从东方财富网爬取中国A股上市企业近11年(2013-12-31至2023-12-31)的年度财务报表数据(资产负债表、利润表、现金流量表、业绩报表),对数据进行预处理,合并数据并分别存储至4个文件中(如,zcfzb.xlsx、lrb. xlsx、xjllb. xlsx、yjbb.xlsx)、从每个文件中选择感兴趣的数据(如资产负债率、净利润增长率、净利润率、现金流量、净资产收益率等)进行可视化展示。在展示过程中,请用文字或可视化图片展示主要代码的功能。要求每个文件存储所有上市企业相关财务数据,并将每个文件的Sheetname按企业名进行命名。基于财务报表数据分析结果,选择你认为最有潜力的1只股票,再结合SVM、ARIMA算法预测该股票未来一年的价格走势。正文应包括主要分析思路、分析代码、分析结果与相关启示等。在展示过程中,请用文字或可视化图片展示主要代码的功能。
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
要解决这个问题,我们可以分步骤来进行:
步骤 1: 爬取财务数据
首先,我们需要使用Python的
requests
库来抓取东方财富网的网页内容。然后,我们利用BeautifulSoup解析HTML,提取所需的财务报表数据。import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_financial_data(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取表格数据 table = soup.find('table', {'class': 'data-table'}) financial_tables = [] for row in table.find_all(['tr']): data = [cell.get_text(strip=True) for cell in row.find_all(['td', 'th'])] if len(data) > 1: financial_tables.append(data) return financial_tables # 示例:获取一个公司的财务报表数据 url = "https://finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMall/stockinfo/1" financial_data = fetch_financial_data(url)
步骤 2: 数据清洗和预处理
接下来,我们将清理数据,确保格式正确,去除重复项,并计算必要的财务指标。
def clean_and_process_data(financial_data): cleaned_data = [] for company in financial_data: try: balance_sheet = [ float(val.replace(',', '')) for val in company[6].split(',') ] income_statement = [ float(val.replace(',', '')) for val in company[7].split(',') ] cash_flow_statement = [ float(val.replace(',', '')) for val in company[8].split(',') ] # 计算财务指标 net_profit_growth = (income_statement[-1] - income_statement[0]) / income_statement[0] net_profit_ratio = income_statement[-1] / balance_sheet[1] # 按照企业名称命名Excel文件 filename = f"{company[0]}_{company[1]}" excel_writer.writerow([filename]) # 存储到excel文件中 df = pd.DataFrame({'公司名称': [company[0]], '财务指标': [net_profit_growth, net_profit_ratio]}) df.to_excel(f"zcfzb/{filename}.xlsx", index=False) except Exception as e: print(f"Error processing {company[0]}: {e}") return cleaned_data # 示例:处理一个企业的财务数据 cleaned_data = clean_and_process_data(financial_data)
步骤 3: 分析和可视化
对于每个Excel文件,我们将在Excel中创建一个新的工作表,用于保存特定的企业数据。此外,我们可以使用图表工具(如matplotlib)来可视化这些数据。
import matplotlib.pyplot as plt def plot_financial_metrics(excel_file_path, metric): fig, ax = plt.subplots() df = pd.read_excel(excel_file_path, sheet_name=None) df.plot(kind='bar', x=df.columns[1], y=metric) ax.set_title(metric + " of " + excel_file_path.split('/')[-1]) plt.show() # 示例:绘制净利润增长的柱状图 plot_financial_metrics("zcfzb/zcfzb.xlsx", "净利增长率")
步骤 4: SVM 和 ARIMA 预测
为了预测股票价格走势,我们可以使用Python的scikit-learn库中的支持向量机(SVM)和ARIMA模型。
from sklearn.linear_model import LinearRegression from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error def train_svm(model, X_train, y_train): model.fit(X_train, y_train) return model def predict_price(model, X_test): predictions = model.predict(X_test) return predictions def evaluate_regression(y_true, y_pred): rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) r2_score = r2_score(y_true, y_pred) return rmse, r2_score def arima_forecast(series, n_periods, model_type="ARIMA"): if model_type == "ARIMA": model = ARIMA(series, order=(5,1,0)) else: raise ValueError("Unsupported model type") model_fit = model.fit(disp=-1) forecast = model_fit.forecast(steps=n_periods)[0] return forecast.tolist() # 示例:使用ARIMA模型预测股票价格 n_periods = 12 forecast = arima_forecast(zcfzb['zcfzb'], n_periods) print(f"Forecasted price for the next year: ${forecast}")
结论与启示
通过上述步骤,我们可以有效地从东方财富网站上爬取财务数据,并对其进行清洗、预处理、可视化和预测。这不仅可以帮助投资者更好地了解公司的财务状况,还可以为投资决策提供依据。同时,通过SVM和ARIMA这样的机器学习技术,可以更深入地分析和预测股市趋势。
注意事项
- 网络请求:确保您的脚本能正常连接到东方财富网站。
- 错误处理:在处理数据时,可能会遇到各种错误,比如找不到指定的表格元素等。要使用异常处理机制来捕获这类错误。
- 安全性和隐私:请遵守相关法律法规,确保爬虫不会侵犯任何个人或组织的权利。
以上是基本的步骤和示例代码,您可以根据具体需求调整和优化。希望这个方案能帮您解决问题。如果您有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时提问。
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