详解如何利用tushare、pycharm和excel三者结合进行股票分析

下面是详解如何利用tushare、pycharm和excel三者结合进行股票分析的完整实例教程。

一、前期准备

安装和配置

1. 安装pycharm和tushare：

首先要安装好pycharm和tushare两个软件。pycharm是一款Python集成开发环境，tushare是一款用于获取股票行情数据的Python库。安装方法可以到官网上下载后按照默认设置进行安装即可。

1. 注册tushare的API：

注册tushare账号并申请API，注册请访问tushare官网https://tushare.pro/。

1. 安装pandas和xlrd：

pandas是Python中一款用于数据处理和分析的开源库，在股票数据分析中使用非常广泛。xlrd是Python中一个读取excel文件的库，用于在Python中读取数据。

pip install pandas xlrd

获取数据

项目开始之前，应该确定你最终要获取哪些数据，如：股票交易数据或资金流向数据等。这里以股票交易数据为例。

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('你的tushare_api_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取沪深A股所有股票名称和代码
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')

二、进行数据处理

获取到数据之后，根据实际需要进行数据清洗、预处理和分析。

数据清洗

对于获取到的数据，往往存在一定的问题，比如数据缺失、异常值、重复数据等，需要进行清洗。

# 删除空值数据
data.dropna(inplace=True)

# 删除重复数据
data.drop_duplicates(subset=['ts_code'], keep='first', inplace=True)

数据预处理

对于获取到的数据，根据实际需要进行预处理，如计算技术指标、合并数据等。

# 计算收盘价5日移动平均线
data['ma5'] = data.groupby('ts_code')['close'].rolling(5).mean().reset_index(0, drop=True)

# 计算收盘价10日移动平均线
data['ma10'] = data.groupby('ts_code')['close'].rolling(10).mean().reset_index(0, drop=True)

# 合并同一股票历史数据
df = pd.merge(data, stock_candle, on='ts_code')

数据分析

分析数据需要对处理后的数据进行可视化操作，方便观察股票市场走势和股票数据分析。

# 绘制某一只股票的K线图
from pyecharts.charts import Kline

kline = Kline("K线图", width=1300, height=550)
kline.add("日K", data.iloc[:,2:7].values.tolist(), 
          mark_point=["max"], 
          is_datazoom_show=True, 
          datazoom_orient='horizontal',
          )

三、导出数据

数据处理后，我们还需要导出到excel文件，以便于存档和分享。

# 导出数据到excel文件
df.to_excel('stock.xls', index=False)

四、结语

上述就是一个完整的股票数据分析的例子，从数据获取到数据处理和可视化再到数据导出都包含在内。希望可以帮助您进行股票数据分析，对于进一步的问题可以参考相应官方文档。