Python分析股票数据可视化
一、选题背景
股票（stock）是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。
要达到的预期目标：
1.根据采集的股票价格数据绘制股票的K线图（分时K线，日K线）
2.根据每日价格计算一种股票指标（MACD,JDK），并绘制出相应的折线图
二、爬虫方案设计
1.方案名称：
股本分析
2.爬取的内容与数据特征分析：
通过网站采集股票的价格数据
3.数据来源：
GitHub中文社区
4.方案概述：
查找参考文献，学习相似案例所采用的技术路线，实现方法和所用技术，分析网页结构，寻求爬取数据位置，将获取数据通过绘制图表形式展示出来
三、网站页面结构分析
1，主题页面的结构与特性分析
通过浏览器“审查元素”查看源代码，如下图所示：
四、程序设计
1.创建数据库文件
1 #将每天的股票的历史数据插入表1 2 def InsertTB1(self,everyday,openprice,closeprice,lowestprice,highestprice): 3 self.OpenDB() 4 sql='''insert into everyday_gp values (?,?,?,?,?)''' 5 self.cur.execute(sql,(everyday,openprice,closeprice,lowestprice,highestprice)) 6 self.close() 7 8 #将当天每分钟的股票价格插入表2 9 def InsertTB2(self,everyminute,nowprice): 10 self.OpenDB() 11 sql='''insert into everymin_gp values (?,?)''' 12 self.cur.execute(sql,(everyminute,nowprice)) 13 self.close() 14 15 #查询表1每天的股价 16 def GetDayData(self): 17 self.OpenDB() 18 sql='''select * from everyday_gp ''' 19 self.cur.execute(sql) 20 result=self.cur.fetchall() 21 self.close() 22 return result 23 24 #查询表2每分钟的股价 25 def GetMinData(self): 26 self.OpenDB() 27 sql='''select * from everymin_gp''' 28 self.cur.execute(sql) 29 result=self.cur.fetchall() 30 self.close() 31 return result 32 33 #打开数据库,有就打开，没有就创建 34 def OpenDB(self): 35 self.db=sqlite3.connect(self.DBname) 36 self.cur=self.db.cursor() 37 38 #释放游标，关闭数据库 39 def close(self): 40 self.db.commit() 41 self.db.close() 42 43 if __name__=='__main__': 44 DB=DataBase() 45 DB.CreateTable1() 46 DB.CreateTable2()
2.编写蜘蛛文件
1 import requests 2 import json 3 from DataBase import DataBase 4 class Spider: 5 def __init__(self): 6 self.db=DataBase() 7 #股票代码 8 self.Stock_code="000002" 9 #从网易财经上爬取某只股票的历史价格并插入到表1保存 10 def daySpider(self): 11 start_time=20200701 12 end_time=20201231 13 url="http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1"\ 14 +self.Stock_code+"&start="+str(start_time)+"&end="+str(end_time)+\ 15 "&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP" 16 doc=requests.get(url) 17 data=doc.text.splitlines() 18 n=len(data) 19 for i in range(n-1): 20 l=data[-i-1].split(',') 21 self.db.InsertTB1(l[0],l[6],l[3],l[5],l[4]) 22 23 #从东方财富网爬取某只股票的一天里面9：30到15：00每分钟的股票价格并插入表2保存 24 def minSpider(self): 25 url='http://pdfm.eastmoney.com/EM_UBG_PDTI_Fast/api/js?rtntype=5&id='+self.Stock_code+\ 26 '2&type=r&iscr=false' 27 doc=requests.get(url) 28 l=doc.text.replace('(','').replace(')','') 29 data=json.loads(l) 30 for i in data['data']: 31 l=i.split(',') 32 self.db.InsertTB2(l[0],l[1]) 33 34 if __name__=='__main__': 35 spider=Spider() 36 spider.daySpider() 37 spider.minSpider()
3.编写绘制K线代码
1 from DataBase import DataBase 2 from pyecharts import options as opts 3 from pyecharts.charts import Kline #pycharts带有画k线的函数 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import pandas as pd 6 import numpy as np 7 import talib as ta 8 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 9 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 10 11 class PlotK: 12 def __init__(self): 13 self.db=DataBase()
绘制分日K线图
1 def K1(self): 2 data=self.db.GetDayData() 3 time=[]#装日期 4 price=[]#装日的开盘价，收盘价，最高价，最低价 5 for i in data: 6 time.append(i[0]) 7 price.append(i[1:]) 8 kline=Kline() 9 kline.add_xaxis(time) 10 kline.add_yaxis("分日K线",price) 11 kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图")) 12 kline.render("分日K线.html")
