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文章详情介绍：
股市个人心得
中国股市经历了三次大牛市，最后是3千7这波。为什么这波和之前的大牛相差那么远那么弱？原因很简单是去杠杆造成的。当前下跌就是进入熊市但不会象之前那么惨烈也是因为杠杆低造成的，但不妨漫漫熊市的征途。这次的熊市其实比前几次熊市更恐怖，每次都会反弹总是给人要反转的幻觉，可以告诉大家这种钝刀杀人于无形最狠毒，如果手生的建议停止交易否则只能加速死亡。至于各人操作上首先得明白你在股市里能挣到哪一部分的钱，在搏杀时心理能否承受反复波动的赢亏，底限在哪里。如果不明白来股市就是跳坑。做为一个优秀的投资者先学会等待机会并识别机会。技术也好市场宣传也好那些都是辅助因素并不是你能否赚钱的主要原因，这些辅助因素大多时候给投资者带来的都是负面成效。熊市尽量弱化对未来的期望值的高度因为每次反弹都是资金在出逃的诱惑，牛市则相反。最后谈一下炒股是对情绪的认识，炒股的人尽量要克制情绪波动，因为恐惧和冲动无论何时对操作都是负面的，至于别人恐惧时要贪婪，别人贪婪时要恐惧更是无稽之谈。大成功的人都是贪婪的，不贪婪来股市干嘛，但无论如何贪婪恐惧千万别当做操作依据，只赚自己看的懂的钱。
ChatGPT能帮忙研究股票么（二）
14、特斯拉股票指标相关性分析？
要进行特斯拉股票指标相关性分析，可以使用Python的pandas和yfinance库获取数据，然后使用pandas的corr()函数计算相关系数矩阵。
下面是一个示例代码，使用yfinance获取特斯拉历史数据，然后计算成交量、市值、换手率、PE和PB之间的相关系数：
import pandas as pd import yfinance as yf # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='max') # 计算成交量、市值、换手率、PE和PB之间的相关系数 corr_matrix = data[['Volume', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Dividends', 'Stock Splits']].corr() print(corr_matrix)
这段代码中，我们使用yf.Ticker()函数获取特斯拉的历史数据，然后使用data[['Volume', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Dividends', 'Stock Splits', 'PE Ratio', 'PB Ratio']]选择我们要分析的指标。最后，使用corr()函数计算这些指标之间的相关系数。运行该代码，我们将获得一个相关系数矩阵，显示每个指标之间的相关性程度。
需要注意的是，相关系数只能反映变量之间的线性相关程度，不能反映变量之间的非线性关系。此外，相关系数也不能说明变量之间的因果关系，只能说明它们之间的相关性程度。
Volume Open High Low Close Dividends Stock Splits Volume 1.000000 0.073185 0.076965 0.069576 0.074135 NaN 0.043623 Open 0.073185 1.000000 0.999721 0.999599 0.999188 NaN 0.037034 High 0.076965 0.999721 1.000000 0.999608 0.999633 NaN 0.038781 Low 0.069576 0.999599 0.999608 1.000000 0.999672 NaN 0.037115 Close 0.074135 0.999188 0.999633 0.999672 1.000000 NaN 0.039327 Dividends NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Stock Splits 0.043623 0.037034 0.038781 0.037115 0.039327 NaN 1.000000
要画热力图需要用到Seaborn库，可以通过以下代码进行绘制：
这里使用了Seaborn中的heatmap函数，cmap参数指定了使用的颜色映射方案。结果图中每个小格的颜色表示两个指标之间的相关系数大小，注释参数annot设置为True则在每个小格中显示相关系数数值。结果图的横纵轴都是指标名称。
15、怎么生成特斯拉股票的k线图啊
要生成特斯拉股票的K线图，您可以使用Python中的matplotlib库和mplfinance库。
首先，您需要安装mplfinance库。您可以使用以下命令在终端或Anaconda prompt中安装：
pip install mplfinance
接下来，您可以使用以下代码生成特斯拉股票的K线图：
import yfinance as yf import mplfinance as mpf # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='max') # 使用mplfinance库绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', volume=True, mav=(5,10,20), figratio=(16,8), title='Tesla Stock')
这将生成一个标题为“Tesla Stock”的K线图，包括交易量、5日、10日和20日移动平均线。您可以根据需要调整K线图的设置。
画出特斯拉和比亚迪的K线图，只显示 近来一个月的k线图
要显示近来一个月的特斯拉和比亚迪的K线图，您可以使用pandas中的切片功能来限制数据的时间范围，然后使用mplfinance库的plot函数来绘制K线图，并将两个股票的K线图画在同一张图上。下面是一个示例代码：
import yfinance as yf import pandas as pd import mplfinance as mpf import datetime as dt # 获取特斯拉和比亚迪的历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') byd = yf.Ticker('BYD') start_date = dt.datetime.now() - dt.timedelta(days=30) tsla_data = tsla.history(start=start_date) byd_data = byd.history(start=start_date) # 使用mplfinance库的plot函数来绘制K线图，并将两个股票的K线图画在同一张图上 mpf.plot(tsla_data, type='candle', volume=True, ylabel='Price', style='yahoo', title='TSLA and BYD Stock Prices', mav=(5, 10, 20)) mpf.plot(byd_data, type='candle', volume=True, ylabel='Price', style='yahoo', mav=(5, 10, 20))
这将绘制出特斯拉和比亚迪最近一个月的K线图，包括收盘价、开盘价、最高价、最低价和交易量等信息。
16、绘制特斯拉最近3年的日成交量的时间序列图
可以使用yfinance库获取特斯拉最近3年的日交易数据，然后利用matplotlib库绘制时间序列图。
以下是一个简单的示例代码：
import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉最近3年的日交易数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 绘制成交量时间序列图 plt.plot(data.index, data['Volume']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Volume') plt.title('Tesla Daily Trading Volume (Last 3 Years)') plt.show()
运行以上代码即可绘制特斯拉最近3年的日成交量的时间序列图。
绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图
下面是绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图的代码：
import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 绘制收盘价和成交量的时间序列图 fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Date') ax1.set_ylabel('Close Price', color=color) ax1.plot(data.index, data['Close'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('Volume', color=color) ax2.bar(data.index, data['Volume'], color=color, alpha=0.3) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.show()
运行以上代码会绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图。其中，红色线表示收盘价，蓝色条形图表示成交量。
17、移动平均线（Moving Average，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。 使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。
以下是使用yfinance库获取特斯拉股票数据，并绘制5日均线和20日均线折线图与K线图的示例代码：
import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 计算5日均线和20日均线 data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean() data['MA20'] = data['Close'].rolling(20).mean() # 绘制K线图和均线折线图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.set_title('Tesla Stock Price') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.plot(data.index, data['Close'], label='Close') ax.plot(data.index, data['MA5'], label='MA5') ax.plot(data.index, data['MA20'], label='MA20') ax.legend() plt.show()
