Tushare大数据开放社区免费提供各类金融数据。数据丰富：拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据；获取简单：SDK开发包支持语言，同时提供HTTP Restful接口，最大程度方便不同人群的使用；落地方便：提供多种数据储存方式，如Oracle、MySQL，MongoDB、HDF5、CSV等，为数据获取提供了性能保证。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #以黑体的字体显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题beta=np.linspace(0.5,2.0,100) #一个beta的数组
Rf=0.03
Rm=0.12
Ri=Rf+beta*(Rm-Rf)plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(beta,Ri,'r-',label=u'证券市场线',lw=2.0)
plt.plot(1.0,Rf+1.0*(Rm-Rf),'o',lw=2.5)
plt.axis('tight')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.xlabel(u'贝塔值',fontsize=14)
plt.xlim(0.4,2.1)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.ylabel(u'单一股票收益率',fontsize=14,rotation=0)
plt.ylim(0.07,0.22)
plt.title(u'资本资产定价模型',fontsize=14)
#annotate:添加图形内容细节的指向型注释文本
plt.annotate(u'贝塔等于1 的收益',fontsize=14,xy=(1.0,0.12),xytext=(0.8,0.15),arrowprops=dict(facecolor='b',shrink=0.05))
plt.legend(loc=0,fontsize=14)
plt.grid()
import tushare as tspro=ts.pro_api()
HS300 = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ', start_date='20160101', end_date='20190101') #导入沪深300数据HS300.head(3).append(HS300.tail(3))
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HS300_new['open'].plot()
plt.grid()
plt.figure(figsize=(11,9))
plt.subplot(2,2,1) #代表第1行，第1列的子图,即第一幅图
plt.plot(HS300['open'],'r-',label=u'沪深300开盘点位',lw=2.0)
plt.xticks(fontsize=13,rotation=30)
plt.xlabel(u'日期',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'点位',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid()
plt.subplot(2,2,2) #代表第1行，第2列的子图，即第二幅图
plt.plot(HS300['high'],'b-',label=u'沪深300最高点位',lw=2.0)
plt.xticks(fontsize=13,rotation=30)
plt.xlabel(u'日期',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'点位',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid()
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(HS300['low'],'c-',label=u'沪深300最低点位',lw=2.0)
plt.xticks(fontsize=13,rotation=30)
plt.xlabel(u'日期',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'点位',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid()
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot(HS300['close'],'k-',label=u'沪深300收盘点位',lw=2.0)
plt.xticks(fontsize=13,rotation=30)
plt.xlabel(u'日期',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'点位',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid()
import numpy.random as nprI=1000
x_norm=npr.normal(loc=0.8,scale=1.5,size=I) #从均值为0.8，标准差为1.5的正态分布中抽取I个样本
x_logn=npr.lognormal(mean=0.8,sigma=1.0,size=I) #从均值为0.8，标准差为1.5的对数正态分布中抽取I个样本
x_chi=npr.chisquare(df=4,size=I) #从*度为4的卡方分布中抽取I个样本
x_beta=npr.beta(a=2,b=4,size=I) #从alpha=2，beta=4的贝塔分布中抽取I个样本plt.figure(figsize=(12,10))
plt.subplot(2,2,1)
plt.hist(x_norm,label=u'正太分布的抽样',bins=20,facecolor='y',edgecolor='k')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.subplot(2,2,2)
plt.hist(x_logn,label=u'对数正太分布的抽样',bins=20,facecolor='r',edgecolor='k')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.subplot(2,2,3)
plt.hist(x_chi,label=u'卡方分布的抽样',bins=20,facecolor='b',edgecolor='k')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
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plt.grid(True)
plt.subplot(2,2,4)
plt.hist(x_beta,label=u'贝塔分布的抽样',bins=20,facecolor='c',edgecolor='k')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
x_normal=npr.normal(loc=0.8,scale=1.5,size=(I,2)) #从均值0.8，标准差1.5的正态分布中抽取样本并生成1000行、2列的数组plt.figure(figsize=(8,5))
plt.hist(x_normal,label=[u'正态分布的抽样数组 1',u'正态分布的抽样数组 2'],stacked=True,edgecolor='k',bins=30)
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
plt.title(u'正态分布随机抽取的两组样本值堆叠的直方图')
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.hist(x_normal,label=[u'正态分布的抽样数组 1',u'正态分布的抽样数组 2'],edgecolor='k',bins=30)