绘制分时K线图
1 def K2(self): 2 data=self.db.GetMinData() 3 time=[] 4 price=[] 5 for i in data: 6 time.append(i[0]) 7 price.append(i[1]) 8 Open=0 9 Close=0 10 Low=0 11 High=0 12 price2=[] 13 for i in range(int(len(price)/60)):#计算出每个小时的开盘价，收盘价，最高价，最低价 14 d=[] 15 Open=price[i*60] 16 Close=price[60*(i+1)] 17 Low=min(price[i*60:60*(i+1)]) 18 High=max(price[i*60:60*(i+1)]) 19 d.append(Open) 20 d.append(Close) 21 d.append(Low) 22 d.append(High) 23 price2.append(d) 24 date=[] 25 for j in range(len(time)):#生成每天的小时时间 26 year=time[j].split(' ')[0] 27 if j%240==0 and j!=0: 28 date.append(year+" 10:30") 29 date.append(year+" 11:30/13:00") 30 date.append(year+" 14:00") 31 date.append(year+" 15:00") 32 if j==len(time)-1: 33 year='' 34 else: 35 year=time[j+1].split(' ')[0] 36 kline=Kline() 37 kline.add_xaxis(date) 38 kline.add_yaxis("K线", price2) 39 kline.set_global_opts( 40 title_opts=opts.TitleOpts(title="分时K线图")) 41 kline.render('分时K线.html')
绘制JDK图
1 def JDK(self): 2 data=self.db.GetDayData() 3 time=[] 4 price=[] 5 for i in range(len(data)): 6 time.append(data[i][0]) 7 price.append(data[i][1:]) 8 fig = plt.figure(figsize=(5,2), dpi=100,facecolor="white") 9 price=pd.DataFrame(price,columns=['open','close','low','high']) 10 K,D=ta.STOCH(price.high.values, price.low.values, price.close.values, 11 fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0) 12 J=3*K-2*D 13 plt.plot(np.arange(0, len(time)),K, 'blue', label='K') # K 14 plt.plot(np.arange(0, len(time)),D, 'g--', label='D') # D 15 plt.plot(np.arange(0, len(time)),J, 'r-', label='J') # J 16 plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize='10') 17 plt.ylabel(u"KDJ") 18 plt.xlabel("日期") 19 plt.xlim(0, len(time)) # 设置一下x轴的范围 20 x=[] 21 lable=[] 22 for i in range(0,len(time),15): 23 x.append(i) 24 lable.append(time[i]) 25 # X轴刻度设定 每15天标一个日期， 标签设置为日期 26 plt.xticks(x,lable) 27 plt.xticks(rotation=45) 28 plt.show()
绘制MACD图
1 def MACD(self): 2 data=self.db.GetDayData() 3 fig = plt.figure(figsize=(5,2), dpi=100,facecolor="white") 4 time=[] 5 price=[] 6 for i in range(len(data)): 7 time.append(data[i][0]) 8 price.append(data[i][1:]) 9 price=pd.DataFrame(price,columns=['open','close','low','high']) 10 macd_dif, macd_dea, macd_bar = ta.MACD(price.close.values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) 11 plt.plot(np.arange(0, len(time)), macd_dif, 'red', label='macd dif') # dif 12 plt.plot(np.arange(0, len(time)), macd_dea, 'blue', label='macd dea') # dea 13 14 bar_red = np.where(macd_bar > 0, 2 * macd_bar, 0)# 绘制BAR>0 柱状图 15 bar_green = np.where(macd_bar < 0, 2 * macd_bar, 0)# 绘制BAR<0 柱状图 16 plt.bar(np.arange(0, len(time)), bar_red, facecolor='red') 17 plt.bar(np.arange(0, len(time)), bar_green, facecolor='green') 18 19 plt.legend(loc='best',shadow=True, fontsize ='10') 20 plt.ylabel(u"MACD") 21 plt.xlim(0,len(time)) #设置一下x轴的范围 22 plt.xticks(range(0,len(time),15))#X轴刻度设定 每15天标一个日期 23 plt.show()
1 if __name__=='__main__': 2 plot=PlotK() 3 plot.JDK() 4 plot.K1() 5 plot.K2() 6 plot.MACD()
所有代码
