在这个案例研究中，我们将学习如何使用 Python 进行股票数据分析。我们将探索如何从股票市场中提取数据，进行基本的数据清洗和预处理，然后使用统计和可视化工具来分析股票价格的趋势。

数据来源

我们使用的数据来自 Alpha Vantage，这是一个提供股票市场数据的在线平台。

数据分析步骤

  1. 数据获取：使用 Python 的 requests 库从 Alpha Vantage 获取股票数据。
  2. 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  3. 数据预处理：计算技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）等。
  4. 数据分析：使用统计方法分析股票价格趋势。
  5. 数据可视化：使用 Matplotlib 和 Seaborn 库创建图表来展示分析结果。

代码示例

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取股票数据
url = 'https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol=GOOGL&interval=5min&apikey=YOUR_API_KEY'
data = requests.get(url).json()

# 将数据转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data['Time Series (5min)']).T

# 数据可视化
df['Close'].plot()
plt.title('Google Stock Price (5min)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()

Google 股票价格

扩展阅读

如果您想深入了解 Python 数据分析，可以阅读以下资源：

希望这个案例研究能帮助您更好地理解 Python 在股票数据分析中的应用。