#%%#獲取上證指數(shù)歷史行情數(shù)據(jù)#獲取上證指數(shù)歷史行情數(shù)據(jù) import tushare as ts import pandas as pd # 設(shè)置token，只需要在第一次調(diào)用或者token失效時設(shè)置 # 設(shè)置完成后，之后就不再需要這一個命令了 ts.set_token('') pro = ts.pro_api() df_daily = pro.index_daily(ts_code="000001.SH") df_daily.head()

處理日期
可以先把日期對象轉(zhuǎn)換為datetime對象，以方便后續(xù)的使用。同時我們將時間設(shè)置為index。?

df_daily.index = pd.to_datetime(df_daily['trade_date']) df_daily.index[:5] 繪制歷史收盤價曲線 import seaborn as sns # 設(shè)置為seaborn的樣式，更美觀 sns.set() # 繪制收盤價曲線 df_daily.plot(y="close"); 繪制均線 import matplotlib.pyplot as plt df_daily = df_daily.sort_index(ascending=True) plt.figure(figsize=(12, 6)) df_daily.close['20150101':].plot() df_daily.close.rolling(60).mean()['20150101':].plot();

查看估值水平 df_basic = pro.index_dailybasic(ts_code='000001.SH') df_basic.head()plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.distplot(df_basic.pe_ttm, bins=100) plt.axvline(x=df_basic.pe_ttm[0], color='red');df_basic.index = pd.to_datetime(df_basic["trade_date"]) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(df_basic.pe_ttm) plt.axhline(y=df_basic.pe_ttm[0], color="red"); 看起來主要14、15年的階段底部期間，A股上證的估值水平比現(xiàn)在還要低。那么如果真的要跌到這個水平的話，上證指數(shù)還要下跌多少？我們來算一下。 now = df_basic.pe_ttm[0] min = df_basic.pe_ttm.min() ratio = (now - min) / now print("ratio: {0:.2f}%".format(ratio * 100))

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tushare查看a股是否跌到位的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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