本文主要講解用Python分析嗶哩嗶哩股價(jià)，通過對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)分析，結(jié)合運(yùn)用matplotlib繪圖庫(kù)進(jìn)行可視化，并用機(jī)器學(xué)習(xí)方法 — 蒙特卡洛模擬預(yù)測(cè)未來一年股價(jià)走勢(shì)。

安裝

我們需要安裝numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具包。

#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取下載本文完整源碼 import?numpy?as?np import?pandas?as?pd from?math?import?sqrt import?matplotlib.pyplot?as?plt from?scipy.stats?import?norm from?pandas_datareader?import?data

選取嗶哩嗶哩（股票代碼：BILI）2018年上市到現(xiàn)在2021年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來自雅虎。這里使用pd.to_datetime將數(shù)據(jù)集時(shí)間轉(zhuǎn)化為時(shí)間序列，便于股票的分析。

BILI?=?data.DataReader('BILI',?'yahoo',start='29/3/2018',) BILI.index=pd.to_datetime(BILI.index)

首先用head()方法看一下數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)集包含了股票的開盤價(jià)、收盤價(jià)、每日最低價(jià)與最高價(jià)、交易量等信息。掃描本文最下方二維碼獲取全部完整源碼和Jupyter Notebook 文件打包下載。

開盤價(jià)走勢(shì)

我們可以通過 matplotlib 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，plt.legend用于設(shè)置圖像的圖例，loc是圖例位置，upper right代表圖例在右上角。從圖中可以看出嗶哩嗶哩股票在2020年12月到2021年2月之間有一個(gè)快速的增長(zhǎng)，隨后股價(jià)有所回落。

plt.figure(figsize=(16,6)) BILI['Open'].plot() plt.legend(['BILI'],loc='upper?right')

股票成交量

我們?cè)賮砜匆幌鹿善钡某山涣俊?/p> plt.figure(figsize=(16,6)) BILI['Volume'].plot() plt.legend(['BILI'],loc='upper?right') plt.xlim(BILI.index[0],BILI.index[-1])

股票交易總額

我們?cè)俜治鲆韵鹿善钡慕灰卓傤~。從圖中可以很明顯看出2021年1月到5月間某一天交易總額創(chuàng)歷史新高。

BILI['Total?Traded']=BILI['Open']*BILI['Volume']plt.figure(figsize=(16,6)) BILI['Total?Traded'].plot()plt.legend(['BILI'],loc='upper?right') plt.xlim(BILI.index[0],BILI.index[-1])

下面我們來通過argmax()獲取最大交易總額的日期。

BILI['Total?Traded'].argmax()

輸出結(jié)果如下：

Timestamp('2021-02-25 00:00:00')

我們搜索新聞可以發(fā)現(xiàn)，2021年2月25日嗶哩嗶哩（NASDAQ: BILI）公布了截至2020年12月31日的第四季度和全年未經(jīng)審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)告。財(cái)報(bào)發(fā)布后，B站在美股的盤后股價(jià)一度漲超5%。

收盤價(jià)及其移動(dòng)平均線

下面繪制BILI這支股票的收盤價(jià)及其移動(dòng)平均線，我們可以用DataFrame的rolling()函數(shù)得到移動(dòng)平均值。

BILI['Close'].plot(figsize=(16,6),xlim=(BILI.index[0],BILI.index[-1])) BILI['Close'].rolling(50).mean().plot(label='BILI?MA50') BILI['Close'].rolling(200).mean().plot(label='BILI?MA200') plt.legend()

股票的收益率

下面我們計(jì)算每支股票的日收益率，并用直方圖進(jìn)行展示。這里了三種方法來計(jì)算日收益率，第一種是直接使用計(jì)算公式計(jì)算；第二種是導(dǎo)入專用于金融領(lǐng)域的第三方庫(kù)ffn.to_returns函數(shù)計(jì)算；第三種是利用pandas自帶的函數(shù)pct_change(1)進(jìn)行計(jì)算。掃描本文最下方二維碼獲取全部完整源碼和Jupyter Notebook 文件打包下載。

