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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 2023-12-08 2801

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，自动化炒股已经成为许多投资者和交易者的首选。Python以其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为了自动化炒股的理想选择。本文将带你了解如何使用Python、Streamlit和Heroku来构建并部署一个股票数据分析仪表盘，帮助你更好地理解市场动态，做出更明智的投资决策。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经安装了Python环境，并安装了以下库：

pandas：用于数据处理和分析。
numpy：用于数值计算。
streamlit：用于构建Web应用。
yfinance：用于获取Yahoo财经的股票数据。
matplotlib：用于数据可视化。

你可以通过以下命令安装这些库：

pip install pandas numpy streamlit yfinance matplotlib

2. 获取股票数据

我们将使用yfinance库来获取股票数据。首先，你需要导入必要的库，并设置你的API密钥（如果有的话）。

import yfinance as yf

# 获取苹果公司的股票数据
ticker_symbol = 'AAPL'
data = yf.download(ticker_symbol, start='2020-01-01', end='2023-01-01')

3. 数据分析

接下来，我们将对获取的数据进行一些基本的分析。例如，计算日收益率和绘制价格图表。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算日收益率
data['DAIly Return'] = data['Adj Close'].pct_change()

# 绘制收盘价图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Adj Close'], label='Adjusted Close Price')
plt.title(f'{ticker_symbol} Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()

4. 使用Streamlit构建仪表盘

现在，我们将使用Streamlit来构建一个简单的Web界面，展示我们的分析结果。

import streamlit as st

# 设置页面标题
st.title('股票数据分析仪表盘')

# 显示股票数据
st.write(data)

# 显示日收益率
st.write(data['Daily Return'])

# 显示图表
st.pyplot(plt.figure(figsize=(10, 6)))
plt.plot(data['Adj Close'], label='Adjusted Close Price')
plt.title(f'{ticker_symbol} Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
st.pyplot()

5. 部署到Heroku

为了将我们的仪表盘部署到互联网上，我们将使用Heroku。首先，你需要在Heroku上创建一个账户，并安装Heroku CLI。

在Heroku Dashboard中创建一个新的应用。
将你的应用连接到一个Git仓库。
在你的项目根目录下创建一个Procfile文件，内容如下：

web: streamlit run app.py

这里app.py是你的Streamlit应用的Python文件名。

在你的项目根目录下创建一个requirements.txt文件，列出所有依赖项：

pandas
numpy
streamlit
yfinance
matplotlib

将你的代码推送到Heroku：

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

访问Heroku Dashboard中的你的应用，点击“Open app”按钮，你的Streamlit应用现在应该可以在线访问了。

6. 扩展和优化

你的仪表盘现在已经可以在线运行了，但你可以通过添加更多的功能来扩展它。例如，你可以添加用户输入来选择不同的股票，或者添加更多的分析图表和指标。

# 允许用户输入股票代码
ticker_symbol = st.text_input('Enter a stock symbol', 'AAPL')

# 根据用户输入获取数据
data = yf.download(ticker_symbol, start='2020-01-01', end='2023-01-01')

# 显示用户选择的股票数据
st.write(data)