想用Python玩股票,ChatGPT能帮忙嚒?
1、检查电脑里安装的Python环境如何?Anaconda 如何安装?
Anaconda安装非常简单,可以按照以下步骤进行操作:首先,打开Anaconda官网(https://www.anaconda.com/)并选择适合自己操作系统的版本,比如Windows、macOS或Linux。点击下载按钮,下载对应的安装程序。注意选择与自己操作系统相匹配的版本。下载完成后,双击安装程序进行安装。在安装过程中,会出现一些选项。可以选择默认选项,也可以按照自己的需求进行自定义设置。安装完成后,可以在开始菜单或启动台中找到Anaconda Navigator或Anaconda Prompt。可以使用这些工具来启动和管理Anaconda中的应用程序和环境。
安装完成后,还可以使用Anaconda Navigator创建和管理各种Python环境、包和应用程序。这些环境可以隔离开不同的Python版本和依赖项,并且可以方便地在不同的项目中切换。此外,Anaconda还提供了一些方便的集成开发环境(IDE),如Spyder和Jupyter Notebook等,用于编写、调试和运行Python代码。
2、Anaconda 在mac上打开不了怎么办?
如果在mac上无法打开Anaconda,可以尝试以下几种方法:检查Anaconda是否成功安装:首先需要检查Anaconda是否成功安装在mac上。如果没有安装成功,可以重新安装并确保按照安装指南的要求进行操作。尝试使用Anaconda Navigator:在mac上,可以尝试使用Anaconda Navigator来打开Anaconda。在安装成功后,可以在Applications文件夹中找到Anaconda Navigator,双击打开即可。使用终端打开Anaconda:可以使用终端来打开Anaconda。首先需要打开终端,然后输入以下命令:csharpCopy codeconda activate base anaconda-navigator
这会激活Anaconda环境并打开Anaconda Navigator。更新Anaconda:如果Anaconda已经成功安装但仍无法打开,可以尝试更新Anaconda版本。可以在终端中输入以下命令来更新:sqlCopy codeconda update anaconda
这将更新Anaconda到最新版本,可能有助于解决问题。
如果上述方法都无法解决问题,建议咨询Anaconda的官方技术支持或者在社区论坛中寻求帮助。
3、出现『PackageNotInstalledError: Package is not installed in prefix. prefix: /Users/***/opt/anaconda3』是什么意思?
这个错误意味着您正在尝试使用一个没有在您的Anaconda环境中安装的软件包。
更具体地说,prefix指的是Anaconda环境的安装路径。在您的错误信息中,/Users/zhouli/opt/anaconda3是您的Anaconda环境的安装路径。
例如,如果您尝试运行以下命令:Copy codeconda install tensorflow
但是您的Anaconda环境中没有安装TensorFlow,那么就会出现"PackageNotInstalledError: Package is not installed in prefix."的错误信息。这是因为Anaconda无法在您的环境中找到要安装的软件包。
要解决这个问题,您需要使用conda install命令安装缺失的软件包,例如:Copy codeconda install tensorflow
如果您仍然遇到问题,建议检查您的环境变量和Anaconda安装路径是否正确配置。您也可以考虑在Anaconda的官方论坛或技术支持平台上寻求帮助。
4、failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. 是什么意思?
这个错误信息通常出现在使用conda安装软件包时,conda无法解决软件包之间的依赖关系或者版本冲突时。failed with initial frozen solve意味着conda使用默认的依赖关系解析器来解决依赖关系,但是由于某些原因,解决方案被冻结,conda无法找到满足所有依赖关系的解决方案。为了解决这个问题,conda尝试使用更灵活的依赖关系解析器,即flexible solve,以获得更多的解决方案,从而成功安装所需的软件包。
通常情况下,flexible solve会导致conda安装的软件包版本更加灵活,但也可能会增加软件包之间的不兼容性。因此,当出现这个错误信息时,建议仔细检查软件包之间的依赖关系,以确定是否存在不兼容的版本或者依赖关系。如果可能,可以尝试升级或降级依赖的软件包版本,以解决依赖关系冲突。同时,也可以尝试添加额外的软件包源,以获得更多的解决方案。
如果您仍然遇到问题,请尝试在Anaconda的官方论坛或者技术支持平台上寻求帮助。
5、failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. 是什么意思?
