Python财经应用-编程基础、数据分析与可视化课件 第4章-第4章使用模块和库编程-4.5财经数据获取与分析库

Python财经应用：编程基础、数据分析与可视化第四章使用模块和库编程中国农业大学李辉01

模块的使用与创建02

包的创建与使用03

常见标准库的使用04

常见第三方库的使用05

财经数据获取与分析库01

模块的使用与创建02

包的创建与使用03

常见标准库的使用04

常见第三方库的使用05

财经数据获取与分析库4.5财经数据获取与分析库第四章使用模块和库编程财经数据获取与分析库在金融行业中扮演着不可或缺的角色，它们不仅提供了丰富的数据资源，还通过高效的数据处理和分析工具，支持了从市场监控到风险管理、从个性化服务到教育研究的广泛应用。财经数据获取与分析库财经数据获取与分析库——TusharePro中国金融市场数据库TuShare是一个开源的Python库，专注于简化获取及处理中国金融市场的数据。它具备丰富的接口，能够从多种数据源拉取信息，涵盖股票、期货、外汇、债券、基金等多个领域，并允许数据的清洗、转换和分析。TusharePro的注册与使用如下：（1）获取token（访问tushare库的通行口令）第1步，登录Tushare网站（/），如果没有注册，需要先注册用户。第2步，登录后，将鼠标移至页面右上角的用户头像处，会出图中图标，单击方框中的“个人主页”。财经数据获取与分析库——TusharePro中国金融市场数据库第3步，进入个人主页，单击“接口TOKEN”后，单击图中方框中的眼睛图标。第4步，上述方框中的字母加数字，这就是token，后续用Python代码获取股票交易数据时需要用到，可直接复制粘贴过去。财经数据获取与分析库——TusharePro中国金融市场数据库（2）获取单只股票的日交易数据

importtushareasts#导入tushare库，简写为ts#设置接入tushare库的通行口令（token）ts.set_token('5810e800eb832bd640f5015be4e0be81c5563d3269c8a320c50262d2')pro=_api()#定义tusharepro的API接口#获取股票代码为“002385”的日交易数据，交易时间为2019-01-01至2024-09-01#注意，如果是深圳证券交易所的股票，要在股票代码后面加上“.sz”#如果是上海证券交易所的股票，要在股票代码后面加上“.sh”data=pro.daily(ts_code='002385.sz',start_date='2019-01-01',end_date='2024-09-01')print(data)财经数据获取与分析库——TusharePro中国金融市场数据库（3）获取多只股票的日交易数据

data=pro.daily(ts_code='002385.SZ,600000.SH',start_date='2022-01-01',end_date='2023-12-29')财经数据获取与分析库——qstock量化投研平台库qstock旨在为个人量化投资研究提供一个功能强大的开源库。它目前涵盖了四大核心模块：数据获取（data）、可视化（plot）、选股（stock）以及量化回测（backtest），致力于全方位满足金融分析需求。【例4-17】利用qstock获取“大北农”股票的历史数据集。

