【免費贈書】什麼？學Python還能用來炒股！

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「我天天研究股票，為了股票，連女票都分手了，為什麼還是虧了個底朝天？」

朋友大雄向我訴苦，這小子沉迷炒股兩三年，自稱股神，最近卻接連虧光了畢業以來的全部工資，連準備爹媽給的結婚本錢都搭上了，已經談婚論嫁的女友也離他而去。

我說：「炒股票本質上是炒信息，你獲取和處理信息的能力比別人強才能戰勝市場，你平時研究的那些扯淡東西能有用嗎？」

大雄很委屈：「我天天盯盤看股票，一有空就研究各種信息，可還是止不住虧損啊」

我仔細一了解，才知道他所謂的研究信息就是肉眼看股價高低，外加網上各種「磚家」、「叫獸」的言論，在這個流言滿天飛的年代，聽他們炒股不虧才有鬼呢！

我對他說：「靠人眼盯盤能分析幾個數據？現在是大數據時代，別人都用程序化自動分析數據啦！不光分析數據，還能幫你自動制定交易策略呢！」

要說最流行的信息分析工具，要是Python第二，就沒人敢說第一。

學Python，關鍵是要找到正確的學習方法！

這裡就不得不提到一本書，它就是《Python3數據分析與機器學習實戰》不僅透徹講解了最新的Python3語法，更是用豐富的實戰實例手把手教你，還附送18小時教學視頻！

下面，就請大家跟隨我一起，用這本書中講解的方法，分析股市的

市盈率（PE）

1、要使用Python分析數據，首先要找到可靠的交易數據來源，這時候Python庫Scrapy就派上用場了。

Scrapy是一個強大、快速、高層次的web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。

我們先隨便登陸一家證券網站，可以看到上面可以實時更新各種股票數據，但是很可惜，這些數據只是在網頁上，一個個人工點擊實在效率太低。

而

Scrapy

就是如此的神奇，只需要幾行代碼，它就可以自動地獲取網上數據，並且以任意形式保存和處理，這裡我們以

CSV

格式為例。

獲取了數據，接下來就該進行分析了，這裡以市盈率為例，我們需要一個強大的第三方庫。同樣地，我們在這本書中找到了答案，那就是Pandas！

2、Pandas是一個強大的數據分析包，可以給我們提供快速便捷地處理數據的函數和方法。

為了便於研究，我們選取了2016年12月30日這一天作為基準點，選取了當日市盈率最高和最低的100支股票作為樣本，為了排除像一些妖股的干擾，我排除掉了市盈率最高和最低的10支股票，也就是說只選取市盈率第11-110名和倒數11-110名的股票。

測算了一下他們2016年12月30日這一天的平均市盈率，高市盈率股票平均市盈率高達656，而低市盈率組的平均市盈率只有13，相差50倍，對比可謂十分懸殊。

3、數據有了，想要變成直觀的圖表怎麼辦？作為第三方庫，Pyecharts可以用幾行代碼生成各種炫酷、精美的圖表！

可以看到高市盈率股票平均市盈率高達656，而低市盈率組的平均市盈率只有13，相差50倍，對比可謂十分懸殊。

那麼高市盈率組和低市盈率組的股票們在後市表現如何呢？為了直觀表示，我們設定指數，高市值組叫做「高市值100指數」，低市值組叫做「低市值100指數」，並且都將2016年12月30日這一天的指數設定為100點。作為對比，將上證指數（000001）也加入作為對比，同樣加入係數使三大指數從同一個起點出發，得到下圖。

說實話，在得到最終結果之前，我對結果並不太樂觀，畢竟股市受影響的因素太多，但是最後結果卻出乎我的意料，一切豁然開朗，低市盈率100指數走勢最強，幾乎在每一個時段都強於大盤，高市盈率指數走勢最弱，上證指數在中間，三者涇渭分明，甚至中間都沒有任何交叉！

其中上證指數從3103點到2723點，下跌12.2%。而低市盈率100指數從100點到100.6點，甚至還微漲！高市盈率100指數則比較慘，100點只剩下67.28點。

看到了沒，用Python分析股票竟然如此靈活便利，這裡只是分析了市盈率，只要掌握了Python這個武器，想分析什麼指標就分析什麼指標，你甚至可以根據指標制定策略實現自動交易，這就是所謂量化交易，深入進去，這裡面又是一片廣闊天地啦。

在金融領域之外，Python還有著極其廣闊的應用，你可以用Python買到去哪兒網上的廉價機票，可以在貓眼上分析最新電影的票房數據，可以在微博上實時監測輿情，最關鍵的是，由於Python的無所不能，精通Python的複合型人才已經成為各大公司最炙手可熱的香餑餑，月薪兩三萬元不是夢。

而這一切就在《Python3數據分析與機器學習實戰》這本書中。

我的朋友大雄已經天天抱著啃這本書了，你呢？

以上內容選自《

Python3數據分析與機器學習實戰

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