#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取完整源碼，直接使用計(jì)算公式計(jì)算 BILI['Return']=(BILI['Close']-BILI['Close'].shift(1))/BILI['Close'].shift(1) BILI=BILI.dropna()#導(dǎo)入專用于金融領(lǐng)域的第三方庫(kù)ffn.to_returns函數(shù)計(jì)算 import?ffn BILI['Return']=ffn.to_returns(BILI['Close'])#利用pandas自帶的函數(shù)pct_change(1)進(jìn)行計(jì)算 BILI['Return']=BILI['Close'].pct_change() BILI=BILI.dropna()#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取下載本文完整源碼 plt.hist(BILI['Return'],bins=50)

也可以用箱圖觀察收益率

box_df?=?pd.concat([BILI['Return']],axis=1) box_df.columns?=?['BILI?Returns'] box_df.plot(kind='box',figsize=(8,11),colormap='jet')

繪制股票的累計(jì)收益率

BILI['Cumulative?Return']=(1+BILI['Return']).cumprod()BILI['Cumulative?Return'].plot(label='BILI',figsize=(16,8),title='Cumulative?Return') plt.legend()

股票的復(fù)合年均增長(zhǎng)率和收益的年度波動(dòng)率

計(jì)算股票的復(fù)合年均增長(zhǎng)率和收益的年度波動(dòng)率。

#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取完整源碼，計(jì)算復(fù)合年均增長(zhǎng)率 days?=?(BILI.index[-1]?-?BILI.index[0]).days cagr?=?((((BILI['Adj?Close'][-1])?/?BILI['Adj?Close'][1]))?**?(365.0/days))?-?1 print?('CAGR?=',str(round(cagr)*100)+"%") mu?=?cagr#計(jì)算收益的年度波動(dòng)率 BILI['Returns']?=?BILI['Adj?Close'].pct_change() vol?=?BILI['Returns']*sqrt(252) print?("Annual?Volatility?=",str(round(vol,4)*100)+"%")

CAGR = 71.72%Annual Volatility = 65.14%

用蒙特卡洛模擬預(yù)測(cè)股票走勢(shì)

我們來預(yù)測(cè)未來一個(gè)交易年度（252 天）內(nèi)潛在價(jià)格序列演變的單一模擬，基于遵循正態(tài)分布的每日收益隨機(jī)的抽取。由第一個(gè)圖表中顯示的單線系列表示。第二個(gè)圖表繪制了一年期間這些隨機(jī)每日收益的直方圖。掃描本文最下方二維碼獲取全部完整源碼和Jupyter Notebook 文件打包下載。

S?=?BILI['Adj?Close'][-1]?#起始股票價(jià)格（即最后一天的實(shí)際股票價(jià)格） T?=?252?#交易天數(shù) mu?=?0.7172?#復(fù)合年均增長(zhǎng)率 vol?=?0.6514?#年度波動(dòng)率#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取完整源碼，使用隨機(jī)正態(tài)分布創(chuàng)建每日收益列表 daily_returns=np.random.normal((mu/T),vol/math.sqrt(T))+1#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取下載本文完整源碼 price_list?=?[S]for?x?in?daily_returns:price_list.append(price_list[-1]*x)#生成價(jià)格序列的折線圖plt.plot(price_list) plt.show()

生成每日收益的直方圖

plt.hist(daily_returns-1,?100)? plt.show()

