㈠ 如何使用Excel進行股票分析與計算
在Excel中進行股票分析與計算，可以遵循以下幾個步驟：
1. 數據導入
- 獲取數據：從證券交易所或其他可靠數據源獲取股票數據。
- 導入Excel：使用Excel的「導入外部數據」功能，或者手動復制粘貼數據到工作表中。確保數據格式正確，包括日期、收盤價、交易量等關鍵欄位。
2. 圖表分析
- 創建圖表：利用Excel的「插入圖表」功能，根據需求選擇折線圖、柱狀圖、餅圖等圖表類型。
- 圖表優化：調整圖表樣式，添加均線、趨勢線等，以更直觀地分析股票的價格走勢和交易量變化。
3. 指標計算
- 技術指標：使用Excel的函數和公式計算股票分析中的常用技術指標，如移動平均線（MA）、相對強弱指數（RSI）、布林帶（Bollinger Bands）等。
- 輔助決策：這些指標能提供潛在的買入或賣出信號，輔助投資者做出決策。
4. 數據篩選和排序
- 篩選功能：根據日期、價格、交易量等欄位對股票數據進行篩選。
- 排序功能：按照特定的指標對股票進行排序，以便快速找到感興趣的股票或觀察特定的市場情況。
5. 數據分析
- 統計指標：利用Excel的「數據分析」工具包，計算統計指標，如回歸分析、相關系數等。
- 復雜分析：執行復雜的數據分析方法，如平均散布幅度（Average True Range）計算，以深入了解股票的波動性、相關性和趨勢。
總結：
- Excel是進行股票分析與計算的有效工具，但需要結合自身的投資策略和邏輯思維。
- 在使用Excel時，需確保數據的正確性和可靠性，並不斷學習和探索更高級的股票分析技術。
- Excel只是一個輔助工具，最終決策還需基於全面的市場分析和個人判斷。
㈡ 股票分析方法有什麼
股票分析方法主要包括：基本面分析、技術分析、量化分析和市場情緒分析。
基本面分析
- 主要關注公司的內在價值，如財務狀況、經營狀況、管理層素質、行業背景和市場前景等。
- 通過分析財務報表，可以了解公司的盈利能力、償債能力和運營效率，從而評估公司的盈利能力和成長潛力。
技術分析
- 基於市場行為的研究方法，通過對歷史價格、交易量和相關指標的分析來預測未來股票價格的走勢。
- 常用的技術分析方法包括圖表分析、趨勢線分析、量價關系分析等，認為市場已經反映了所有相關信息。
量化分析
- 利用數學模型和統計方法來研究股票市場，通過對大量歷史數據進行分析，找出影響股票價格的因素。
- 量化分析藉助計算機和數學軟體來進行數據處理和模型構建，以預測股票價格的走勢。
市場情緒分析
- 主要研究市場參與者的情緒和行為，認為這些情緒和行為會對股票價格產生影響。
- 例如，市場參與者的樂觀或悲觀態度可能導致股票價格上漲或下跌。
㈢ 使用excel看股票(每日基金凈值)
使用Excel查看和分析股票（每日基金凈值）的方法如下：
導入股票數據：
- 打開Excel軟體，新建一個工作表。
- 選中任意空白單元格，點擊「數據」選項卡中的「自網站」。
- 在彈出的對話框中輸入經常查看股票的網站網址，並點擊「轉到」。
- 在出現的頁面中，選擇要插入的數據區域，點擊「→」後，點擊「導入」。
- 選擇當前單元格插入數據，這樣，所需的股票數據（包括每日基金凈值）就會被導入到Excel中。
設置數據刷新：
- 選中已導入的數據區域，滑鼠右鍵點擊，選擇「數據區域屬性」。
- 在彈出的對話框中，設置好數據的刷新頻率，以及是否用新的數據覆蓋現有單元格等選項。
- 如果需要手動刷新數據，可以右鍵單擊數據區域後選擇「刷新」。
計算收益率：
- 假設每日基金凈值數據在A列，可以在B列設置公式來計算每日收益率。例如，如果A2是某日的基金凈值，那麼B2可以設置為=(A2-A1)/A1*100%，來計算該日的收益率。
- 將B2的公式向下拖動，應用到整個數據列，以計算所有日期的收益率。
分析數據：
- 可以使用Excel的各種功能來分析這些數據，如繪制圖表、計算統計指標（如均值、標准差等）。
- 例如，可以使用Excel的「圖表」功能來繪制基金凈值的走勢圖，以便更直觀地觀察其變化趨勢。
- 還可以使用Excel的「數據分析」工具箱（可能需要額外安裝）來進行更高級的數據分析，如回歸分析、相關性分析等。
注意事項：
- 確保導入的數據准確無誤，避免計算錯誤。
- 定期檢查數據源的更新情況，確保Excel中的數據是最新的。
- 在進行數據分析時，要結合實際情況和專業知識，避免盲目依賴數據結果。
通過以上步驟，就可以使用Excel來查看和分析股票（包括每日基金凈值）的數據了。
㈣ 簡單的用Python採集股票數據，保存表格後分析歷史數據
學習使用Python分析股票歷史數據，為位元組跳動上市後可能成為我國第一個世界首富的鍾老闆提前打下基礎。現在，讓我們開始正文。
准備工作
在開始之前，確保你的環境已准備好。使用Python的環境，安裝第三方模塊：requests和pandas。這些模塊通過命令行安裝，只需在命令行中輸入：pip install requests pandas。
案例實現流程
分析數據來源，確定要採集的股票數據。接下來，編寫代碼實現流程，包括數據請求、響應處理、數據提取和保存。
代碼解析
獲取數據來源網站的請求，並確保請求成功。從響應中獲取數據，根據數據格式使用適當的方法提取所需信息。最後，將採集到的數據保存到表格文件中。
效果展示
成功採集數據並保存到表格後，展示實際代碼實現和結果。為了方便學習，我已將採集數據和可視化分析的代碼打包，只需點擊「閱讀原文」即可獲取。
可視化分析
通過分析保存的表格數據，可以進行可視化展示，更直觀地理解股票的歷史表現。這部分代碼已包括在打包的文件中，幫助你更好地進行分析。
總結
今天的分享到此結束，希望你已經掌握了如何使用Python採集和分析股票數據的技能。下次分享時，我們將會探討更多關於數據科學和金融分析的知識。期待與你再次相遇，一起探索更多可能性。