1 from DataBase import DataBase 2 from pyecharts import options as opts 3 from pyecharts.charts import Kline #pycharts带有画k线的函数 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import pandas as pd 6 import numpy as np 7 import talib as ta 8 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 9 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 10 11 class PlotK: 12 def __init__(self): 13 self.db=DataBase() 14 15 def K1(self): 16 data=self.db.GetDayData() 17 time=[]#装日期 18 price=[]#装日的开盘价，收盘价，最高价，最低价 19 for i in data: 20 time.append(i[0]) 21 price.append(i[1:]) 22 kline=Kline() 23 kline.add_xaxis(time) 24 kline.add_yaxis("分日K线",price) 25 kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图")) 26 kline.render("分日K线.html") 27 28 def K2(self): 29 data=self.db.GetMinData() 30 time=[] 31 price=[] 32 for i in data: 33 time.append(i[0]) 34 price.append(i[1]) 35 Open=0 36 Close=0 37 Low=0 38 High=0 39 price2=[] 40 for i in range(int(len(price)/60)):#计算出每个小时的开盘价，收盘价，最高价，最低价 41 d=[] 42 Open=price[i*60] 43 Close=price[60*(i+1)] 44 Low=min(price[i*60:60*(i+1)]) 45 High=max(price[i*60:60*(i+1)]) 46 d.append(Open) 47 d.append(Close) 48 d.append(Low) 49 d.append(High) 50 price2.append(d) 51 date=[] 52 for j in range(len(time)):#生成每天的小时时间 53 year=time[j].split(' ')[0] 54 if j%240==0 and j!=0: 55 date.append(year+" 10:30") 56 date.append(year+" 11:30/13:00") 57 date.append(year+" 14:00") 58 date.append(year+" 15:00") 59 if j==len(time)-1: 60 year='' 61 else: 62 year=time[j+1].split(' ')[0] 63 kline=Kline() 64 kline.add_xaxis(date) 65 kline.add_yaxis("K线", price2) 66 kline.set_global_opts( 67 title_opts=opts.TitleOpts(title="分时K线图")) 68 kline.render('分时K线.html') 69 70 def JDK(self): 71 data=self.db.GetDayData() 72 time=[] 73 price=[] 74 for i in range(len(data)): 75 time.append(data[i][0]) 76 price.append(data[i][1:]) 77 fig = plt.figure(figsize=(5,2), dpi=100,facecolor="white") 78 price=pd.DataFrame(price,columns=['open','close','low','high']) 79 K,D=ta.STOCH(price.high.values, price.low.values, price.close.values, 80 fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0) 81 J=3*K-2*D 82 plt.plot(np.arange(0, len(time)),K, 'blue', label='K') # K 83 plt.plot(np.arange(0, len(time)),D, 'g--', label='D') # D 84 plt.plot(np.arange(0, len(time)),J, 'r-', label='J') # J 85 plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize='10') 86 plt.ylabel(u"KDJ") 87 plt.xlabel("日期") 88 plt.xlim(0, len(time)) # 设置一下x轴的范围 89 x=[] 90 lable=[] 91 for i in range(0,len(time),15): 92 x.append(i) 93 lable.append(time[i]) 94 # X轴刻度设定 每15天标一个日期， 标签设置为日期 95 plt.xticks(x,lable) 96 plt.xticks(rotation=45) 97 plt.show() 98 99 def MACD(self): 100 data=self.db.GetDayData() 101 fig = plt.figure(figsize=(5,2), dpi=100,facecolor="white") 102 time=[] 103 price=[] 104 for i in range(len(data)): 105 time.append(data[i][0]) 106 price.append(data[i][1:]) 107 price=pd.DataFrame(price,columns=['open','close','low','high']) 108 macd_dif, macd_dea, macd_bar = ta.MACD(price.close.values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) 109 plt.plot(np.arange(0, len(time)), macd_dif, 'red', label='macd dif') # dif 110 plt.plot(np.arange(0, len(time)), macd_dea, 'blue', label='macd dea') # dea 111 112 bar_red = np.where(macd_bar > 0, 2 * macd_bar, 0)# 绘制BAR>0 柱状图 113 bar_green = np.where(macd_bar < 0, 2 * macd_bar, 0)# 绘制BAR<0 柱状图 114 plt.bar(np.arange(0, len(time)), bar_red, facecolor='red') 115 plt.bar(np.arange(0, len(time)), bar_green, facecolor='green') 116 117 plt.legend(loc='best',shadow=True, fontsize ='10') 118 plt.ylabel(u"MACD") 119 plt.xlim(0,len(time)) #设置一下x轴的范围 120 plt.xticks(range(0,len(time),15))#X轴刻度设定 每15天标一个日期 121 plt.show() 122 123 124 if __name__=='__main__': 125 plot=PlotK() 126 plot.JDK() 127 plot.K1() 128 plot.K2() 129 plot.MACD() 130 131 import sqlite3 132 class DataBase: 133 def __init__(self): 134 #自定义数据库名字 135 self.DBname='D:/股票价格.db' 136 137 #创建存储每天股票价格的数据表 138 def CreateTable1(self): 139 self.OpenDB() 140 #sql语句 141 sql='''create table everyday_gp (everyday datetime,openprice numeric(6,2), 142 closeprice numeric(6,2),lowestprice numeric(6,2),highestprice numeric(6.2))''' 143 self.cur.execute(sql) 144 self.close() 145 146 #创建存储当天每分钟股价的数据表 147 def CreateTable2(self): 148 self.OpenDB() 149 #sql语句 150 sql='''create table everymin_gp (everyminute datetime,nowprice numeric(6,2))''' 151 self.cur.execute(sql) 152 self.close() 153 154 #将每天的股票的历史数据插入表1 155 def InsertTB1(self,everyday,openprice,closeprice,lowestprice,highestprice): 156 self.OpenDB() 157 sql='''insert into everyday_gp values (?,?,?,?,?)''' 158 self.cur.execute(sql,(everyday,openprice,closeprice,lowestprice,highestprice)) 159 self.close() 160 161 #将当天每分钟的股票价格插入表2 162 def InsertTB2(self,everyminute,nowprice): 163 self.OpenDB() 164 sql='''insert into everymin_gp values (?,?)''' 165 self.cur.execute(sql,(everyminute,nowprice)) 166 self.close() 167 168 #查询表1每天的股价 169 def GetDayData(self): 170 self.OpenDB() 171 sql='''select * from everyday_gp ''' 172 self.cur.execute(sql) 173 result=self.cur.fetchall() 174 self.close() 175 return result 176 177 #查询表2每分钟的股价 178 def GetMinData(self): 179 self.OpenDB() 180 sql='''select * from everymin_gp''' 181 self.cur.execute(sql) 182 result=self.cur.fetchall() 183 self.close() 184 return result 185 186 #打开数据库,有就打开，没有就创建 187 def OpenDB(self): 188 self.db=sqlite3.connect(self.DBname) 189 self.cur=self.db.cursor() 190 191 #释放游标，关闭数据库 192 def close(self): 193 self.db.commit() 194 self.db.close() 195 196 if __name__=='__main__': 197 DB=DataBase() 198 DB.CreateTable1() 199 DB.CreateTable2() 200 201 import requests 202 import json 203 from DataBase import DataBase 204 class Spider: 205 def __init__(self): 206 self.db=DataBase() 207 #股票代码 208 self.Stock_code="000002" 209 #从网易财经上爬取某只股票的历史价格并插入到表1保存 210 def daySpider(self): 211 start_time=20200701 212 end_time=20201231 213 url="http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1"\ 214 +self.Stock_code+"&start="+str(start_time)+"&end="+str(end_time)+\ 215 "&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP" 216 doc=requests.get(url) 217 data=doc.text.splitlines() 218 n=len(data) 219 for i in range(n-1): 220 l=data[-i-1].split(',') 221 self.db.InsertTB1(l[0],l[6],l[3],l[5],l[4]) 222 223 #从东方财富网爬取某只股票的一天里面9：30到15：00每分钟的股票价格并插入表2保存 224 def minSpider(self): 225 url='http://pdfm.eastmoney.com/EM_UBG_PDTI_Fast/api/js?rtntype=5&id='+self.Stock_code+\ 226 '2&type=r&iscr=false' 227 doc=requests.get(url) 228 l=doc.text.replace('(','').replace(')','') 229 data=json.loads(l) 230 for i in data['data']: 231 l=i.split(',') 232 self.db.InsertTB2(l[0],l[1]) 233 234 if __name__=='__main__': 235 spider=Spider() 236 spider.daySpider() 237 spider.minSpider()
五、总结
股票和基金一直是热门的话题，很多周围的人都选择不同种类的理财方式。就股票而言，肯定是短时间内收益最大化，这里我们通过用python爬虫的方法，将获取的股票的数据，通过直观的图表形式反馈给客户，供客户去分析更好的买到相应的股票。
