股票數(shù)據(jù)初探

王子豪

【摘? 要】論文講述了如何利用Python對(duì)多只股票進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并且分析每只股票間的異同。運(yùn)用Python，可將股票數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，例如，運(yùn)用線性圖展現(xiàn)出股票隨時(shí)間的變化情況;利用燭狀圖了解每只股票每日閉市與開市相比的盈利或者虧損情況;利用移動(dòng)平均值直觀地觀察在規(guī)定時(shí)間內(nèi)股票價(jià)格變動(dòng)，了解股票價(jià)格是否穩(wěn)定。論文以制定更好的決策為目的，從數(shù)據(jù)可視化入手，提供優(yōu)質(zhì)有效的數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)微軟、蘋果、谷歌等多只股票價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行研究。

【Abstract】The paper describes how to use Python to analyze data on multiple stocks and analyze the similarities and differences between each stock. By using Python， the stock data can be visualized. For example， using a linear charting to show the changing situation of the stock over time. Using candlestick charting to understand the profit or loss situation of each stock when the market is closed compared to the open each day. Using moving averages to visually observe the stock price changes within a specified period of time to understand whether the stock price is stable. With the aim of making better decisions， the paper starts with data visualization to provide high-quality and effective data information， and uses data mining technology to study the price fluctuation trends of several stocks such as Microsoft， Apple and Google.

【關(guān)鍵詞】移動(dòng)平均;燭狀圖;股票數(shù)據(jù)

【Keywords】moving average; candlestick charting; stock data

【中圖分類號(hào)】F831.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2021）01-0111-03

1 引言

在21世紀(jì)，股票已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的重頭戲，股票價(jià)格數(shù)據(jù)的變化直接影響的是股票市場(chǎng)，而股票市場(chǎng)的穩(wěn)定程度可以從一定程度反映一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。進(jìn)行股票數(shù)據(jù)分析則有利于更好地去觀察股票數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，將它們從多角度進(jìn)行可視化處理，以客觀的角度觀察某只或一些股票價(jià)格的變化情況。

本文利用Python對(duì)蘋果、微軟、谷歌三只股票進(jìn)行分析：其中，以線段的方式將股票自2019年1月1日至2019年7月8日的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，更加清晰地了解到股票的變化情況。以燭狀圖的方式展現(xiàn)每只股票當(dāng)日的虧損與盈利，根據(jù)圖中的所展示燭身形狀、顏色及位置，可以作出更準(zhǔn)確的判斷。運(yùn)用移動(dòng)平均值來體現(xiàn)股票在某時(shí)間段內(nèi)的變化波動(dòng)，為大部分依靠圖表信息而作出判斷的交易人提供有效的數(shù)據(jù)，使一系列雜亂的數(shù)據(jù)信息以更清晰明了的方式展現(xiàn)出來……本文的目的是讓人們清晰地觀察各個(gè)公司股票價(jià)格的數(shù)據(jù)變化，為人們提供每個(gè)公司股票價(jià)格數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的有效信息，根據(jù)其變化趨勢(shì)作出正確的決策。

本文第二部分根據(jù)已有結(jié)論驗(yàn)證了探究學(xué)習(xí)股票數(shù)據(jù)分析方法的必要性。第三部分運(yùn)用Python爬蟲工具包分析蘋果公司2019年1月1日至2019年7月8日的股票價(jià)格信息，以線性圖的方式展現(xiàn)了其價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)。同時(shí)，介紹移動(dòng)平均值，了解移動(dòng)平均值在股票處理上的作用。第四部分根據(jù)所介紹的方法結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)繪制圖像，分析每只股票的異同，觀察股票在不同天數(shù)的移動(dòng)平均下，價(jià)格波動(dòng)的不同。第五部分明確文章的目的，明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)股票數(shù)據(jù)分析的影響。

2 文獻(xiàn)綜述

隨著科技的發(fā)展，人們已經(jīng)進(jìn)入了信息化時(shí)代，高效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是做股票數(shù)據(jù)分析的重要途徑，將數(shù)據(jù)可視化處理，更有利于觀察其變化情況，劉小燕[1]在《基于圖像處理方法的股票數(shù)據(jù)分析研究》中提到：對(duì)板塊內(nèi)的所有股票數(shù)據(jù)間的研究，有利于在了解板塊整體的漲跌情況以及板塊內(nèi)是否存有漲勢(shì)情況異于其他的股票后，為投資者對(duì)該板塊的后期發(fā)展的分析提供一些參考信息。

