薇：teng66585

大家好，今天我们来探讨如何快速获取股票预测数据。随着互联网的发展，投资者越来越需要及时、准确的股票预测数据来指导自己的投资决策。然而，获取高质量的股票预测数据是一项繁琐而复杂的任务，需要大量的时间和精力。所以用量化的方式，来快速的处理数据。在这篇文章中，我将介绍一些快速用python获取股票预测数据的方法，如果对大家有帮助，欢迎点赞关注，后续计划写一个量化分析获取数据的专栏。

股票数据Akshare库安装

pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --upgrade

具体安装细节可参照：
https://www.akshare.xyz/installation.html

数据获取代码实现

1 import akshare as ak

2 import pandas as pd

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5 import akshare as ak

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7 #获取股票每股收益预测

8 stock_profit_forecast_df = ak.stock_profit_forecast()

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10 writer = pd.ExcelWriter('persional.xlsx')

11
stock_profit_forecast_df.to_excel(writer, "每股收益预期")

12 writer.save()

将上面文件保存为stock_profit.py

执行代码获取数据

python stock_profit.py

结果展示

所有的股票预期数据都保存在了本地Excel表中，表格太大，上图只是截取部分数据展示。如果想要完整数据，可关注私信获取。

结果分析

上面预测的每股收益一般都是有专业的证券公司股票分析师，具有很高的参考意义。下一步计划：批量对股票预测数据进行处理，计算未来两年每股收益增长率，从增长率的视角进行排行，从5000多只股票自动中选出***的股票进行投资。

One more Thing

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标签： 股票 数据 收益