【量化投资- Python、pandas技巧系列】极简方法将日线数据转为周线、月线或其他周期-数据分析

【量化投资- Python、pandas技巧系列】极简方法将日线数据转为周线、月线或其他周期

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本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际的案例让大家知道如何使用Python、pandas进行金融数据处理。帖子主要面向来自金融领域的入门学习者，大神请轻拍。希望能对大家有帮助。

之前的系列文章：
【量化小讲堂 – python & pandas技巧系列】使用python计算移动平均线
 【量化小讲堂 – Python、pandas技巧系列】windows下如何安装Python、pandas
【量化小讲堂 – Python、pandas技巧系列】计算创业板平均市盈率

注：很多小伙伴问我之前文章中用到的数据在哪里下载，是在这个地址，这里可以下载到所有股票、从上市日起的交易数据，财务数据。

【量化小讲堂- Python、pandas技巧系列】

极简方法将日线数据转为周线、月线或其他周期

分析股票数据的时候，往往会用不同的周期进行分析，以期得到更加全面的结果。比如日线、周线、月线，或者5分钟、15分钟、30分钟、60分钟。甚至有的时候会想，为什么的我的周期必须是自然周或者自然月，我能不能每11天或者每24天一个周期。

面对这样的需求，就必须写程序在不同的周期之间进行转换。本篇文章以将日线数据转换为周线数据为案例例，向大家介绍pandas的以下功能：

使用pandas导入和导出输出
resample函数的用法

下面开始正文。

需要把日线转为周线，那么首先必须要有日线数据，从这个网站可以下载到所有股票历史上的日线数据，可以作为我们计算的原始数据。数据下载下来是下图这个样子：
每个股票一个csv文件

每一行是每一天的数据

这个日线数据有以下的字段：
【code】股票的代码，上证股票以sh开头，深证股票以sz开头
【date】交易日期
【open】开盘价
【high】最高价
【low】最低价
【close】收盘价
【change】涨跌幅，复权之后的真实涨跌幅，保证准确
【volume】成交量
【money】成交额
【traded_market_value】流通市值
【market_value】总市值
【turnover】换手率，成交量/流通股本
【adjust_price】后复权价，复权开始时间为股票上市日，精确到小数点后10位
【report_type】最近一期财务报告的类型，3-31对应一季报，6-30对应半年报，9-30对应三季报，12-31对应年报
【report_date】最近一期财务报告实际发布的日期
【PE_TTM】最近12个月市盈率，股价 / 最近12个月归属母公司的每股收益TTM
【PS_TTM】最近12个月市销率，股价 / 最近12个月每股营业收入
【PC_TTM】最近12个月市现率，股价 / 最近12个月每股经营现金流
【PB】市净率，股价 / 最近期财报每股净资产

在进行日线周线转换的时候，一定要注意，大部分周线的指标是这个日线指标在这一周最后一个交易日的值。比如周线的【close】应该等于这一周最后一天日线数据的【close】。但是有的指标是例外，比如周线的【high】应该等于这一周所有日线【high】中的最大值，周线的【volume】应该等于这一周所有日线【volume】的和。有了这样的理解之后，直接上程序截图，里面有详细的注释，有问题可以留言，附件中是程序的源码，回复即可下载。

把数据和程序下载下来，在程序中修改好文件的路径，应该就可以直接运行了。

思考题：
本案例中是将日线数据转换为周线，那么如何将日线数据转换为月线数据呢？
答案：只要修改代码中的一个字母就行了。

之后会讲的内容

现在想到的之后几期会讲的内容：
【量化小讲堂 – python & pandas技巧系列】使用python计算KDJ指标
【量化小讲堂 – python & pandas技巧系列】使用python计算MACD指标
【量化小讲堂 – 投资策略系列】KDJ、MACD指标双金叉选股效果

更多的内容还没想好，大家要是有什么想知道可以留言回复哈

附件中是Python程序文件，免费，回复可见：