Scikit-Learn 股票投资:p16

前言

本视频主要讲述如何获取更加准确的股票数据。到目前为止, 我们所做的都是获取每间公司的基本面数据从而观察现阶段公司的走势,但我们真正想要的是基于我们对公司现阶段的观察来预测公司未来一年的走势,所以我们需要更加准确的数据。本视频中,作者主要利用了quandl.com里的api。

视频

视频出处

视频系列:Scikit-learn Machine Learning with Python and SKlearn

本视频出处:Scikit Learn Machine Learning for investing Tutorial with Python p. 16

哔哩哔哩:Scikit Learn Machine Learning for investing Tutorial with Python p. 16

内容

首先,我们需要安装quandl的api。 作者选择了从github里下载到本地再利用python安装。具体方法可以参考官网:

https://www.quandl.com/tools/python

但事实上我们可以直接在cmd 里输入命令来获取quandl:

pip install quandl

为了能正常使用其API,我们需要在quandl上注册一个账号,然后获取其api kep.

接下来,我们主要会用WIKI Prices价格,这个属于免费数据,其中包含了3,000+个股票历史数据。

https://www.quandl.com/product/WIKIP/WIKI/PRICES-Quandl-End-Of-Day-Stocks-Info

最后,我们直接用python调用其API就可以了。

源代码

import pandas as pd
import os
import quandl
import time

#auth_tok为你的api key,可以直接填写
auth_tok = "xxxxxxxxxxx"

#auth_tok = open("quandl_auth_tok.txt","r").read()
data = quandl.get("WIKI/KO", trim_start = "2000-12-12", trim_end = "2014-12-30", authtoken=auth_tok)
print(data)

最后

虽然分c君_BingWong只是作为一名搬运工,连码农都称不上。 但制作代码中的注释、翻译和搬运都花了很多时间,请各位大侠高抬贵手,在转载时请注明出处。

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