在可視化處理中，運(yùn)用合理有效的方法對(duì)于分析數(shù)據(jù)有著重要的作用。例如，燭狀圖，劉哲、王虎、楊建宇等人[2]在《品種篩選多環(huán)境測(cè)試作圖分析方法》中提到：蠟燭圖有助于單指標(biāo)的詳細(xì)對(duì)比和規(guī)律挖掘，如試點(diǎn)區(qū)辨力、品種穩(wěn)定性與優(yōu)異性規(guī)律等。

除燭狀圖外，人們還運(yùn)用到了移動(dòng)平均值的方法，劉麗芳、王慧、王松敏等人[3]在《移動(dòng)平均法在青少年吸毒分析中的應(yīng)用》中提到：移動(dòng)平均法是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)法，它是能從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中去掉周期變動(dòng)或隨機(jī)波動(dòng)的影響，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法。

3 股票數(shù)據(jù)收集與移動(dòng)平均值介紹

3.1 股票數(shù)據(jù)收集

運(yùn)用合理的收集方法是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)收集的必要前提，因此，本文數(shù)據(jù)收集過程采用了Python中data工具包的DataReader，這里將蘋果公司的股票信息從Yahoo上收集下來，提取自2019年1月1日至2019年7月8日的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（見圖1）。

在數(shù)據(jù)分析過程中，open指的是每一天開盤時(shí)股票的價(jià)格，這里的股票價(jià)格指的并不是前一天閉市時(shí)股票的價(jià)格;close指的是每一天閉盤時(shí)股票的價(jià)格，同理這里的價(jià)格也不是第二天開盤時(shí)股票的價(jià)格;high指的是每一天股票價(jià)格的最高值;low指的是每一天中股票價(jià)格的最低值;volume指的是一天股票的交易次數(shù);adjust close指的是根據(jù)法人進(jìn)行操作過后的閉市價(jià)格。股票價(jià)格大部分情況是由交易者決定的，但stock splits（拆股，也就是上市公司將現(xiàn)有的股票分為兩份，新的股市價(jià)格為原來價(jià)格的二分之一）和dividends（分紅，每一股的分紅）都會(huì)影響當(dāng)天股票的價(jià)格。這里每一個(gè)因素都應(yīng)該進(jìn)行處理分析，以便于得到更清晰、更準(zhǔn)確的股票數(shù)據(jù)信息，使人們更好地作出判斷。

3.2 移動(dòng)平均值

除了根據(jù)數(shù)據(jù)分析中圖表的方式作出決策以外，人們還可以利用移動(dòng)平均值來找到股票價(jià)格的變化趨勢(shì)，從而用具體的數(shù)據(jù)反映股票真實(shí)的變化情況。

移動(dòng)平均值可以讓某些雜亂的連續(xù)數(shù)據(jù)變得更加平滑，這利于人們從中找到股票數(shù)據(jù)信息的變化情況。例如，將一個(gè)q天的移動(dòng)平均值（用MA■■來表示）定義為：對(duì)于某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)t，它之前q天的平均值。

其中，q值越大，其波動(dòng)越不敏感，越平滑。越快的移動(dòng)平均，q值越小，其展現(xiàn)的圖像更貼合真實(shí)的股票價(jià)格變動(dòng);而越慢的移動(dòng)平均，它的q值越大，這讓其對(duì)波動(dòng)不敏感并且逐漸變得更加穩(wěn)定。

4 實(shí)證分析

利用上述方法，本文將收集到的股票價(jià)格數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了可視化處理，在這里分別以“股票趨勢(shì)變化”與“股票燭狀圖及移動(dòng)平均值”兩部分向大家展示。