这个错误信息通常出现在使用conda安装软件包时,conda无法从当前的repodata源中获取所需的元数据信息,可能是由于网络连接问题、源服务器不可用等原因导致。当出现这个错误信息时,conda会尝试从下一个可用的repodata源中获取元数据信息,并继续安装所需的软件包。
通常情况下,这个错误信息不会影响安装过程,只会导致安装过程稍微延迟一些时间。但是如果这个错误信息持续出现,可能会导致软件包的安装失败。在这种情况下,可以尝试切换到其他可用的repodata源,或者等待源服务器恢复正常。
为了避免这个错误信息的出现,建议在使用conda安装软件包时,先检查网络连接是否正常,然后使用conda config --show channels命令查看当前的软件包源和优先级设置,并确保软件包源的可用性和优先级设置正确。如果需要,可以使用conda config --add channels 命令添加额外的软件包源,并根据需要调整其优先级。同时,建议定期更新conda的软件包缓存,以保持软件包信息的最新状态。
6、Anaconda 可以在线使用,不用安装到本地嚒?
在某些情况下,您可以使用Anaconda的在线版本,而不是在本地安装Anaconda。
Anaconda的在线版本是指Anaconda Navigator和Jupyter Notebook等基于Web的界面,这些界面可以通过任何支持现代Web浏览器的计算机和操作系统进行访问。要使用Anaconda的在线版本,只需要访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/inpidual)并登录您的帐户即可。一旦登录成功,您就可以使用Anaconda Navigator和Jupyter Notebook等工具来管理和运行Python环境,安装和升级软件包,以及创建和运行Python代码等。
需要注意的是,虽然Anaconda的在线版本可以免去本地安装的步骤,但是它需要良好的网络连接,以确保正常的使用和工作流程。另外,由于访问在线版本需要登录Anaconda的帐户,因此需要确保您的帐户信息安全,并遵守Anaconda的使用条款和隐私政策等相关规定。
通过它的提示,还真的有云上的版本
https://nb.anaconda.cloud/jupyterhub/user/5687af98-96bf-4730-977f-f229f311ba4a/lab
6、安装 tushare 库,在 Jupter Notebook 下输入以下命令:%pip install tushare
7、重启kernel,然后输入以下命令。
import tushare
print("tushare版本号{}".format(tushare.__version__))
8、获取个股历史交易数据(包括均线数据),用户可以通过参数设置获取日K线、周K线、月K线,以及5分钟、15 分钟、30 分钟和 60分钟K线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。Python 代码如下:
到目前为止,好像这个库调用不了
重新换别的数据库
9、Python 安装 yfinance数据库?
