大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习交易的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习交易的解答，让我们一起看看吧。
Python获取股票数据？
这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据采集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：
2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻事件数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：
交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：
程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存贷款利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
这是个很实用的问题，因为我本身也是个量化投资爱好者，我曾经也找了很久怎么抓取股票数据的方法，当然最后找到了一两种可以使用的方案，目前还在稳定抓取，希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包，叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包，里面不仅有股票数据，还有经济数据以及期货数据。安装很简单，在cmd输入以下命令即可：
等待python自动安装后，输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
显然可以，1：从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载，比如Wind终端，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
python量化需要什么电脑？
单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。
笔记本的话要强劲点的，最好需要带一个固态硬盘，支持16G内存或者以上，带有英伟达1060以上的显卡。
学python这条路怎么走？
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
本人老javaer一枚。斗胆说两句。
学编程第一是基础，基础必须打牢固，基础完成之后，是最重要的一步，选择方向。
比如，同样是做Java，但是又分为Java web方向、大数据方向、安卓方向等等。
对python来说，由于简单易用库多的基础上，广泛被用于爬虫、人工智能、数据分析等等方面。
现在来说，人工智能和数据分析都是很火的方向。
但是以一个老程序员的经验给你说，当你有了编程经验之后，用什么语言就已经不重要了，重要的是编程思维、算法、数学、统计学等等相关知识，根据所需的知识及时补充。
祝楼主编程顺利无bug
‘人生苦短，我用python‘，Python功能全面，可以用于系统运维、图形处理、文本处理、爬虫编写、机器学习、自然语言处理等等。功能本身之外，使得Python从众多的编程语言中脱颖而出的重要原因还是因为它具有易懂易学的特性。毫无疑问，人工智能的特性会给垂直行业（金融、医疗、教育等等）带来巨大的机遇，每个人都有机会通过将智能引入自己的工作或产品，从而焕发新的活力。
首先，你要明白你学Python的目的是啥，以后想从事哪方面的工作。就比如我来说吧，我本身不是一个程序员，我学python只是觉得的它能够帮我解决一些工作上的事情，提高效率。打个比方，python可以帮我处理excel文件，有时候我们要处理几万条的excel文件，如果用人工去处理将会耗去大量的时间，也没有多大的意义。那么如果你懂python你只要写个程序，将excel文件导入到这个程序执行，原来需要将近1小时的工作现在几分钟就解决了。然后最近在学量化交易，就是将python运用到股票交易上。所以说python的运用还是很广很广的，看你以后想从事哪方面工作了。当然python基础首先要学好，可以网上搜一些教程看看。
到此，以上就是小编对于python机器学习交易的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习交易的3点解答对大家有用。
