使用python实现股票数据分析实现筛选

功能描述如下：

1.通过股价绘制股票的k线图

2.对多只股票进行数据分析，筛选所选股票中涨幅最高的前几只股票。

3.实现向用户的股票信息推送

虽然影响股票的因素有很多，但在相对稳定的条件下，股市市场还是存在一定的规律性。近年来，随着数理统计、概率论及神经科学的发展融合，机器学习理论的日益完善，各类机器学习的模型在股票预测领域也得到了广泛的应用。面对这种大趋势，采用传统的人工选股带来的低效率、高成本、高风险的弊端可能会被逐渐放大，造成资源的浪费。因此越来越多的人通过机器学习的方法实现对股票趋势的预测。本设计是基于python，分析筛选清洗过后的股票历史数据。筛选出所选股票中涨幅最高的前几只。

股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资。

 

（二）重点难点及拟解决思路等

重点为画出股票的K线图以及如何对股票数据进行筛选并制作一个操作界面，将python数据导入并显示。

主要难点问题存在数据类型的多样性，如何综合这些不同类型和不同结构的数据。噪声数据，在数据分析与数据挖掘的过程中，经常会出现数据包含噪音、数据缺失甚至数据错误的情况。数据缺失可能导致得到的结果不佳。分析与挖掘结果的可视化。如何将分析和挖掘的结果以容易理解、便于观察的形式提供给用户是一项难题。

   拟解决思路：先确定股票，使用爬虫或直接从大智慧股票软件中提取数据。多阅读相关文献，在网上先查找有关Python实现数据预处理以及数据筛选的信息。或者去图书馆查阅相关资料。代码实现时不懂的先在网上查找，如CSDN网站，或者咨询指导老师

周计划：

1-2周：资料收集与文献检索，查看学习相关软件

3-4周：编写开题报告，提交开题报告

5-6周：学习Python软件相关知识

7-8周：学习股票相关知识

9-12周：进行软件设计

13周：软件测试

14周：数据分析

15-17周：编写毕业论文

18周：提交论文并完成答辩

（二）所需条件（计算机、软件、数据、实验仪器）：

1.64位操作系统的计算机

Python应用软件，集成开发环境pycharm。以及scipy库、pandas等函数

 

大智慧软件中股票数据。

（三）所需条件不足的解决方法措施

还未安装Python及pycharm

从网上下载Python软件并配置开发环境，导入要用的库及函数包。