【PBL_231224】Python SARIMA模型预测 中国平安 000001.SZ

发布时间:2023年12月25日

import random
import string
from datetime import datetime

def generate_random_string(length=3):
    characters = string.ascii_uppercase
    return ''.join(random.choice(characters) for _ in range(length))

def generate_timestamped_string(separator='_'):
    timestamp = datetime.now().strftime('%y%m%d%H%M%S')
    random_part = generate_random_string(length=3)
    return random_part+separator+timestamp

timestamped_string = generate_timestamped_string()
print(timestamped_string)

【Talk is cheap】

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[59]:


import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd 
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# In[60]:


plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 


# In[61]:


import tushare as ts   # 导入tushare模块   zhttps://tushare.pro


# In[62]:


# 填入个人TOKEN
# pro = ts.pro_api('******')


# In[63]:


# 填入个人TOKEN
pro = ts.pro_api('******')


# In[64]:


#查询当前所有正常上市交易的股票列表,输入参数:交易所,上市状态
#输出参数:TS代码,股票代码,地域,所属行业,上市日期
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ',
               start_date='20230101',
               end_date='202312311')
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.set_index('trade_date',inplace=True)    # 将trade_date设置为行索引


# In[65]:


df = df[::-1]                          # 将数据按时间正序排列


# In[66]:


df.head()


# In[67]:


fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ma5 = df['close'].rolling(5).mean()        # 5日均线
ma30 = df['close'].rolling(30).mean()      # 30日均线

# 使用 seaborn 绘制图像
sns.lineplot(data=df['close'].iloc[30:], label='Close Price')
sns.lineplot(data=ma5.iloc[30:], label='5-day Moving Average')
sns.lineplot(data=ma30.iloc[30:], label='30-day Moving Average')

# 添加 x 轴和 y 轴的网格线
ax.grid(axis='both', linestyle='--', alpha=0.9)

plt.title('中国平安 000001.SZ')
plt.show()

文章来源:https://blog.csdn.net/baidu_22713341/article/details/135191262
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