1000次模擬預(yù)測(cè)未來嗶哩嗶哩股價(jià)走勢(shì)。

import?numpy?as?np import?math import?matplotlib.pyplot?as?plt from?scipy.stats?import?norm#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取下載本文完整源碼 S?=?BILI['Adj?Close'][-1]?#起始股票價(jià)格（即最后一天的實(shí)際股票價(jià)格） T?=?252?#交易天數(shù) mu?=?0.7172?#復(fù)合年均增長(zhǎng)率 vol?=?0.6514?#年度波動(dòng)率#選擇要模擬的運(yùn)行次數(shù)?-?我選擇1000 for?i?in?range(1000):#使用隨機(jī)正態(tài)分布創(chuàng)建每日收益列表daily_returns=np.random.normal(mu/T,vol/math.sqrt(T))+1#設(shè)置起始價(jià)格并創(chuàng)建由上述隨機(jī)每日收益生成的價(jià)格列表price_list?=?[S]for?x?in?daily_returns:price_list.append(price_list[-1]*x)#繪制來自每個(gè)單獨(dú)運(yùn)行的數(shù)據(jù)，我們將在最后繪制plt.plot(price_list)#顯示上面創(chuàng)建的多個(gè)價(jià)格系列的圖 plt.show()

10000次模擬預(yù)測(cè)未來嗶哩嗶哩股價(jià)走勢(shì)。

import?numpy?as?np import?math import?matplotlib.pyplot?as?plt from?scipy.stats?import?norm#關(guān)注公眾號(hào)：寬客邦，回復(fù)“源碼”獲取下載本文完整源碼 result?=?[]#定義變量 S?=?BILI['Adj?Close'][-1]?#起始股票價(jià)格（即最后一天的實(shí)際股票價(jià)格） T?=?252?#交易天數(shù) mu?=?0.7172?#復(fù)合年均增長(zhǎng)率 vol?=?0.6514?#年度波動(dòng)率#選擇要模擬的運(yùn)行次數(shù)?-?選擇10000 for?i?in?range(10000):#使用隨機(jī)正態(tài)分布創(chuàng)建每日收益列表daily_returns=np.random.normal(mu/T,vol/math.sqrt(T))+1#設(shè)置起始價(jià)格并創(chuàng)建由上述隨機(jī)每日收益生成的價(jià)格列表price_list?=?[S]for?x?in?daily_returns:price_list.append(price_list[-1]*x)#繪制來自每個(gè)單獨(dú)運(yùn)行的數(shù)據(jù)，我們將在最后繪制plt.plot(price_list)#將每次模擬運(yùn)行的結(jié)束值附加到我們?cè)陂_始時(shí)創(chuàng)建的空列表中result.append(price_list[-1])#顯示上面創(chuàng)建的多個(gè)價(jià)格系列的圖 plt.show()

為我們的多重模擬創(chuàng)建股票收盤價(jià)的直方圖。

plt.hist(result,bins=50) plt.show()

用numpy mean函數(shù)計(jì)算平均值的分布，以獲得我們的“預(yù)期值”。

print(round(np.mean(result)))

139.18

用 numpy 的“percentile”函數(shù)來計(jì)算 5% 和 95% 的分位數(shù)

print("5%?quantile?=",np.percentile(result,5)) print("95%?quantile?=",np.percentile(result,95))

5% quantile = 38.33550814175252

95% quantile = 326.44060907630484

在直方圖上快速繪制我們剛剛計(jì)算的兩個(gè)分位數(shù)，以給我們一個(gè)直觀的表示。

plt.hist(result,bins=100) plt.axvline(np.percentile(result,5),?color='r',?linestyle='dashed') plt.axvline(np.percentile(result,95),?color='r',?linestyle='dashed') plt.show()

從上面的結(jié)果我們得知：嗶哩嗶哩（BILI）的股價(jià)有5%的可能性最終會(huì)低于38.33美元，有5%的可能性會(huì)高于326.44美元。那么你是否愿意冒5%的風(fēng)險(xiǎn)獲得股價(jià)低于38.33美元的損失，來追逐股價(jià)高于326.44美元的回報(bào)收益呢？掃描本文最下方二維碼獲取全部完整源碼和Jupyter Notebook 文件打包下載。

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總結(jié)

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