4.1 股票趨勢(shì)變化

每只股票的利益是每個(gè)交易者所關(guān)注的，所以本文將每天的股票價(jià)格與第一天初始價(jià)格做差值，進(jìn)行可視化。將蘋果公司、微軟公司以及谷歌公司自2019年1月至2019年8月每日股票數(shù)據(jù)的變化量繪制出來，如圖2所示，在圖中可以清楚地看出幾只股票自數(shù)據(jù)第一天起，每日的股票價(jià)格與首日的股票價(jià)格相比的收益差距有著明顯的不同。

其中，藍(lán)色的線代表蘋果公司的股票，從圖上可以看到，這只股票在這近幾個(gè)月里股票價(jià)格波動(dòng)幅度較大，股票的價(jià)格不穩(wěn)定;綠色的線代表谷歌公司的股票，它與第一天的股票價(jià)格相比，收益差距趨勢(shì)近似于蘋果公司，同樣也是波動(dòng)幅度較大，股票的價(jià)格不穩(wěn)定;最后黃色的線代表微軟公司的股票，其較其他兩只股票的圖像相比，其線段的最大值與最小值差距比較小，波動(dòng)不太明顯，更為穩(wěn)定。

除了用線段的方法展示數(shù)據(jù)信息以外，還可以利用燭狀圖的方式將股票數(shù)據(jù)信息進(jìn)行可視化處理，從而以不同的角度觀察探究股票的價(jià)格變動(dòng)。

4.2 股票燭狀圖及移動(dòng)平均值

利用燭狀圖可以清楚看出股票在所研究時(shí)間段內(nèi)每天的數(shù)據(jù)增減比例。如圖3展示的是蘋果公司自1月7日至7月8日每天的股票價(jià)格變化圖。其中，每個(gè)紅色部分代表當(dāng)天閉市價(jià)格高于開市的價(jià)格（盈利），每個(gè)黑色部分代表閉市價(jià)格低于開市的價(jià)格（虧損），根據(jù)圖中所展示的燭身形狀、顏色及位置，可以作出更準(zhǔn)確的決策。

在交易過程中，絕大部分的交易者僅僅是利用圖表來作出判斷，所以本文運(yùn)用到了移動(dòng)平均值。利用函數(shù)，將蘋果公司股票價(jià)格的20天移動(dòng)平均值與50天移動(dòng)平均值表示出來，如圖3所示，藍(lán)線代表的是20天的移動(dòng)平均值，紅線代表的是50天的移動(dòng)平均值。將兩個(gè)移動(dòng)平均值相比，50天具有較慢的移動(dòng)平均，其波動(dòng)較20天波動(dòng)來說，更為穩(wěn)定。但移動(dòng)平均值的開始時(shí)間與所選擇的天數(shù)有關(guān)，多少天的移動(dòng)平均值，它的開始時(shí)間就推遲多少天，這對(duì)長時(shí)間段的移動(dòng)平均值有著較大的影響。

5 結(jié)語

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行處理有利于更好地觀察每只股票的波動(dòng)趨勢(shì)，更容易地觀察出股票因時(shí)間因素而形成的變化趨勢(shì)。運(yùn)用Python，將多只股票的數(shù)據(jù)信息分別以線性圖、燭狀圖的方法進(jìn)行可視化處理，分析圖像，了解如何利用圖像觀察股票在近幾個(gè)月的價(jià)格變化情況和每只股票每日閉市與開市相比的盈利或者虧損，比較多只股票的價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)。了解移動(dòng)平均值，明確移動(dòng)平均值在股票數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì)，觀察圖像，比較不同時(shí)間的移動(dòng)平均對(duì)圖像信息的影響。運(yùn)用多種可視化處理的方法，正確分析股票數(shù)據(jù)信息，提供優(yōu)質(zhì)有效的數(shù)據(jù)信息，以便于交易者作出準(zhǔn)確的決策，促進(jìn)股票市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】

【1】劉小燕.基于圖像處理方法的股票數(shù)據(jù)分析研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2013.

【2】劉哲，王虎，楊建宇，等.品種篩選多環(huán)境測(cè)試作圖分析方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（10）：142-147.

【3】劉麗芳，王慧，王松敏，等.移動(dòng)平均法在青少年吸毒分析中的應(yīng)用[J].咸陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，30（04）：37-40.