要在Python中使用yfinance库,您需要先安装它。以下是安装yfinance库的步骤:确保您已经安装了Python环境。您可以从Python官方网站下载和安装Python:https://www.python.org/downloads/。打开终端(Mac或Linux)或命令提示符(Windows)。在终端或命令提示符中输入以下命令来安装yfinance库:pip install yfinance
这将使用Python的包管理器pip来下载和安装yfinance库及其依赖项。安装完成后,您可以在Python代码中导入yfinance库并使用它来获取金融数据。例如:
10、调用下特斯拉的数据
要调用特斯拉(Tesla)的数据,您可以使用yfinance库来获取。以下是一个示例代码,它将使用yfinance库来获取特斯拉的历史股价数据:import yfinance as yf tsla = yf.Ticker("TSLA") tsla_history = tsla.history(period="max") print(tsla_history)
这将使用yfinance库来获取特斯拉的历史股价数据,并将其打印到控制台中。period="max"参数指示yfinance库获取特斯拉的所有历史数据。如果您只想获取最近的数据,您可以使用其他时间周期参数,例如"1d"(1天)或"1mo"(1个月)。
请注意,有些公司可能不在yfinance数据库中,或者其数据可能不完整或不准确。在使用yfinance库或任何金融数据源时,请始终谨慎并进行适当的研究和验证。
11、调用下特斯拉、比亚迪的数据,并且用画图
要调用特斯拉和比亚迪的数据,并使用matplotlib库绘制它们的历史股价曲线,您可以使用以下示例代码:import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉和比亚迪的历史股价数据 tsla = yf.Ticker("TSLA") byddf = yf.Ticker("BYDDF") tsla_history = tsla.history(period="max") byddf_history = byddf.history(period="max") # 创建一个包含两个子图的图形 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, figsize=(12, 8)) # 绘制特斯拉的历史股价曲线 ax1.plot(tsla_history.index, tsla_history["Close"], label="Tesla") ax1.set_ylabel("Price ($)") ax1.legend(loc="upper left") # 绘制比亚迪的历史股价曲线 ax2.plot(byddf_history.index, byddf_history["Close"], label="BYD") ax2.set_xlabel("Date") ax2.set_ylabel("Price ($)") ax2.legend(loc="upper left") # 显示图形 plt.show()
12、调用下特斯拉、比亚迪的数据,并且画在一张图里面啊
要调用特斯拉和比亚迪的数据,并将它们的历史股价曲线绘制在同一张图中,您可以使用以下示例代码:import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉和比亚迪的历史股价数据 tsla = yf.Ticker("TSLA") byddf = yf.Ticker("BYDDF") tsla_history = tsla.history(period="max") byddf_history = byddf.history(period="max") # 创建一个图形并绘制特斯拉和比亚迪的历史股价曲线 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(tsla_history.index, tsla_history["Close"], label="Tesla") plt.plot(byddf_history.index, byddf_history["Close"], label="BYD") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Price ($)") plt.legend(loc="upper left") # 显示图形 plt.show()
这将使用yfinance库获取特斯拉和比亚迪的历史股价数据,并使用matplotlib库将它们的历史股价曲线绘制在同一张图中。图形将显示两家公司的股价曲线,并在图例中标识它们。您可以根据需要自定义图形的大小、标签和其他属性。
请注意,有些公司可能不在yfinance数据库中,或者其数据可能不完整或不准确。在使用yfinance库或任何金融数据源时,请始终谨慎并进行适当的研究和验证。
13、输出两个股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期,在图上标记出来
要输出两个股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期,并在图上标记出来,您可以使用以下示例代码:import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉和比亚迪的历史股价数据 tsla = yf.Ticker("TSLA") byddf = yf.Ticker("BYDDF") tsla_history = tsla.history(period="max") byddf_history = byddf.history(period="max") # 创建一个图形并绘制特斯拉和比亚迪的历史股价曲线 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax.plot(tsla_history.index, tsla_history["Close"], label="Tesla") ax.plot(byddf_history.index, byddf_history["Close"], label="BYD") ax.set_xlabel("Date") ax.set_ylabel("Price ($)") ax.legend(loc="upper left") # 查找并标记上涨3%以上的日期 for df in [tsla_history, byddf_history]: for i in range(len(df)): if df["Close"][i] > 1.03 * df["Open"][i]: date = df.index[i] ax.annotate("%.2f%%" % ((df["Close"][i] - df["Open"][i]) / df["Open"][i] * 100), xy=(date, df["Close"][i]), xytext=(date, df["Close"][i] * 1.02), arrowprops=dict(facecolor="red", shrink=0.05)) # 显示图形 plt.show()
这将使用yfinance库获取特斯拉和比亚迪的历史股价数据,并使用matplotlib库将它们的历史股价曲线绘制在同一张图中。然后,它将遍历两个数据框,并在上涨3%以上的日期上使用注释标记出来,注释包括涨幅百分比。标记将以红色箭头的形式显示。
请注意,这只是一种简单的方法来标记价格上涨的日期。您可以根据需要自定义注释的样式和位置。同样,有些公司可能不在yfinance数据库中,或者其数据可能不完整或不准确。在使用yfinance库或任何金融数据源时,请始终谨慎并进行适当的研究和验证。