从贵州茅台上市的第一天起，每天买一手茅台能够盈利多少？-利用python进行茅台股票数据分析（未统计分红和配股数据）
1.使用tushare获取2000至今的股票数据
1）首先， 使用前我们在tushare pro上注册一下，获取一个token，用来访问接口。
2）其次，查询到贵州茅台对应的股票代码为600519
然后，开始编写代码，代码如下：
import tushare as ts
import pandas as pd
token='c09c*****8c'
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code = '600519.SH',start_date = '20000101', end_date= '20200723')
#df.to_csv('000519.csv')
df.head()
2.查看获取到的数据如下：
可以看到已经获取了股票数据，但是存在一个问题，结果是按照交易日期降序排列的，这个和我们计算均线的方式是不同的。因此需要将获取到的数据，按照交易日期递增排列
3.按照日期排序
df = df.sort_values('trade_date')
4.获得数据输出如下：
5.从上市开始，到20200723,每天买入一手，共买入多少股票？
持有的股票数即为：df的长度*100/手，代码为: len(df)*100
6.从上市开始，到20200723,每天买入一手，共花了多少钱？
遍历df数据集，按照每天1手的操作买入股票，统计至2020723日，共买入多少股票，总花费多少？
总花费为：当天的收盘价*100的累加，代码中使用total_cost来表示
代码如下：
for i in range(0, len(df)):
total_cost = total_cost + df.iloc[i, 5] * 100
7.从上市开始，到20200723,每天买入一手，一共赚了多少钱？
赚的钱数=最后一天的持仓的金额(total_value)-总花费的钱数(total-cost)
持仓金额:
total_value = len(df)*100*(df.iloc[len(df)-1, 5])
赚的钱数:
(total_value - total_cost)
算一下吧，看看每天一手茅台的话，能够赚多少钱，我算了一下，好像有5个亿~~
8.这样操作的收益率是多少？
收益率=赚的钱数/本金， 我计算了一下好像是5倍多~
9.如何获取例子中的股票数据？
就到这里了，使用自己编写程序，进行数据分析，可使用tushare等免费的数据接口。 使用tushare pro 数据需要免费注册，取得token。点击免费注册获取token或者https://tushare.pro/register?reg=287337，免费注册，获取token。
本文地址：https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/107562023
