用Python做投资-小试牛刀
统计、机器学习这种东西，用来做别的有点不好玩，但是用来玩股票真的可以吗？
市场的复杂性不是统计可以刻画的，所以，量化投资做的再好，这也仅仅是一种辅助罢了，至少当前的自己是这么理解数学在金融市场中的地位的。这一地位，不是低，而是很高，很科学，不是拍脑袋做决策，而是有数据驱动的依据。
希望以后这个系列的文章能够更新下去吧，不一定是股票，只要和投资有关，和程序有关，好玩有趣，都可以和大家分享。
先做一个简单的每日收益率的折线图吧，我们考察的股票是BYD。
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Tue Oct 11 20:47:10 2016
@author: Luyixiao
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import numpy as np
from scipy import *
from data import *
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
byd = ts.get_hist_data('002594') #一次性获取全部日k线数据
#byd5 = ts.get_hist_data('002594',ktype='15') #一次性获取全部日k线数据
p_change = (byd['p_change'])#从pandas中获取每日价格变化百分比，换句话说，就是日收益率
p_change = p_change.tolist()#把pandas切片下来的数据转换成List
for i in range(0,len(p_change)/2):#由于Tushare的数据是近期数据在list的开始，所以我们做个逆转
temp = p_change[i]
p_change[i] = p_change[len(p_change)-1-i]
p_change[len(p_change)-1-i] = temp
date = byd.index#获取对应的日期
ind=date.tolist()
for i in range(0,len(ind)/2):
temp = ind[i]
ind[i] = ind[len(ind)-1-i]
ind[len(ind)-1-i] = temp
x_ax=range(0,724)
plt.plot(x_ax, p_change)#绘制曲线
plt.show()
最后就是这样的一个图片，我们看到400天左右的位置，老是涨停跌停，我们可以发现这就是15年股灾的时候的数据。
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原始发表：2016年10月11日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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