importqstockasqsdf_stock=qs.get_data(['大北农'],start='2020-01-01',end='2024-01-01')print(df_stock)财经数据获取与分析库——BaoStock证券数据平台库证券宝是一个无须注册即可免费使用的开源证券数据平台，它提供了丰富而精确的证券历史行情数据和上市公司财务数据。这个平台通过PythonAPI提供数据获取服务，非常适合量化交易投资者、数量金融爱好者以及计量经济从业者的数据需求。该平台返回的数据格式为PandasDataFrame类型，这种格式便于用户使用Pandas、NumPy、Matplotlib等工具进行数据分析和可视化工作。BaoStock还支持将数据存储到本地，方便随时进行分析处理。目前，BaoS主要支持Python3.5及以上版本（Python2.x版本暂不支持）。平台正在不断更新和优化中，未来还会逐步集成港股、期货、外汇和基金等金融数据，力图成为一个全面的免费金融数据服务平台。财经数据获取与分析库——BaoStock证券数据平台库证券宝是一个无须注册即可免费使用的开源证券数据平台，它提供了丰富而精确的证券历史行情数据和上市公司财务数据。这个平台通过PythonAPI提供数据获取服务，非常适合量化交易投资者、数量金融爱好者以及计量经济从业者的数据需求。该平台返回的数据格式为PandasDataFrame类型，这种格式便于用户使用Pandas、NumPy、Matplotlib等工具进行数据分析和可视化工作。BaoStock还支持将数据存储到本地，方便随时进行分析处理。目前，BaoS主要支持Python3.5及以上版本（Python2.x版本暂不支持）。平台正在不断更新和优化中，未来还会逐步集成港股、期货、外汇和基金等金融数据，力图成为一个全面的免费金融数据服务平台。财经数据获取与分析库——Quandl金融与经济数据服务库Quandl是一个备受青睐的金融与经济数据服务平台，它向开发者和研究人员提供了丰富的免费及付费数据集。Quandl的主要使命是搜集、整理并提供高质量的实时及历史金融信息，其数据囊括了股票、期货、外汇、指数等多种资产类别。通过Quandl，用户可以轻松地获取并利用丰富的金融和经济数据进行数据分析、建模、回测等任务。无论在学术研究、量化投资、数据驱动的决策制定或金融应用开发领域，Quandl均能提供丰富的数据资源与工具，助力各类专业人士实现其数据潜能。财经数据获取与分析库——Pyfolio投资组合分析工具工具库Pyfolio是一款开源的投资组合分析工具，专门用于执行投资组合的回测和性能分析。它配备了广泛的功能，旨在评估和优化投资策略的表现，并生成相应的统计指标和图表。Pyfolio致力于协助投资者进行系统的投资组合分析，配备了多样的性能度量和风险分析工具，以更全面地了解投资策略的潜在风险与收益。财经数据获取与分析库——Pyfolio投资组合分析工具工具库Pyfolio的主要特点和优势如下：1.优化问题（1）参数优化鉴于投资策略中的参数选择深刻影响回报与风险，Pyfolio提供了参数优化功能。通过回测和比较不同参数组合的效果，用户能够确定最佳的参数配置。（2）资产配置优化资产配置是投资组合管理的核心议题，关注资金在不同资产类别或标的物之间的分配。Pyfolio搭载了资产配置优化工具，协助用户优化投资组合的资产配比，以期最大化回报或最小化风险。财经数据获取与分析库——Pyfolio投资组合分析工具工具库2.主要功能（1）投资组合回测Pyfolio允许基于历史价格数据对投资组合进行回测，以评估投资策略的效果。用户可以自定义投资组合的结构、权重分配和交易规则，并计算出回报、风险等性能指标。（2）绩效分析Pyfolio提供丰富的绩效分析工具，例如累积回报曲线、年化回报率、夏普比率、最大回撤等，使用户能够全面掌握投资策略的绩效与风险水平。财经数据获取与分析库——Pyfolio投资组合分析工具工具库2.主要功能（3）风险分析Pyfolio支持多种风险分析工具，如波动率分析、Beta系数计算、VaR（ValueatRisk）计算等，帮助用户评估投资组合的风险敞口和抗风险能力。（4）可视化工具Pyfolio提供丰富的可视化工具，包括图表和报表，用于展示投资策略的绩效与风险指标。用户可以生成和定制各种图表，以便更直观地理解投资组合的表现。通过这些强大的优化问题和主要功能，Pyfolio为投资者提供了一个全面的框架，用于评估、优化和可视化投资策略的表现，从而做出更明智的投资决策。财经数据获取与分析库——Statsmodels统计模型估计和推断库Statsmodels是一个功能强大的Python库，提供了一系列统计模型估计和推断功能。它涵盖了从描述性统计分析到复杂的时间序列分析等多领域的统计分析和建模需求，包括回归分析、假设检验等。主要模块特点和功能：（1）线性回归模型Statsmodels支持多种线性回归模型，例如普通最小二乘回归、加权最小二乘回归及广义最小二乘回归。它不仅能进行模型的拟合和参数估计，还能执行相关的假设检验。（2）时间序列分析提供了自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）及自回归积分移动平均模型（ARIMA）等丰富的时间序列分析功能，可用于时间序列数据的建模、预测以及模型诊断。财经数据获取与分析库——Statsmodels统计模型估计和推断库Statsmodels是一个功能强大的Python库，提供了一系列统计模型估计和推断功能。它涵盖了从描述性统计分析到复杂的时间序列分析等多领域的统计分析和建模需求，包括回归分析、假设检验等。主要模块特点和功能：（3）假设检验支持单样本检验、双样本检验、方差分析、卡方检验等多种假设检验方法，能够进行假设检验的计算并解释结果。（4）描述性统计分析提供描述性统计量的计算、频率分布表的生成以及相关系数的计算等一系列描述性统计分析功能。财经数据获取与分析库——Statsmodels统计模型估计和推断库Statsmodels是一个功能强大的Python库，提供了一系列统计模型估计和推断功能。它涵盖了从描述性统计分析到复杂的时间序列分析等多领域的统计分析和建模需求，包括回归分析、假设检验等。主要模块特点和功能：（5）诊断提供残差分析、异方差性检验、正态性检验等工具，帮助用户评估所建立模型的适用性。（6）数据可视化可与Matplotlib和Seaborn等其他Python数据可视化库无缝集成，助力用户生成统计模型的图表和可视化结果。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库在金融市场中，数据是做出明智决策的关键。无论是股票、基金、期货、外汇还是宏观经济数据，都需要有准确、及时的数据支持。AkShare是一个开源的Python金融数据接口库，专门用于获取国内外金融市场数据、经济数据以及其他相关数据。1.AkShare安装AkShare可以通过pip进行安装，安装过程非常简单。pipinstallakshare安装完成后，就可以在Python项目中使用AkShare获取各种金融数据。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库在这个示例中，调用stock_zh_a_spot函数获取A股的实时行情数据，并输出前五行的内容。数据包括股票代码、名称、当前价格、涨跌幅等信息。

