使用 Tushare API 获取深圳股市历史数据
引言
这篇文章将会演示如何使用 Tushare Pro API 获取深圳股市的历史交易数据，并将数据保存到CSV文件中。Tushare 是一款提供实时和历史金融市场的数据服务，支持多种语言，具有丰富的数据源和强大的功能。
安装 Tushare
在开始之前，你需要先安装 Tushare 库。可以通过 pip 安装：
pip install tushare初始化 Tushare API
使用 Tushare Pro API 需要一个 token 。可以在 Tushare 官方网站注册并获取 token。一旦你获得了 token，可以通过以下方式初始化 Tushare API：
import tushare as tsts.set_token('your_token')
获取历史数据
一旦你已经初始化了 Tushare API，就可以开始请求数据了。在此示例中，我们将获取深交所的“000004”股票的历史数据。我们可以通过以下代码实现：
pro = ts.pro_api('your_token')df = pro.daily(ts_code='000004.SZ', start_date='20200701', end_date='20231108')
此段代码将从2020年7月1日到2023年11月10日获取“000004”股票的日线数据。
保存数据到CSV文件
最后，我们可以使用 pandas 的 to_csv 函数来将所获取的数据保存到CSV文件中：
df.to_csv("000004_2023.csv", index=False)在保存时，我们不希望保留索引（index=False），因为 Tushare 提供的数据已经自带了一个 date 字段作为索引。所以如果保留索引的话，可能会造成混淆。总结一下，这篇教程介绍了如何使用 Tushare API 来获取深交所历史数据并将其保存到CSV文件中。Tushare 是一款功能强大的金融数据分析工具，可以帮助您更好地理解金融市场趋势。
使用 Python 和机器学习预测股票涨跌幅
引言
这篇文章将演示如何使用Python和机器学习库来构建一个简单的股票涨跌幅预测模型。我们将使用过去的股票涨跌幅数据来预测明天的股票涨跌幅走势。在开始之前，请确保你已安装所需的所有库，其中包括 Pandas、Numpy、Scikit-learn 和 XGBoost。
安装 Tushare
在开始之前，你需要先安装 Tushare 库。可以通过 pip 安装：
pip install numpypip install pandaspip install xgboostpip install scikit-learn
数据导入
首先，我们需要读取股票涨跌幅数据，并将其转换成 Pandas DataFrame。使用 Pandas 的 read_csv() 函数即可完成这项工作：
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom xgboost import XGBClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoredata = pd.read_csv("000004_2023.csv")
特征和标签的选择
接下来，我们需要确定输入特性和输出特性。在这个例子中，我们将选取开盘价、最高价、最低价、昨天的收盘价、今天的价格变动、成交量和成交额作为输入特征。此外，我们将根据今天的涨跌幅与昨天涨跌幅的差值是否为正，将明天的涨跌幅变动标记为涨（1）或跌（0）作为输出特性。通过以下代码实现：
features = ["open", "high", "low", "pre_close", "change", "vol", "amount"]data["pct_chg"] = data["close"].pct_change()data["pct_chg"] = np.where(data["pct_chg"] > 0, 1, 0)
划分训练集和测试集
接下来，我们需要将数据集分割为两个部分：训练集和测试集。通常，我们将 80% 的数据用于训练模型，剩下20%的数据用于评估模型。我们可以使用 Scikit-learn 的 train_test_split() 函数来实现这一目的：
X = data[features]y = data["pct_chg"]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=48)
建立和训练模型
现在我们可以使用 XGBoost 模型来构建我们的预测器。首先，我们创建一个 XGBClassifier 类的实例，并使用 fit() 方法对其进行训练：
model = XGBClassifier()model.fit(X_train, y_train)
测试模型
接下来，我们可以使用我们的模型对测试集进行预测：
y_pred = model.predict(X_test)评估模型
现在我们可以计算预测结果的准确性：
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"模型准确率: {accuracy}")
预测未来价格
接下来我们使用模型预测未来两天的涨跌幅。首先，我们需要获得未来两天的时间戳：
last_date = pd.to_datetime(data.index[-1])future_dates = pd.date_range(last_date + pd.DateOffset(days=1), periods=2)
然后，我们将昨天的涨跌幅信息填充到未来两天的时间戳下：
future_features = pd.DataFrame(index=future_dates)for column in features:future_features[column] = [data[column].iloc[-1]] * 2
最后，我们用模型对未来的两天的涨跌幅进行预测：
future_predictions = model.predict(future_features)print(f"未来两天的预测值: {future_predictions}")
综上所述，我们已经完成了使用 Python 和机器学习技术构建一个简单股票涨跌幅预测模型的过程。需要注意的是，虽然该模型能够在一定程度上预测未来的涨跌幅走势，但是还需要考虑其他因素，如市场环境和经济政策等。
请注意：
以上代码仅使用简单的机器学习模型尝试预测股票涨跌幅变动，而在实际中，股票涨跌幅受到许多复杂因素的影响，比如政治因素、宏观经济情况、公司经营状况等。在实际应用中应慎重使用，并配合其他技术分析手段进行辅助判断。另外，股市有风险，投资需谨慎。
