Python数据分析:股价相关性
为什么要分析股价相关度呢,我们来引入一个概念——配对交易
所谓的配对交易,是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略,具体的说,是指从市场上找出历史股价走势相近的股票进行配对,当配对的股票价格差偏离历史均值时,则做空股价较高的股票同时买进股价较低的股票,等待他们回归到长期均衡关系,由此赚取两股票价格收敛的报酬。
接下来开始我们的股价相关度分析,首先我们选两个股票~
感觉全聚德和光明乳业都很好吃的样子,我们就选它们了吧!= ̄ω ̄=
1、导入数据包
简单介绍一下要用到的数据包
matplotlib.pyplot:绘图库,其中pyplot子包提供一个类MATLAB的绘图框架
numpy:科学计算库,支持高级大量的维度数组与矩阵运算
pandas:纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具
tushare:财经数据接口包
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<span style="font-size:18px;">import matplotlib.pyplot as plt </span>
<span style="font-size:18px;">import numpy as np</span>
<span style="font-size:18px;">import pandas as pd</span>
<span style="font-size:18px;">import tushare as ts
</span>
2、根据全聚德和光明乳业的股票代码获取数据,这里获取的是2016年一整年的收盘价,获取完后合并,因为停牌的存在,用前一天的价格去填写缺失数据,最终以CSV格式保存数据
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<span style="font-size:18px;">s_qjd = '002186' #全聚德</span>
<span style="font-size:18px;">s_gm = '600597' #光明乳业</span>
<span style="font-size:18px;">sdate = '2016-01-01'#起止日期</span>
<span style="font-size:18px;">edate = '2016-12-31'</span>
<span style="font-size:18px;">df_qjd = ts.get_h_data(s_qjd,
start = sdate, end = edate).sort_index(axis =
0,ascending=True)#获取历史数据</span>
<span
style="font-size:18px;">df_gm = ts.get_h_data(s_gm, start = sdate,
end = edate).sort_index(axis = 0,ascending=True)</span>
<span style="font-size:18px;">df =
pd.concat([df_qjd.close,df_gm.close], axis = 1, keys=['qjd_close',
'gm_close'])#合并</span>
<span style="font-size:18px;">df.ffill(axis=0, inplace=True)#填充缺失数据</span>
<span style="font-size:18px;">df.to_csv('qjd_gm.csv')
</span>
3、用pearson相关系数计算相关度(Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。),再打印出来看一眼
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<span style="font-size:18px;">corr = df.corr(method = 'pearson', min_periods = 1)#pearson方法计算相关性</span>
<span style="font-size:18px;">print(corr)</span>
算出来有0.81,超过0.8,按值域等级来说属于极强相关,不过话说一个卖烤鸭的为什么会和卖牛奶的相关度那么高。。。。难道大家吃烤鸭的时候都喜欢喝牛奶吗。。。
4、绘制图像出来喵一眼,看看趋势上来说什么时候可以有机会做配对交易
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<span style="font-size:18px;">df.plot(figsize = (20,12))</span>
<span style="font-size:18px;">plt.savefig('qjd_gm.jpg')</span>
<span style="font-size:18px;">plt.close()</span>
5、按分析日期的第一天的股价为基准做归一化处理,打印图像
[python] view plain copy
<span style="font-size:18px;">df['qjd_one'] = df.qjd_close / float(df.qjd_close[0])*100</span>
<span style="font-size:18px;">df['gm_one'] = df.gm_close / float(df.gm_close[0])*100</span>
<span style="font-size:18px;">df.qjd_one.plot(figsize = (20,12))</span>
<span style="font-size:18px;">df.gm_one.plot(figsize = (20,12))</span>
<span style="font-size:18px;">plt.savefig('qjd_gm_one.jpg')</span>
<span style="font-size:18px;">
</span>
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