用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价「终于解决」

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最近我出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，在其中用股票范例讲述Python爬虫、数据分析和机器学习的技术，大家看了我的书，不仅能很快用比较热门的案例学好Python，更能了解些股票知识，不至于一入市就拍脑袋买卖。

在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。

1 通过pandas_datareader库的方法爬取股市数据
pandas_datareader是一个能读取各种金融数据的库，在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据的常规方法。

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1 # coding=utf-8
2 from pandas_datareader import data as pdr
3 import yfinance as yf
4 yf.pdr_override()
5 code=‘600895.ss’
6 stock = pdr.get_data_yahoo(code,‘2019-01-02’,‘2019-02-01’)
7 print(stock) # 输出内容
8 # 保存为excel和csv文件
9 stock.to_excel(‘D:\stockData\ch5\’+code+’.xlsx’)
10 stock.to_csv(‘D:\stockData\ch5\’+code+’.csv’)
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从这个范例程序的代码上来看，不算复杂，从中没有见到爬取网站之类的代码。关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_data_yahoo方法不可用。

在这个范例程序中获取了600895（张江高科）2019-01-02到2019-01-31的数据，可以看出，获取的数据并不包括结束日期参数当天的数据。

在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法，把结果存入了指定目录下的文件中。这个范例程序运行后，我们首先能在控制台中看到输出，其次会在D:\stockData\ch5\目录中，看到600895.ss.xlsx和600895.ss.csv这两个保存股票数据的文件。打开600895.ss.xlsx文件，能看到如图5-4所示的数据内容，其实在控制台中和另一个csv文件中，可以看到一样的数据。



在上述范例程序中，在调用get_data_yahoo方法时，传入的股票代码带有.ss的后缀，这表示该代码是沪股的。此外，还能通过.sz的后缀来表示深股，通过.hk的后缀表示港股。如果要获取美股的数据，则直接用美股的股票代码即可。在下面的printDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了获取美股，港股和深股相关数据的方式。 

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1 # coding=utf-8
2 from pandas_datareader import data as pdr
3 import yfinance as yf
4 yf.pdr_override()
5 stockCodeList = []
6 stockCodeList.append(‘600007.ss’) # 沪股“中国国贸”
7 stockCodeList.append(‘000001.sz’) # 深股“平安银行”
8 stockCodeList.append(‘2318.hk’) # 港股“中国平安”
9 stockCodeList.append(‘IBM’) # 美股，IBM，直接输入股票代码不带后缀
10 for code in stockCodeList:
11 # 为了演示，只取一天(2019-01-02)的交易数据
12 stock = pandas_datareader.get_data_yahoo(code,‘2019-01-02’,‘2019-01-03’)
13 print(stock)
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这个范例程序运行后，就能从控制台中看到输出的4个股票在指定日期内的交易情况，由于数据量比较多，本书就不罗列具体的数据了。

2 用matplotlib绘制k线和均线
K线图是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后，首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。随后根据最高价和最低价，把它们垂直地同长方形实体连成一条直线，这条直线就叫影线。如果再细分一下，长方形实体上方的就叫上影线，下方的就叫下影线。通过K线可以形象地记录价格变动的情况，常用的有日K线，周K线和月K线。

均线也叫移动平均线（Moving Average，简称MA），是指某段时间内的平均股价（或指数）连成的曲线，均线一般分为三类：短期、中期和长期。通常把5日和10日移动平均线称为短期均线，一般把20日、30日和60日移动平均线作为中期均线，一般120日和250日（甚至更长）移动平均线称为长期均线。

在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形、图例和坐标轴的做法，在这本书里，对应的知识点都有详细的说明。   

