最近我出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中用股票范例讲述Python爬虫、数据分析和机器学习的技术，大家看了我的书，不仅能很快用比较热门的案例学好Python，更能了解些股票知识，不至于一入市就拍脑袋买卖。

    在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。

    pandas_datareader是一个能读取各种金融数据的库，在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据的常规方法。    

    从这个范例程序的代码上来看，不算复杂，从中没有见到爬取网站之类的代码。关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_data_yahoo方法不可用。

    在这个范例程序中获取了600895（张江高科）2019-01-02到2019-01-31的数据，可以看出，获取的数据并不包括结束日期参数当天的数据。

    在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法，把结果存入了指定目录下的文件中。这个范例程序运行后，我们首先能在控制台中看到输出，其次会在D:\stockData\ch5\目录中，看到600895.ss.xlsx和600895.ss.csv这两个保存股票数据的文件。打开600895.ss.xlsx文件，能看到如图5-4所示的数据内容，其实在控制台中和另一个csv文件中，可以看到一样的数据。

    在上述范例程序中，在调用get_data_yahoo方法时，传入的股票代码带有.ss的后缀，这表示该代码是沪股的。此外，还能通过.sz的后缀来表示深股，通过.hk的后缀表示港股。如果要获取美股的数据，则直接用美股的股票代码即可。在下面的printDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了获取美股，港股和深股相关数据的方式。 

    这个范例程序运行后，就能从控制台中看到输出的4个股票在指定日期内的交易情况，由于数据量比较多，本书就不罗列具体的数据了。 

    K线是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后，首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。随后根据最高价和最低价，把它们垂直地同长方形实体连成一条直线，这条直线就叫影线。如果再细分一下，长方形实体上方的就叫上影线，下方的就叫下影线。通过K线可以形象地记录价格变动的情况，常用的有日K线，周K线和月K线。

    均线也叫移动平均线（Moving Average，简称MA），是指某段时间内的平均股价（或指数）连成的曲线，均线一般分为三类：短期、中期和长期。通常把5日和10日移动平均线称为短期均线，一般把20日、30日和60日移动平均线作为中期均线，一般120日和250日（甚至更长）移动平均线称为长期均线。

    在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形、图例和坐标轴的做法，在这本书里，对应的知识点都有详细的说明。   

    第一，从第9行到第15行通过调用之前介绍过的get_data_yahoo方法，传入股票代码、开始时间和结束时间这三个参数，从雅虎网站中获得股票交易的数据。

    第二，在第17行中调用figsize方法设置了窗口的大小。

    第三，第18行和第19行的程序代码设置了主刻度是5的倍数。之所以设置成5的倍数，是因为一般一周的交易日是5天。但这里不能简单地把主刻度设置成每周一，因为某些周一有可能是股市休市的法定假日。

    第四，由于无需在x轴上设置每天的日期，因此这里无需再调用plt.xticks方法，但是要调用如第30行所示的代码，设置x轴刻度的旋转角度，否则x轴显示的时间依然有可能会相互重叠。

    至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。

    这个范例程序的运行结果如图7-5所示，从中可以看到改进后的效果。由于本次显示的股票时间段变长了（是3个月），因此与drawKAndMA.py范例程序相比，这个范例程序均线的效果更为明显，尤其是3日均线，几乎贯穿于整个时间段的各个交易日。

    另外，由于在第26行通过调用plt.legend(loc='best')方法指定了图例将“显示在合适的位置”，因此这里的图例显示在效果更加合适的左上方，而不是drawKAndMA.py范例程序中的右上方。

    在下面的predictStockByLR.py范例程序中，根据股票历史的开盘价、收盘价和成交量等特征值，从数学角度来预测股票未来的收盘价。    

    第10行的程序语句从包含股票信息的csv文件中读取数据，在第14行设置了特征值是开盘价、最高价、最低价和成交量，同时在第15行设置了要预测的目标列是收盘价。在后续的代码中，需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系，并在此基础上预测收盘价。    

    第17行的程序语句通过调用train_test_split方法把包含在csv文件中的股票数据分成训练集和测试集，这个方法前两个参数分别是特征列和目标列，而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。该方法返回的四个参数分别是特征值的训练集、特征值的测试集、要预测目标列的训练集和目标列的测试集。

    第18行的程序语句计算了要预测的交易日数，在第19行中构建了一个线性回归预测的对象，在第20行是调用fit方法训练特征值和目标值的线性关系，请注意这里的训练是针对训练集的，在第22行中，则是用特征值的测试集来预测目标值（即收盘价）。也就是说，是用多个交易日的股价来训练lrTool对象，并在此基础上预测后续交易日的收盘价。至此，上面的程序代码完成了相关的计算工作。