python如何用在股票上：如何用 python 和机器学习炒股赚钱

一、怎么利用python代码绘制k线图

import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLYfrom matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlcplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseticker = '600028' # 600028 是"中国石化"的股票代码ticker += '.ss' # .ss 表示上证 .sz表示深证date1 = (2021, 8, 1) # 起始日期，格式：(年，月，日)元组date2 = (2021, 1, 1) # 结束日期，格式：(年，月，日)元组mondays = WeekdayLocator(MONDAY) # 主要刻度alldays = DayLocator() # 次要刻度#weekFormatter = DateFormatter('%b %d') # 如：Jan 12mondayFormatter = DateFormatter('%m-%d-%Y') # 如：2-29-2021dayFormatter = DateFormatter('%d') # 如：12quotes = quotes_historical_yahoo_ohlc(ticker, date1, date2)if len(quotes) == 0: raise SystemExitfig, ax = plt.subplots()fig.subplots_adjust(bottom=0.2)ax.xaxis.set_major_locator(mondays)ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)#ax.xaxis.set_minor_formatter(dayFormatter)#plot_day_summary(ax, quotes, ticksize=3)candlestick_ohlc(ax, quotes, width=0.6, colorup='r', colordown='g')ax.xaxis_date()ax.autoscale_view()plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')ax.grid(True)plt.title('中国石化 600028')plt.show()

二、如何用 python 和机器学习炒股赚钱

很难实现。
因为所有的机器学习，都需要人为的指定学习的“特征”，也就是为构建的智能体，指定通过哪些条件来自主的做出选择。
而影响股票涨跌的条件，实在是太繁多太不稳定了，比如你可以让智能体每天自动爬取一些股票分析网站的文章，通过自然语言处理分析出该网站对某些支股票的倾向，作为一个特征。
但是这个特征就太片面而且并不一定准确。

三、如何用 python 和机器学习炒股赚钱

很难实现。
因为所有的机器学习，都需要人为的指定学习的“特征”，也就是为构建的智能体，指定通过哪些条件来自主的做出选择。
而影响股票涨跌的条件，实在是太繁多太不稳定了，比如你可以让智能体每天自动爬取一些股票分析网站的文章，通过自然语言处理分析出该网站对某些支股票的倾向，作为一个特征。
但是这个特征就太片面而且并不一定准确。

四、如何利用python，更好得炒股

python只是编程语言，跟炒股有啥关系？除非你先用python爬取股票信息，然后用朴素贝叶斯 线性回归等算法做一个拟合，预测该股票上涨下跌的走势，但这特么也玩不过资本主义啊！

五、怎么用python对股票数据进行分析

利用context.now可以获得当前策略运行的时间，返回的是datetime.datetime格式。
datetime.datetime格式可以很方便的进行日期、时间操作。
比如timedelta可以很方便的在日期上做日、小时、分钟、秒的运算。
例如，需要策略运行时间1天前的时间，可以这样写：context.now+datetime.timedelta(days=-1)，返回的便是一天前的时间。

参考文档