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1 # !/usr/bin/env python
2 # coding=utf-8
3 from pandas_datareader import data as pdr
4 import pandas as pd
5 import matplotlib.pyplot as plt
6 from mpl_finance import candlestick2_ochl
7 from matplotlib.ticker import MultipleLocator
8 import yfinance as yf
9 yf.pdr_override()
10 # 根据指定代码和时间范围获取股票数据
11 code=‘600895.ss’
12 stock.drop(stock.index[len(stock)-1],inplace=True)
13 # 保存在本地
14 stock.to_csv(‘D:\stockData\ch7\600895.csv’)
15 df = pd.read_csv(‘D:/stockData/ch7/600895.csv’,encoding=‘gbk’,index_col=0)
16 # 设置窗口大小
17 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
18 xmajorLocator = MultipleLocator(5) # 将x轴主刻度设置为5的倍数
19 ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
20 # 调用方法绘制K线图
21 candlestick2_ochl(ax = ax, opens=df[“Open”].values,closes=df[“Close”].values, highs=df[“High”].values, lows=df[“Low”].values,width=0.75, colorup=‘red’, colordown=‘green’)
22 # 如下是绘制3种均线
23 df[‘Close’].rolling(window=3).mean().plot(color=“red”,label=‘3日均线’)
24 df[‘Close’].rolling(window=5).mean().plot(color=“blue”,label=‘5日均线’)
25 df[‘Close’].rolling(window=10).mean().plot(color=“green”,label=‘10日均线’)
26 plt.legend(loc=‘best’) # 绘制图例
27 ax.grid(True) # 带网格线
28 plt.title(“600895张江高科的K线图”)
29 plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
30 plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30)
31 plt.show()
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第一，从第9行到第15行通过调用之前介绍过的get_data_yahoo方法，传入股票代码、开始时间和结束时间这三个参数，从雅虎网站中获得股票交易的数据。

第二，在第17行中调用figsize方法设置了窗口的大小。

第三，第18行和第19行的程序代码设置了主刻度是5的倍数。之所以设置成5的倍数，是因为一般一周的交易日是5天。但这里不能简单地把主刻度设置成每周一，因为某些周一有可能是股市休市的法定假日。

第四，由于无需在x轴上设置每天的日期，因此这里无需再调用plt.xticks方法，但是要调用如第30行所示的代码，设置x轴刻度的旋转角度，否则x轴显示的时间依然有可能会相互重叠。

至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。

这个范例程序的运行结果如图7-5所示，从中可以看到改进后的效果。由于本次显示的股票时间段变长了（是3个月），因此与drawKAndMA.py范例程序相比，这个范例程序均线的效果更为明显，尤其是3日均线，几乎贯穿于整个时间段的各个交易日。

另外，由于在第26行通过调用plt.legend(loc='best')方法指定了图例将“显示在合适的位置”，因此这里的图例显示在效果更加合适的左上方，而不是drawKAndMA.py范例程序中的右上方。

3 用sklearn库的机器学习方法预测股票后市价格
在下面的predictStockByLR.py范例程序中，根据股票行情历史的开盘价、收盘价和成交量等特征值，从数学角度来预测股票未来的收盘价。

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1 # !/usr/bin/env python
2 # coding=utf-8
3 import pandas as pd
4 import numpy as np
5 import math
6 import matplotlib.pyplot as plt
7 from sklearn.linear_model import LinearRegression
8 from sklearn.model_selection import train_test_split
9 # 从文件中获取数据
10 origDf = pd.read_csv(‘D:/stockData/ch13/6035052018-09-012019-06-01.csv’,encoding=‘gbk’)
11 df = origDf[[‘Close’, ‘High’, ‘Low’,‘Open’ ,‘Volume’]]
12 featureData = df[[‘Open’, ‘High’, ‘Volume’,‘Low’]]
13 # 划分特征值和目标值
14 feature = featureData.values
15 target = np.array(df[‘Close’])
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第10行的程序语句从包含股票信息的csv文件中读取数据，在第14行设置了特征值是开盘价、最高价、最低价和成交量，同时在第15行设置了要预测的目标列是收盘价。在后续的代码中，需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系，并在此基础上预测收盘价。

