如何用python选股票

在股市中选出具有潜力的股票是每位投资者都关心的问题,Python作为一种功能强大的编程语言，可以很好地帮助我们进行股票分析，从而选出优质股票，下面，我将详细介绍如何使用Python来选股票。

我们需要准备Python环境以及一些必要的库,这里推荐使用Anaconda，它是一个集成了多种科学计算包的Python发行版，可以方便地管理Python环境和库，安装好Anaconda后，我们需要安装以下库：pandas、numpy、matplotlib、sklearn和tushare。

数据获取

要选股票,首先要有数据，这里我们可以使用tushare库来获取股票数据，tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口包，主要用于抓取中国股市的历史数据和实时数据，在使用tushare前，需要注册一个账号并获取token。

import tushare as ts
# 设置tushare token
ts.set_token('your_token')
# 初始化tushare接口
pro = ts.pro_api()
# 获取股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')

数据处理

获取到股票列表后,我们可以根据需求筛选出特定行业的股票，我们要筛选出属于“计算机”行业的股票：

# 筛选计算机行业股票
computer_stocks = stock_list[stock_list['industry'] == '计算机']

技术指标分析

我们可以利用技术指标对股票进行分析,这里以MACD为例：

import pandas as pd
# 获取单只股票的历史行情数据
def get_stock_data(ts_code, start_date, end_date):
    df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
    return df
# 计算MACD
def calculate_macd(df):
    exp12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
    exp26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
    macd = exp12 - exp26
    signal = macd.ewm(span=9).mean()
    return macd, signal
# 分析计算机行业股票
for index, row in computer_stocks.iterrows():
    stock_code = row['ts_code']
    stock_name = row['name']
    # 获取股票数据
    stock_data = get_stock_data(stock_code, '20210101', '20211001')
    # 计算MACD
    macd, signal = calculate_macd(stock_data)
    # 判断买入时机
    if macd[-1] > signal[-1]:
        print(f'股票代码：{stock_code}，股票名称：{stock_name}，MACD金叉，建议关注。')

量化模型筛选

除了技术指标分析,我们还可以使用量化模型来筛选股票，这里以最简单的均线策略为例：

# 均线策略筛选股票
def select_stocks_by_ma(df, short_window=5, long_window=20):
    df['short_ma'] = df['close'].rolling(window=short_window).mean()
    df['long_ma'] = df['close'].rolling(window=long_window).mean()
    if df['short_ma'][-1] > df['long_ma'][-1]:
        return True
    else:
        return False
# 应用均线策略
for index, row in computer_stocks.iterrows():
    stock_code = row['ts_code']
    stock_name = row['name']
    # 获取股票数据
    stock_data = get_stock_data(stock_code, '20210101', '20211001')
    # 应用均线策略
    if select_stocks_by_ma(stock_data):
        print(f'股票代码：{stock_code}，股票名称：{stock_name}，均线多头排列，建议关注。')

通过以上步骤,我们可以利用Python筛选出具有潜力的股票，这只是一个简单的例子，实际操作中，投资者还需要结合基本面分析、消息面等多方面因素，进行全面评估，希望这篇文章能对您有所帮助。