大家好，我是木木。今天给大家分享一个超强的 Python 库，Stockstats。
这是一个专门为金融数据分析而设计的库，它可以帮助我们轻松地对股票数据进行转换和分析，非常适合那些需要进行金融市场数据分析的开发者和分析师。
核心功能
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股票指标计算 -
Stockstats 提供了丰富的股票指标计算功能，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林线等，这些是进行股票分析时不可或缺的工具。 -
数据转换简便 -
使用 Stockstats，你可以非常简单地将常规的股票数据转换成技术分析需要的格式，大大简化了数据预处理的工作量。 -
灵活性高 -
不论是日内数据还是历史数据，Stockstats 都能很好地处理，为用户提供了极大的灵活性和便利性。
最佳实践
安装方法
安装 Stockstats 非常简单，你只需要运行以下命令：
pip install stockstats
基础功能使用
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数据格式转换
首先，我们需要将获取到的股票数据转换为 StockDataFrame，这样才能使用 Stockstats 提供的强大功能：
from stockstats import wrap
import pandas as pd
# 假设我们已经有了股票数据 DataFrame
stock_data = pd.read_csv('your_stock_data.csv')
# 转换为 StockDataFrame
df = wrap(data)
原始数据为
Date Amount Close High Low Volume
0 20040817 90923240.0 11.20 12.21 11.03 7877900
1 20040818 52955668.0 10.29 10.90 10.29 5043200
2 20040819 32614676.0 10.53 10.65 10.30 3116800
... ... ... ... ... ... ...
2810 20160815 56416636.0 39.58 39.79 38.38 1436706
2811 20160816 68030472.0 39.66 40.86 39.00 1703600
2812 20160817 62536480.0 40.45 40.59 39.12 1567600
转换为StockDataFrame之后
amount close high low volume
date
20040817 90923240.0 11.20 12.21 11.03 7877900
20040818 52955668.0 10.29 10.90 10.29 5043200
20040819 32614676.0 10.53 10.65 10.30 3116800
... ... ... ... ... ...
20160815 56416636.0 39.58 39.79 38.38 1436706
20160816 68030472.0 39.66 40.86 39.00 1703600
20160817 62536480.0 40.45 40.59 39.12 1567600
之后使用unwrap将其转换回pd。注意，unwrap不会重置列和索引。
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计算过去10个周期高于收盘价的典型价格 （平均价）
>>> tp = df['middle']
>>> df['res'] = df['middle'] > df['close']
>>> df[['middle', 'close', 'res', 'res_10_c']]
middle close res res_10_c
date
20040817 11.480000 11.20 True 1.0
20040818 10.493333 10.29 True 2.0
20040819 10.493333 10.53 False 2.0
20040820 10.486667 10.55 False 2.0
20040823 10.163333 10.10 True 3.0
... ... ... ... ...
20160811 38.703333 38.70 True 5.0
20160812 38.916667 39.10 False 5.0
20160815 39.250000 39.58 False 4.0
20160816 39.840000 39.66 True 5.0
20160817 40.053333 40.45 False 5.0
[2813 rows x 4 columns]
高级功能使用
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布林线指标
布林线是一种非常重要的技术分析指标，Stockstats 也支持这个功能。包含了三条线
-
df['boll']布林带基线 -
df['boll_ub']布林带上轨 -
df['boll_lb']布林带下轨默认窗口期是20，可以通过自定义日期来获得不同窗口期得出的布林带，示例：
# 计算布林线
df['boll_10']
set_dft_window('boll', n) # n可以自定义
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移动平均收敛 -
df['macd']是两个指数移动平均数之间的差。 -
df['macds]信号线。 -
df['macdh']直方图线。
# MACD
stockStat[['close','macd','macds','macdh'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
小总结
Stockstats 是一款功能强大且易于使用的 Python 库，尤其适合需要进行股票数据分析的用户。它提供了一系列金融指标的计算方法，简化了数据处理流程，是金融数据分析不可或缺的工具。
—— End ——
原文始发于微信公众号（木木夕咦）：Stockstats，一个强悍的python库
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