实时股票数据接口python，最简单python画画代码大全

实时股票数据接口python

Python作为一门非常流行的编程语言，有很多用于股票数据分析和交易的库。比较常用的有pandas、numpy、matplotlib等。通过这些库可以获取实时股票数据，并进行分析和可视化，为投资决策提供依据。

1.获取实时股票数据

获取实时股票数据最常用的库是pandas。pandas支持多种数据源，包括文本文件、Excel文件、数据库、Web API等。其中，使用Web API作为数据源最为便捷。目前比较常用的Web API有阿里云、新浪财经等。

通过以下代码可以从新浪财经获取实时股票数据：

```

import tushare as ts

# 获取实时行情数据

df = ts.get_today_all()

```

通过以上方法获取到的数据为DataFrame格式，可以使用pandas的各种方法对其进行分析和处理。

2.股票数据分析

通过获取到的实时股票数据，可以进行分析，从而揭示股票市场的规律和变化趋势。常用的分析方法有：

（1）均线分析

均线分析是根据一定时间范围内股价的平均值来预测未来走势的一种技术分析法。常用的均线有5日、10日、20日、30日等。通过以下代码可以绘制股票的均线：

```

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制5日均线

df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()

plt.plot(df['ma5'])

# 绘制10日均线

df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()

plt.plot(df['ma10'])

# 绘制20日均线

df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()

plt.plot(df['ma20'])

plt.show()

```

（2）MACD分析

MACD指数移动平均（Moving Average Convergence Divergence）是一种常用的股市指标，由DIF线、DEA线和MACD柱组成。通过以下代码可以绘制股票的MACD：

```

# 绘制DIF线

df['ema12'] = df['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()

df['ema26'] = df['close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()

df['dif'] = df['ema12'] - df['ema26']

plt.plot(df['dif'])

# 绘制DEA线

df['dea'] = df['dif'].ewm(span=9, adjust=False).mean()

plt.plot(df['dea'])

# 绘制MACD柱

df['macd'] = (df['dif'] - df['dea']) * 2

plt.bar(df.index, df['macd'])

plt.show()

```

（3）KDJ分析

KDJ指标是由三条线组成的技术曲线，分别是K线、D线和J线，是衡量股票价格波动的强度和趋势的重要技术工具。通过以下代码可以绘制股票的KDJ线：

```

# 计算KDJ指标

low_list = df['low'].rolling(9).min()

low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True)

high_list = df['high'].rolling(9).max()

high_list.fillna(value=df['high'].expanding().max(), inplace=True)

rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100

df['K'] = rsv.ewm(com=2, adjust=False).mean()

df['D'] = df['K'].ewm(com=2, adjust=False).mean()

df['J'] = 3 * df['K'] - 2 * df['D']

# 绘制KDJ线

plt.plot(df['K'])

plt.plot(df['D'])

plt.plot(df['J'])

plt.show()

```

3.股票数据可视化

除了进行分析，股票数据的可视化也是非常重要的。通过可视化可以更直观地了解股票走势和规律。常用的可视化工具有matplotlib、seaborn等。

（1）绘制K线图

K线图是股票分析中比较常用的一种图表，它用于展示每个交易日内股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。通过以下代码可以绘制股票的K线图：

```

from mplfinance.original_flavor import candlestick_ochl

# 绘制K线图

fig, ax = plt.subplots()

quotes = []

for i in range(len(df.index)):

quotes.append((i, df['open'][i], df['close'][i], df['high'][i], df['low'][i]))

candlestick_ochl(ax, quotes, width=0.5, colorup='r', colordown='g')

plt.show()

```

（2）绘制折线图

除了K线图，折线图也是股票分析中比较常用的一种图表，它用于展示股票价格的走势。通过以下代码可以绘制股票的折线图：

```

# 绘制收盘价折线图

plt.plot(df['close'])

plt.show()

```

总的来说，通过以上方法，可以比较轻松地获取实时股票数据，并进行分析和可视化。但是，需要注意的是，股票市场是非常复杂和变化多端的，单纯通过分析和可视化并不能保证完全准确的预测，还需要根据市场行情做出理性的投资决策。

最简单python画画代码大全

Python作为一门功能强大的编程语言，可以用于各种应用领域，包括可视化。Python中有很多可视化库，其中比较常用的有matplotlib、seaborn、plotly等。以下是一些最简单的Python画画代码。

1. 绘制折线图

以下代码可以绘制折线图：

```

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

plt.show()

```

2. 绘制散点图

以下代码可以绘制散点图：

```

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)

plt.show()

```

3. 绘制饼图

以下代码可以绘制饼图：

```

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [15, 30, 45, 10]

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(sizes, labels=labels)

plt.show()

```

4. 绘制柱状图

以下代码可以绘制柱状图：

```

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.bar(x, y)

plt.show()

```

5. 绘制箱线图

以下代码可以绘制箱线图：

```

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

np.random.seed(10)

data = np.random.normal(100, 20, 200)

plt.boxplot(data)

plt.show()

```

总的来说，以上代码只是最简单的Python画画示例。通过更多的学习和实践，可以创造更加多样化的可视化图表。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/