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2024年3月22日发(作者：源码资本投资案例)

Python如何应用于股票交易

随着科技和互联网的迅猛发展，人们对股票市场和交易也越来越重视。而作为现代

编程语言中的领军者，Python在股票交易方面也得到了更多的应用。因此，在本

文中，我们将探讨如何使用Python进行股票交易。

首先，我们需要提一提机器学习这个概念。机器学习（Machine Learning）是人工

智能（AI）中的一个“子领域”，通过数据分析算法，让计算机系统自动改善通过数

据学习表现的经验。与传统的人工智能不同之处在于，它可以自行适应新情况，并

且不断地从经验中学习和进化。

在股票交易中，机器学习可以帮助我们预测未来走势、制定投资策略和优化组合配

置等。Python语言自身具有良好的可读性和大量方便实用的开源库，在处理数据

集时也非常高效，因此成为火爆股市领域最受欢迎和广泛使用的工具之一。

1. 数据收集

在进行股票交易之前，最重要的事情就是获取准确的信息。这些信息可能包括当前

行情、历史价格变化以及各种基本面数据等。

目前有很多网站都提供了免费或付费获取这些信息服务。其中Yahoo Finance 和

Google Finance是很受欢迎，但由于后者已于2018年停止运营并关闭API接口,

问题推荐 Yahoo Finance.

下面是如何使用Yahoo Finance API 获取历史股票价格：

!pip install yfinance

import yfinance as yf

# 获取微软公司(MSFT)最近5年内每天收盘价。

msft = ("MSFT")

history = y(period="5y")

print(history)

上述代码演示了如何使用

yfinance

库安装、调用 Microsoft Corporation （代码里

写成“MSFT”）所有可获得历史记录; period 的值 “5y”表示五年时间段内。

如果您想将数据转换为CSV文件格式以保存或希望在Excel或其他程序中使用，

则可以轻松执行以下操作：

_csv('')

该命令将生成名为 的文件，并将其保存至当前 Python 工作目录下

2. 数据分析

获取历史股价数据不仅仅是为了研究过去的趋势，更重要的是通过它来预测未来的

行情。因此，在进行股票交易时，我们需要对历史数据进行深入分析并找出其中的

规律。

在 Python 中，有许多用于数据分析和可视化的库可供使用，例如 Pandas、

NumPy、matplotlib等。这些库可以帮助我们快速清理和处理原始数据，并生成图

表或其他视觉化效果。

下面是一个示例程序，它使用Pandas类库读取预先下载并存储在CSV文件中的

微软(MSFT)股票价格。（假设您已经将历史价格信息保存在名为 的文

件中）

import pandas as pd

import numpy as np

import as plt

# 使用Pandas载入CSV文件中的微软公司股票价格。

df = _csv('', index_col='Date')


本文标签： 使用 学习 股票交易 信息 历史

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