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前言一、tushare二、股票数据预处理三、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期四、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期五、案例：跌幅买卖收益分析1 - 需求2 - 根据日期截取原始数据3 - 买入股票计算4 - 卖出股票计算5 - 收益计算 六、jupyter笔记前言
之前我们已经把数据分析的前置学习好了，接下来我们通过tushare获取股票数据并进行预处理一、tushare
tushare：旧官网地址、新官网地址tushare安装二、股票数据预处理
使用tushare的接口获取股票的历史数据：ts.set_token需要到官网注册，然后在个人主页中可以获取到自己的token
将获取到的数据保存到本地
删除df中Unnamed的列数据
将trade_date转为时间序列类型
将trade_date作为源数据的行索引
三、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期
(df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03：可以将满足条件的日期设为True，不满足的为False
将boolean值作为源数据的索引
取出日期数据
四、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期
实现思路分析：因为今天的开盘需要跟前日的收盘比对，我们可以将close整体下移一位；这样就可以将今日的开盘与昨日的收盘整合到同一行中五、案例：跌幅买卖收益分析
1 - 需求
需求：假如我从1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？分析时间节点：-一手股票：100支股票买：一个完整的年需要买入1200支股票卖：一个完整的年需要卖出1200支股票买卖股票的单价：均假设为开盘价2 - 根据日期截取原始数据
3 - 买入股票计算
过滤出每个月第一个交易日的行数据计算买入总价格
4 - 卖出股票计算
过滤掉的数据：因为我们只取到2月，并没有到年底卖出计算
5 - 收益计算
需要将还持有的2手股票作为估值计算到总收益中：估值价格按2月最后一个交易日的前一个交易日的收盘价计算六、jupyter笔记
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