nulindai.py

import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
import tushare as ts
import re
import urllib.request
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
from matplotlib.pyplot import savefig
import heapq


def GetStockcode（）:  # 获取股票代码
    url = ‘http://biz.finance.sina.com.cn/suggest/lookup_n.php?country=stock&q=%D2%F8%D0%D0‘
    headers = {“User-Agent“: “Mozilla/5.0 （Windows NT 10.0; WOW64）“}
    request = urllib.request.Request（url=url headers=headers）
    response = urllib.request.urlopen（request）
    content = response.read（）.decode（‘gbk‘）
    pattern = re.compile（‘s[hz]\d{6}‘）
    item = re.findall（pattern content）
    item = item[::2]  # 取偶
    item = item[0:24]
    stockcode = []
    for i in item:  # 去除sz/h
        stockcode.append（i[2:]）
    return stockcode


‘‘‘def GetData（stk）:
    pkl_file=open（‘%s.pkl‘%stk‘rb‘）
    data=pickle.load（pkl_file）
    pkl_file.close（）
    return data‘‘‘


def GetDataTus（stk start end）:  # 获取交易数据
    data = ts.get_k_data（stk start=start end=end）
    return data


def GetBand（data timeperiod=20 nbdevup=2 nbdevdn=2 matype=0）:
    band = pd.Dataframe（index=data.index）
    band[‘date‘] = data[‘date‘]
    band[‘close‘] = data[‘close‘]
    band[‘upper‘] band[‘middle‘] band[‘lower‘] = ta.BBANDS（data.close.values timeperiod=timeperiod nbdevup=nbdevup
                                                             nbdevdn=nbdevdn matype=matype）
    band[‘MA20‘] = data[‘close‘].rolling（window=20）.mean（）
    band[‘dev‘] = data[‘close‘].rolling（window=20）.std（）
    band[‘index‘] = data.index
    band = band.dropna（axis=0 how=‘any‘）  # 清除为空的行
    band = band.reset_index（）  # 索引重新排序并生成新的列，level_0
    del band[‘level_0‘]
    band[‘devchange‘] = band[‘dev‘] - band[‘dev‘].shift（-1）  # i+1-i
    band = band.dropna（）
    band = band.reset_index（）
    del band[‘level_0‘]
    code = data.iloc[1 -1]
    df2 = ts.get_k_data（code start=‘2011-01-01‘ end=‘2012-01-01‘）
    df3 = ts.get_k_data（code start=‘2012-01-01‘ end=‘2013-01-01‘）
    df4 = ts.get_k_data（code start=‘2013-01-01‘ end=‘2014-01-01‘）
    df5 = ts.get_k_data（code start=‘2014-01-01‘ end=‘2015-01-01‘）
    df6 = ts.get_k_data（code start=‘2015-01-01‘ end=‘2016-01-01‘）
    d2 = df2.close.rolling（window=20）.std（）
    d3 = df3.close.rolling（window=20）.std（）
    d4 = df4.close.rolling（window=20）.std（）
    d5 = df5.close.rolling（window=20）.std（）
    d6 = df6.close.rolling（window=20）.std（）
    c2 = []
    c3 = []
    c4 = []
    c5 = []
    c6 = []
    for i in range（20 len（d2） - 20）:
        c2.append（d2[i] - d2[i - 1]）
    data2 = heapq.nlargest（50 c2）
    for i in range（20 len（d3） - 20）:
        c3.append（d3[i] - d3[i - 1]）
    data3 = heapq.nlargest（50 c3）
    for i in range（20 len（d4） - 20）:
        c4.append（d4[i] - d4[i - 1]）
    data4 = heapq.nlargest（50 c4）
    for i in range（20 len（d5） - 20）:
        c5.append（d5[i] - d5[i - 1]）
    data5 = heapq.nl