想要学好办公软件自学可以吗，股票编程基础知识

股票编程基础知识

编程技能已成为当今社会各行各业所必备的技能之一，特别是在金融行业中，编程的应用越来越广泛。股票编程可以帮助我们更好的理解市场运动规律，通过程序的筛选和过滤，使我们更快速的获取需要的信息，减少人为干扰因素，从而更精准地进行决策。本文将介绍股票编程的基础知识。

一、股票数据的获取与存储

股票的实时数据获取存在多种方式，包括但不限于：静态网页爬取、API调用、股票数据服务商等。这里我们介绍一种爬取方法，使用Python爬虫爬取股票实时数据。

Python是一种易学易用的编程语言，适合初学者。爬虫工具可以使用requests和beautifulsoup库，数据的存储可以考虑使用pandas库，将数据存储至CSV文件中。

爬取代码示例：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

# 定义请求头

headers = {

"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

# 获取A股实时数据

url = "https://hq.sinajs.cn/list=sh000001"

response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析数据

soup = BeautifulSoup(response.content.decode('gbk'), 'html.parser')

data_list = soup.text.split(',')

data_dict = {'名称': data_list[0][21:], '当前点数': data_list[1], '涨跌': data_list[2], '涨跌幅': data_list[3], '成交量': data_list[4]}

# 存储数据

df = pd.DataFrame(data=[data_dict])

df.to_csv('stock.csv',index=False,header=False, mode='a', encoding='gbk')

```

使用该代码可以获取上证指数的实时数据，并将数据存储至CSV文件中。

二、股票数据的分析与可视化

股票编程的另一重要应用是数据分析和可视化。我们可以使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化，以更好的理解股票市场的运动规律。

对于股票数据，数据预处理是必不可少的。股票数据通常包含很多缺失值和异常值，我们需要对其进行清洗。接下来，我们介绍两种简单的数据清洗方式：填充缺失值和简单异常值处理。

1. 填充缺失值

缺失值是指数据的一些属性值没有收集到，比如空值、零值等。我们可以使用pandas库中的fillna()函数进行填充。

``` python

import pandas as pd

# 读取数据

df = pd.read_csv('stock.csv', names=['名称', '当前点数', '涨跌', '涨跌幅', '成交量'], encoding='gbk')

# 对缺失值进行填充

df = df.fillna(method='pad')

```

在上述代码中，我们使用pad方法进行填充。pad方法指的是用上一个非空值填充当前值。

2. 简单异常值处理

异常值指的是数据中与其他值显著不同的值。我们可以使用pandas库中的clip()函数进行简单异常值处理。

``` python

import pandas as pd

# 读取数据

df = pd.read_csv('stock.csv', names=['名称', '当前点数', '涨跌', '涨跌幅', '成交量'], encoding='gbk')

# 对异常值进行处理

upper = df['当前点数'].mean() + 3 * df['当前点数'].std()

lower = df['当前点数'].mean() - 3 * df['当前点数'].std()

df['当前点数'] = df['当前点数'].clip(lower=lower, upper=upper)

```

在上述代码中，我们定义了一个上限和下限，大于上限或小于下限的数据被替换为上限或下限的值。

数据处理完成后，我们可以进行数据可视化部分的工作，使用matplotlib库中的基础绘图函数进行数据可视化，例如绘制股票走势图、成交量等。

``` python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据

df = pd.read_csv('stock.csv', names=['名称', '当前点数', '涨跌', '涨跌幅', '成交量'], encoding='gbk')

# 绘制股票走势图

plt.plot(df['当前点数'], label='上证指数')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

# 绘制成交量图

plt.bar(x=df.index, height=df['成交量'], label='成交量', color='green')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

```

以上便是股票编程的基础知识。在这里我们介绍了股票数据的获取、存储、清洗以及基本的可视化方法，通过学习以上基础知识，我们可以更好的理解股票市场的运动规律，并且可以通过编程提高我们的决策精度。