分析家炒股软件接口(分析家股票分析系统)

2023-11-30 08:34分类：技术指标阅读：

''' 获取股票数据： Tushare是一个免费开源的python财经数据接口包，提供了包含股票、基金、期货、债券、外汇、行业大数据，同时包括了数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据平台，为各类金融投资和研究人员提供适用的数据和工具。且Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas /NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。 ''' import numpy import pandas import tushare as ts import mplfinance as mlf # 初始化 pro = ts.pro_api('f913e57ba7d0f7d3c8f63fa207fa228b3c134353def3bdc04cfc3804') # 获取000001平安银行的日线数据 df:pandas.DataFrame = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20221001', end_date='20221024') # 只保留有用的数据 df = df[["trade_date","open","high","low","close","vol"]] # 将日期设置为索引 df.index = df["trade_date"] # 将日期转换为时间格式 df.index = pandas.to_datetime(df.index) df = df[["open","high","low","close","vol"]] # 修改列索引 df.columns = ["Open","High","Low","Close","Volume"] # 按原数据读入是按日期从后到前顺序排列的， # 要将数据从前到后的排列。 # sort_index按行排序，根据index的值排序 # ascending=True为顺序排列,False为倒序, # inplace一定要设置为True df.sort_index(ascending=True,inplace=True) print(df) # 用K线图显示出来。 mlf.plot(data=df,figsize=(16,10),style="yahoo", type='candle',volume=True)

网上的财经博主真的是数以千计，但给大家分析上证支撑压力的财经博主总是一天就给出一堆前高前低点，根本不会分享分析的要点和方法，自动三年前我开始在网上公开分析方法后，曾经一度换来数千位粉丝的关注，但后来发现粉丝量一直停滞不前，原因是爱学习的人本来就不多，而中国股市当中，还是天天喊多唱多比较得人喜欢！！！

昨天晚上给大家分析了上证压力位置，不知对大家有没有帮助，我不是什么财经博主，我只会用实话分享资金数据分析得来的结果。而不是那些神棍，以自己某一天的成功记录来吸引读者进圈售。

今天沪深300跌幅比较大，而科创50还保持红盘。原因是下午传闻常温超导体研发成功，但我不会理会这样的消息，因为常温超导是否真的是研发成功先不考究，但这新闻消息指的是韩国某公司的研究，与中国国内任何一家科研公司皆没有任何关系，所以我不会追赶这样的消息炒作。常识与常理都不能支持我去关注它。

我认为上证是按上图这样的日线运行的，原因请细看留意下方上证50的走势变化

上证50今天最低点恰正回落到布林带上轨然后尾盘出现反弹，这个反弹是跟随北向资金与南向资金买入造成的结果，但今天我们要重点关注的是人民币汇率的四小时周期趋势

明天汇率趋势是向上的，也就是偏向美元方面的可能性较高。所以不能就此说明了今天上证指数曾下破过3281最后收盘收回到了3291就是成功脱离了回调走势。

从沪深300与上证50的股指期货资金流向图分析看出，目前三十分钟与六十分钟仍处理多头走势，只要三十分钟短周期资金拐头向上就能延续原有的上涨。

现在是2023/8/1分析下午收盘过后，明天的支撑压力如下：

以下是目前上证指数的上方第一压力3300，第二压力是3334。

而下方支撑第一是3269，第二强支撑3252。慎防早盘直接开盘破3278而第一支撑点完全无效。

在此祝各位爱用数据进行盘面分析的读者投资顺利，天天赚钱，天天开心．

公号的收盘各大指数多周期分析视频是参与股指期货或期权投资投机的分析，对个股热点并没作用．但投资指数ＥＴＦ也是一份详尽分析．分析内容按指数多周期多空分析并没有推荐别人买卖的意思。

因为在今日头条发布的视频总是被人眼红投诉，所以我就暂停发布分析视频了，我到别的平台发布，有兴趣看分析的就到我另一平台收看，这个平台点赞与转发的读者基本没几个，所以带不起流量，平台对这样没其价值的文章，视有投诉就直接处罚，实属不想浪费时间在这些带不了流量的内容，这是非常正常的事。