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16 # 划分训练集，测试集
17 feature_train, feature_test, target_train ,target_test = train_test_split(feature,target,test_size=0.05)
18 pridectedDays = int(math.ceil(0.05 * len(origDf))) # 预测天数
19 lrTool = LinearRegression()
20 lrTool.fit(feature_train,target_train) # 训练
21 # 用测试集预测结果
22 predictByTest = lrTool.predict(feature_test)
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第17行的程序语句通过调用train_test_split方法把包含在csv文件中的股票数据分成训练集和测试集，这个方法前两个参数分别是特征列和目标列，而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。该方法返回的四个参数分别是特征值的训练集、特征值的测试集、要预测目标列的训练集和目标列的测试集。

第18行的程序语句计算了要预测的交易日数，在第19行中构建了一个线性回归预测的对象，在第20行是调用fit方法训练特征值和目标值的线性关系，请注意这里的训练是针对训练集的，在第22行中，则是用特征值的测试集来预测目标值（即收盘价）。也就是说，是用多个交易日的股价来训练lrTool对象，并在此基础上预测后续交易日的收盘价。至此，上面的程序代码完成了相关的计算工作。    

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23 # 组装数据
24 index=0
25 # 在前95%的交易日中，设置预测结果和收盘价一致
26 while index < len(origDf) – pridectedDays:
27 df.ix[index,‘predictedVal’]=origDf.ix[index,‘Close’]
28 df.ix[index,‘Date’]=origDf.ix[index,‘Date’]
29 index = index+1
30 predictedCnt=0
31 # 在后5%的交易日中，用测试集推算预测股价
32 while predictedCnt<pridectedDays:
33 df.ix[index,‘predictedVal’]=predictByTest[predictedCnt]
34 df.ix[index,‘Date’]=origDf.ix[index,‘Date’]
35 predictedCnt=predictedCnt+1
36 index=index+1
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在第26行到第29行的while循环中，在第27行把训练集部分的预测股价设置成收盘价，并在第28行设置了训练集部分的日期。

在第32行到第36行的while循环中，遍历了测试集，在第33行的程序语句把df中表示测试结果的predictedVal列设置成相应的预测结果，同时也在第34行的程序语句逐行设置了每条记录中的日期。    

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37 plt.figure()
38 df[‘predictedVal’].plot(color=“red”,label=‘predicted Data’)
39 df[‘Close’].plot(color=“blue”,label=‘Real Data’)
40 plt.legend(loc=‘best’) # 绘制图例
41 # 设置x坐标的标签
42 major_index=df.index[df.index%100]
43 major_xtics=df[‘Date’][df.index%100]
44 plt.xticks(major_index,major_xtics)
45 plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30)
46 # 带网格线，且设置了网格样式
47 plt.grid(linestyle=’-.’)
48 plt.show()
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在完成数据计算和数据组装的工作后，从第37行到第48行程序代码的最后，实现了可视化。

第38行和第39行的程序代码分别绘制了预测股价和真实收盘价，在绘制的时候设置了不同的颜色，也设置了不同的label标签值，在第40行通过调用legend方法，根据收盘价和预测股价的标签值，绘制了相应的图例。

从第42行到第45行设置了x轴显示的标签文字是日期，为了不让标签文字显示过密，设置了“每10个日期里只显示1个”的显示方式，并且在第47行设置了网格线的效果，最后在第48行通过调用show方法绘制出整个图形。运行本范例程序，即可看到如图13-7所示的结果。





 可以看出，蓝线表示真实的收盘价（图中完整的线），红线表示预测股价（图中靠右边的线。因为本书黑白印刷的原因，在书中读者看不到蓝色和红色，请读者在自己的计算机上运行这个范例程序即可看到红蓝两色的线）。虽然预测股价和真实价之间有差距，但涨跌的趋势大致相同。而且在预测时没有考虑到涨跌停的因素，所以预测结果的涨跌幅度比真实数据要大。

股票价格不仅由技术面决定，还受政策面、资金量以及消息面等诸多因素的影响，这也能解释预测结果和真实结果间有差异的原因。
来源：[http://xcjcy.org/gupiaohq/](http://xcjcy.org/gupiaohq/)