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'样本值',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylabel(u'频数',fontsize=13)
plt.title(u'正态分布随机抽取的两组样本值并排的直方图')
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
return_list=[0.003731,0.021066,-0.004854,0.006098,-0.006061,-0.001838,0.001842,
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0.011704,-0.029563,-0.014570,0.016129]return_array=np.array(return_list)return_array=return_array.reshape(4,5)date=['2018-09-03','2018-09-04','2018-09-05','2018-09-06','2018-09-07']stock=['中国石油','工商银行','上汽集团','宝钢股份']return_dataframe=pd.DataFrame(data=return_array.T,index=date,columns=stock)return_dataframe
中国石油
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上汽集团
宝钢股份
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plt.figure(figsize=(12,10))
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plt.bar(x=return_dataframe.columns,height=return_dataframe.iloc[0],width=0.5,label=u'2018年9月3日涨跌幅',facecolor='y')
plt.xticks(fontsize=13)
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plt.ylim(-0.035,0.025)
plt.ylabel(u'涨跌幅',fontsize=13)
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plt.subplot(2,2,2)
plt.bar(x=return_dataframe.columns,height=return_dataframe.iloc[2],width=0.5,label=u'2018年9月5日涨跌幅',facecolor='c')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylim(-0.035,0.025)
plt.ylabel(u'涨跌幅',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.subplot(2,2,3)
plt.bar(x=return_dataframe.columns,height=return_dataframe.iloc[3],width=0.5,label=u'2018年9月6日涨跌幅',facecolor='b')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylim(-0.035,0.025)
plt.ylabel(u'涨跌幅',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.subplot(2,2,4)
plt.bar(x=return_dataframe.columns,height=return_dataframe.iloc[4],width=0.5,label=u'2018年9月7日涨跌幅',facecolor='g')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.ylim(-0.035,0.025)
plt.ylabel(u'涨跌幅',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.barh(y=return_dataframe.columns,width=return_dataframe.iloc[3],height=0.5,label=u'2018年9月6日涨跌幅')
plt.barh(y=return_dataframe.columns,width=return_dataframe.iloc[4],height=0.5,label=u'2018年9月7日涨跌幅')
plt.xticks(fontsize=13)
plt.xlabel(u'涨跌幅',fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.title(u'水平条形图可视化股票的涨跌幅',fontsize=13)
plt.legend(loc=0,fontsize=13)
plt.grid(True)
SZ = pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date='20160101', end_date='20190101') #上证指数
HS = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ', start_date='20160101', end_date='20190101') #沪深指数SZ.head()
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SZ=SZ.set_index('trade_date')
SZ=SZ.rename(columns={'pct_chg':'上证涨跌幅'})HS=HS300.set_index('trade_date') #将时间作为索引
HS=HS.rename(columns={'pct_chg':'沪深300涨跌幅'})HS300_SZ=pd.concat([HS['沪深300涨跌幅'],SZ['上证涨跌幅']],axis=1) #按列合并
HS300_SZ
沪深300涨跌幅
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20160104
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731 rows × 2 columns
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(x=HS300_SZ.iloc[:,0],y=HS300_SZ.iloc[:,1],c='m',marker='o')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.xlabel(u'沪深300指数涨跌幅',fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.ylabel(u'上证指数涨跌幅',fontsize=14)
plt.title(u'沪深300指数与上证指数的涨跌幅散点图',fontsize=14)
plt.grid()
currency=['美元','欧元','人民币','日元','英镑']perc=[0.4173,0.3093,0.1092,0.0833,0.0809]plt.figure(figsize=(9,7))
plt.pie(x=perc,labels=currency)
plt.axis('equal') #使饼图是一个圆形
plt.legend(loc=1,fontsize=13)
plt.title(u'特别提款权中不同币种的占比',fontsize=13)
plt.show()
参考书目：基于python的金融分析与风险管理第5章（斯文著）