)。然则, 不好的统计模型，包含布莱克-舒尔斯模型，背负了部分担致2008金融危机的骂名。

近年来，计算机科学参加了高等数学的┞敷营，为金融和证券交易(为了盈利而进行的金融产品买入卖出行动)带来了概绫屈性的变更。如斯交易重要由计算机来完成：算法能以仁攀类难以达到的速度做出交易决定计划(参看光速的限制已经成为体系设计中的瓶颈)。机械进修和数据发掘也被越来越广泛的用到金融范沉闼楝目测这个势头会保持下去。事实上很大年夜一部分的算法交易都是高频交易(HFT)。固然算法比人工快，但这些技巧照样很新，并且被应用在一个以不稳定，高风险著称的范畴。据一条被黑虚心光的白宫相干媒体推特注解HFT应当对2010 闪电式崩盘 and a 2013 闪电式崩盘负责。

不过这节课不是关于若何应用不好的数学模型来摧毁证券市场。相反的，我将供给一些根本的Python对象来处劳憾ブ析股市数据。我会讲到移动平均值，若何应用移动平均值来制订交易策略，若何制订进入和撤出股市的决定计划，记忆若何应用回溯测试来评估一个决定计划。

免责申明：这不是投资建议。同时我私家完全没有交易经验(文中相干的常识大年夜部分来自我在盐湖城社区大年夜学参加的一个学期关于股市交易的课程)!这里仅仅是根本概念常识，不足以用于实际交易的股票。股票交易可以让你受到损掉(已有太多案例)，你要为本身的行动负责。

获取并可视化股市数据

大年夜雅虎金融获取数据

在分析数据之前得先获得数据。股市数据可以大年夜Yahoo! Finance、 Google Finance以及其他的处所拿到。同时，pandas包供给了轻松大年夜以上彀站获取数据的办法。这节课我们使悠揭捉?虎金融的数据。

下面的代码展示了若何直接创建一个含有股市数据的DataFrame。(更多关于长途获取数据的信息，点击这里(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/remote_data.html))

import pandas as pd 
 
import pandas.io.data as web   # Package and modules for importing data; this code may change depending on pandas version 
 
import datetime 
 
  
 
# We will look at stock prices over the past year, starting at January 1, 2016 
 
start = datetime.datetime(2016,1,1) 
 
end = datetime.date.today() 
 
  
 
# Let's get Apple stock data; Apple's ticker symbol is AAPL 
 	
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