python金融大数据分析&Yahoo为例

****获取雅虎财经数据需要安装pandas_datareader库
注意：把from pandas.io import data, wb替换为from pandas_datareader import data, wb。
以下是以Yahoo为例：

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import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import math
import matplotlib.pyplot as plt
DAX=web.DataReader(name='^GDAXI',data_source='yahoo',start='2000-1-1')#获取雅虎财经数据
print(DAX.info())#查看一下数据的一些信息

1、以下是查看数据信息内容:

2、绘制收盘价曲线：

DAX['Close'].plot(subplots=True,style='b',figsize=(8,5))

#计算每日的涨跌幅

DAX['Return']=np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1))
print(DAX[['Close','Return']].tail())
**3、将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上**
DAX[['Close','Return']].plot(subplots=True,style='b',figsize=(8,5))

#42与252个交易日取平均

DAX['42d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42)
DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252)
**4、绘制收盘价**
DAX[['Close','42d','252d']].plot(figsize=(8,5))

DAX['Mov_VoI']=pd.rolling_std(DAX['Return'],window=252)*math.sqrt(252)
**5、把几张趋势图片放在一起**
#计算波动率
DAX[['Close','Mov_VoI','Return']].plot(subplots=True,style='b',figsize=(8,7))

“你们不来，我不敢老”这句话一瞬间触动了我心灵，这就是她用经历给给与我们诠释了勇敢而大胆的去追寻自己的梦。
她就是王珮瑜-瑜老板
在她眼中
对青春最好的定义
并不是我们追求到了什么
而是在这一路上
我们有幸携手
追梦前行
他认为青春是最美的姿态，应该是用于尝试，她愿意等待，等待越来越多的人变成京剧观众。