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Python自动化炒股：使用Streamlit和Heroku部署股票数据分析仪表盘的详细指南

量化学习 2023-08-10 3938

Python 自动化炒股：使用Streamlit和Heroku部署股票数据分析仪表盘的详细指南

在当今快节奏的金融市场中，自动化炒股已成为许多投资者和交易者的首选策略。Python以其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为实现这一策略的理想工具。本文将带你了解如何使用Python、Streamlit和Heroku来创建并部署一个股票数据分析仪表盘，以帮助你更好地理解和预测市场动态。

为什么选择Python、Streamlit和Heroku？

Python：因其简洁的语法和强大的数据分析库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）而广受欢迎。
Streamlit：一个快速创建和分享数据应用的框架，无需复杂的前端代码。
Heroku：一个云平台，支持多种编程语言，易于部署和扩展应用。

准备工作

在开始之前，请确保你已经安装了Python和以下库：

Pandas
NumPy
Matplotlib
Streamlit
requests

你可以通过以下命令安装这些库：

pip install pandas numpy matplotlib streamlit requests

第一步：获取股票数据

我们将使用requests库从Yahoo Finance获取股票数据。以下是一个简单的函数，用于获取特定股票的历史数据：

import requests
import pandas as pd

def get_stock_data(symbol, start_date, end_date):
    url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{symbol}?period1={start_date}&period2={end_date}&interval=1d&events=history&includeAdjustedClose=true"
    response = requests.get(url)
    data = pd.read_csv(url, sep='\t', header=None)
    data.columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close', 'Volume']
    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
    return data.set_index('Date')

# 示例：获取苹果公司股票数据
apple_data = get_stock_data('AAPL', 1609459200, 1672444800)

第二步：创建Streamlit应用

现在，我们将使用Streamlit创建一个简单的股票数据分析仪表盘。以下是一个基本的Streamlit应用示例：

import streamlit as st

def mAIn():
    st.title('股票数据分析仪表盘')
    
    # 获取用户输入
    symbol = st.text_input('输入股票代码', 'AAPL')
    start_date = st.date_input('开始日期', value=pd.to_datetime('2020-01-01'))
    end_date = st.date_input('结束日期', value=pd.to_datetime('2023-01-01'))
    
    # 获取股票数据
    data = get_stock_data(symbol, start_date.timestamp(), end_date.timestamp())
    
    # 显示数据
    st.line_chart(data['Close'])
    st.write(data.describe())

if __name__ == '__main__':
    main()

第三步：本地测试

在部署到Heroku之前，你应该在本地测试你的Streamlit应用。运行以下命令：

streamlit run your_script.py

替换your_script.py为你的Python脚本文件名。

第四步：部署到Heroku

创建Heroku账户：如果你还没有Heroku账户，请先注册一个。
安装Heroku CLI：下载并安装Heroku命令行工具。
创建一个新的Heroku应用：

heroku create your-app-name

配置环境变量：在Heroku中设置必要的环境变量。

heroku config:set STREAMLIT_APP=your_script.py

部署应用：

git add .
git commit -m "Initial commit"
git push heroku master

访问你的应用：

heroku open

进阶：添加更多功能

你的Streamlit应用可以进一步扩展，例如添加股票筛选器、技术分析指标、预测模型等。以下是一个添加简单移动平均线（SMA）的例子：

def calculate_sma(data, window):
    return data['Close'].rolling(window=window).mean()

# 在Streamlit应用中添加SMA
sma_window = st.number_input('SMA窗口大小', min_value=1, max_value=100, value=20)
sma = calculate_sma(data, sma_window)
st.line_chart(sma, use_container_width=True)