600760历史交易数据走势分析：未来趋势提前了解！

今天咱们聊聊自己最近折腾的那个600760，那票子，说起来真是一段心酸史。我这个人，就喜欢自己动手，丰衣足食，尤其在数据分析这块，总觉得别人给的都是二手货，自己抓取的才踏实。

实践前的准备：工具和思路

最早动手，我想的就是把这玩意儿的历史数据都扒下来，从它上市那天开始到最近的每一笔交易。这可不是小工程。我之前用Python写过几个抓取数据的脚本，这回也不例外，还是直接上了Requests库，配合Pandas来处理数据，用Matplotlib画个图看看走势。没啥花里胡哨的工具，就是最基础的那一套，稳定，可靠。

我的思路很简单，先确定从哪个数据源抓。那些公开的财经网站肯定有，但接口不太友容易被封。我锁定了一个相对稳定的API，虽然要自己构造请求参数，但胜在数据干净，而且能一次性拉到比较长周期的数据。

从零开始：数据抓取和清洗

动手写脚本是第一步。我先模拟浏览器请求，把那个股票代码和时间范围扔进去。刚开始遇到点小麻烦，那个网站有反爬机制，试了几次才找到一个不用登录就能获取数据的接口。我设置了循环，从好久好久以前的日期开始，比如2000年1月1日，一直抓取到昨天，每次抓取一年的数据，中间加个小的延时，防止人家把我IP给封了。

抓下来的数据是JSON格式的，乱糟糟的一堆，各种字段都有。我立马用Pandas把它转换成DataFrame，然后开始清洗。我只关心几个核心数据：交易日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。那些什么换手率、市盈率之类的，先扔一边，等基础分析完了再说。清洗过程中，最蛋疼的就是偶尔蹦出来的缺失值，比如某天停牌了，数据就是空的。我直接粗暴地用前一天的收盘价给补齐了，虽然不严谨，但为了画图连贯，先这么办。

数据分析与可视化：摸清底细

数据到手了，下一步就是分析了。我干的事情就是算几个基本的指标，比如日涨跌幅和5日、20日均线。这些东西自己算一遍，比直接用软件看踏实。

然后就到了我最爱的环节——画图。我用Matplotlib简单粗暴地把收盘价的历史走势图画出来。那个图，拉开一看，简直就是波澜壮阔的历史画卷。这票子经历了好几次大起大落，从图上看得清清楚楚。我特别关注了几个成交量巨大的时间点，对照着那段时间的新闻，心里基本就有个谱了，知道这玩意儿的“脾气”是怎么样的。

为了更直观，我又加了成交量的柱状图，放在价格走势图下面。一看那几个高位，成交量都放得巨大，典型的高位放量出货。而在低位，成交量往往缩得很小，表明没人关注，这才是我准备入手的好时机。