大家好，今天这篇文章和大家分享一下如何利用Python获取股票、基金数据，并进行可视化，为金融分析&可视化先导篇，欢迎大家学习、点赞、收藏支持。

一、基础准备

• 环境：python 3.7+

• 需要安装第三方模块：mplfinance、akshare

• 运行编辑器：jupyter notebook

二、动手动脑

2.1 环境准备

首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。

如果你还没有安装，可以参考以下文章：

如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即可。

如果想利用Python进行web项目开发等，建议使用Python基础环境+Pycharm 。

2.2 模块安装

本次实验是在jupyter notebook上进行，默认你已经安装好了Python基本环境和jupyter，如果没有安装可以看上面的环境安装部分。

首先打开终端，输入：

jupyter notebook

即可进入jupyter，会自动连接服务器，并跳转到网页，新建一个python文件。

给文件重命名，容易区分：

在代码块中输入以下指令并运行，即可安装mplfinance（金融数据可视化，基于matplotlibe和pandas）和akshare（金融数据获取模块）：

!pip3 install mplfinance --user
!pip3 install akshare --user

2.3 模块基本介绍与使用

2.3.1 mplfinance
基本介绍：用于金融数据可视化和可视化分析的 matplotlib 实用程序（接口），基于matplotlibe开发，并且与pandas的DataFrame数据有很好的结合。

项目地址：https://github.com/matplotlib/mplfinance

基本使用方法：

import mplfinance as mpf

mpf.plot(data)

其中 data数据是一个DataFrame数据类型，必须包含：Open, High, Low and Close这四列，并且有时间日期索引（类型为：DatetimeIndex）。

接下来，我们虚拟一个数据来看看效果吧：

import mplfinance as mpf
import pandas as pd

# 创建日期索引
index_date = pd.DatetimeIndex(['20210906', '20210907', '20210908', '20210909'])
# 随便创建数据
data = pd.DataFrame({
    'Open': [1, 2, 3, 4], 
    'High': [2, 3, 4, 5], 
    'Low' : [0.5, 1, 2, 2],
    'Close': [2, 3, 4, 3]
}, index=index_date)
# 调用plot函数 进行绘图
mpf.plot(data)

我们看到，现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC线条。

type参数使用，让绘图更加精彩：

mpf.plot(data,type='candle')

mpf.plot(data,type='line')

type还可以为：renko、pnf。

mav参数可以添加移动平均线，更好的看趋势。

mpf.plot(data, type='candle', mav=2)

还可以添加多条移动平均线：

mpf.plot(data, type='candle', mav=(2, 3))

更多使用方法，后面分章节给大家介绍，也欢迎大家去github地址自行学习，和我以及简说Python学习群友进行交流。

2.3.2 akshare
基本介绍：AKShare 是一个优雅简单的 Python 金融数据接口库，你可以利用这个库轻松获取到金融财经数据。

项目地址：https://github.com/jindaxiang/akshare/ 基本使用方法：

• 获取指数数据

import akshare as ak
# 获取上证指数每日的变化数据 OHLC
sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")

这样就可以获取到上证指数所有历史数据啦～

• 获取A股数据

# 获取茅台股票每日的变化数据 采用前复权方式计算（关于复权计算更多知识以后分享，大家可以网络查找相关资料）
stock_zh_mt_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="600519", period="daily", start_date="20170301", end_date='20210913', adjust="qfq")

• 获取港股数据

# 获取港股腾讯股票历史数据
stock_hk_tx_hist_df = ak.stock_hk_hist(symbol="00700", start_date="20170301", end_date="20210913", adjust="qfq")

• 获取美股数据

# 获取美股苹果公司历史股票数据
stock_us_apple_hist_df = ak.stock_us_hist(symbol='105.AAPL', start_date="20100101", end_date="20210913", adjust="qfq")

• 获取基金数据

# 获取易方达蓝筹从发行到现在的净值数据
yfd_fund = ak.fund_em_open_fund_info(fund="005827", indicator="单位净值走势")

更多使用方法，后面分章节给大家介绍，也欢迎大家去github地址自行学习，和我以及简说Python学习群友进行交流。

来，操作

按上面方法，我们获取上证指数数据后，选取从2020-01-01到现在的数据进行可视化，然后在进行细分可视化，并选择不同的移动平均线。

• 2020-01-01 - '2021-09-13， mav=(200, 300, 350)

import akshare as ak
import mplfinance as mpf
import pandas as pd

# 获取上证指数每日的变化数据 OHLC
sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
data1 = sz_index.loc['2020-01-01 00:00:00+00:00':'2021-09-13 00:00:00+00:00']
mpf.plot(data1, type='candle', mav=(200, 300, 350), volume=True)

• 2021-01-01 - '2021-09-13， mav=(30, 60, 120)

data2 = sz_index.loc['2021-01-01 00:00:00+00:00':'2021-09-13 00:00:00+00:00']
mpf.plot(data2, type='candle', mav=(30, 60, 120), volume=True)

• 2021-04-01 - '2021-09-13， mav=(5, 10, 20)

data3 = sz_index.loc['2021-04-01 00:00:00+00:00':'2021-09-13 00:00:00+00:00']
mpf.plot(data3, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True)

今天就到这里啦，如果大家觉得文章不错，记得点个赞哈～

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