importakshareasak#获取A股实时行情数据stock_zh_a_spot_df=ak.stock_zh_a_spot()print(stock_zh_a_spot_df.head())2.基本功能（1）获取股票行情数据AkShare最常用的功能之一是获取股票市场的数据。通过AkShare，可以轻松获取实时股票行情、历史数据以及分时数据等。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库这个例子展示了如何获取000001（平安银行）的日线历史数据，用户可以自定义时间区间。

#获取某只股票的历史数据stock_zh_a_hist_df=ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001",period="daily",start_date="20230101",end_date="20231001")print(stock_zh_a_hist_df.head())2.基本功能（2）获取股票历史数据除了实时数据外，AkShare还支持获取历史股票行情数据，方便用于回测和历史数据分析。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库这个例子展示了如何获取指定基金（519069）的净值数据，适合用于基金分析和比较。

#获取基金净值数据fund_em_value_df=ak.fund_em_value(code="519069")print(fund_em_value_df.head())2.基本功能（3）获取基金数据AkShare不仅限于股票市场，它还支持获取基金的相关数据，如基金净值、基金持仓等。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库该代码展示了如何获取中国历年的GDP数据，用于宏观经济分析和趋势预测。

#获取中国历年GDP数据macro_china_gdp_yearly_df=ak.macro_china_gdp_yearly()print(macro_china_gdp_yearly_df.head())3.高级功能（1）获取宏观经济数据除了金融市场数据外，AkShare还提供了丰富的宏观经济数据，如GDP、通货膨胀率、失业率等。通过这些数据，用户可以进行经济大势的分析和预测。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库这个例子展示了如何获取国内期货的实时行情数据，包括品种、价格、涨跌幅等信息。

#获取国内期货实时行情futures_zh_spot_df=ak.futures_zh_spot()print(futures_zh_spot_df.head())3.高级功能（2）获取期货数据AkShare还支持期货市场的数据查询，包括国内外期货数据。期货市场的数据对于大宗商品分析、量化交易和风险对冲至关重要。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库该示例展示了如何获取中国银行的外汇牌价，便于进行外汇市场的实时分析。

#获取外汇汇率数据currency_boc_sina_df=ak.currency_boc_sina()print(currency_boc_sina_df.head())3.高级功能（3）获取外汇和国际市场数据如果需要获取外汇或国际市场的数据，AkShare也提供了相关的接口。用户可以获取外汇汇率、国际股市行情等全球数据，便于进行跨市场分析。财经数据获取与分析库——Akshare中国金融市场数据库这个例子展示了如何获取000001（平安银行）的分红配股历史数据，适合用于分析股票长期投资回报。

#获取股票分红配股数据stock_zh_dividend_df=ak.stock_zh_d