# 金融大數據期末
###### tags: `school`
## 對任意股票做K線以及布林通道 並觀察該股與美股4大指標漲跌相迄度 將全部台股與昨天52家美股資料做相迄度比較
### 詳細講解影片可於[**我的雲端**](https://drive.google.com/file/d/1ZqYulynKzBEPhfIkqm710_iswaJ_LNPS/view?usp=sharing)觀看
### 抓取特定台股股價
<font size=4 >我們將 [**yahoo finance**](https://finance.yahoo.com/)上的資料抓下來 然後做圖表方便觀測</font>
<font size = 4>先利用requests.gets發現回來的訊號為404異常 去看檢查 </font>
<font size=4>發現有問題 利用headers解決</font>
```python=
import requests
import urllib as ur
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
number=input("任意檔股票號碼:(ex:台積電 輸入 2330)")
twurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/'+str(number)+'.TW/history?p='+str(number)+'.TW'
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
res = requests.get(twurl,headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
a = soup.prettify()#變成html形式
a=pandas.read_html(a)#a 為list格式
a[0]
```
### 抓取股票名子
<font size=4>因為a為list形式 用find函數為error 且a中並無股票名子或號碼</font>
```python=
name = soup.find('h1',class_='D(ib) Fz(18px)')#要的資料位置
name = str(name)
name = name[name.find('data-reactid')+16:name.find('/h1')-1]
name = name.strip('<>')
```
### 將資料做分類
```python=
DATE=[]
opening = []
top = []
lowest = []
closing = []
updown = []
updownpercent = []
fakedate = []
a[0]['updown'] = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in DATE:
DATE.append(a[0]['Date'][i])
closing.append(a[0]['Close*'][i])
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:#因為有配息日 會有重複資料
opening.append(a[0]['Open'][i])
top.append(a[0]['High'][i])
lowest.append(a[0]['Low'][i])
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if float(a[0]['Open'][i])<=float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = True
if float(a[0]['Open'][i])>float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = False
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
```
```python=
DATE = list(map(str, reversed(DATE)))
opening = list(map(float, reversed(opening)))#因為資料為倒敘 且類型為str 轉換成float好做運算
top = list(map(float, reversed(top)))
lowest = list(map(float, reversed(lowest)))
closing = list(map(float, reversed(closing)))
```
### 算平均數做均線以及標準差
```python=
subclosing =0
calculatedays = 20#可自行更改多少天算均線及準差
closing_average= []
squareclosing=0
closing_stander=[]
plusvarience=[]
subtractvarience=[]
for i in range(calculatedays-1,len(DATE),1):
subclosing =0
squareclosing=0
for j in range(0,calculatedays,1):
subclosing+=(closing[i-j])
squareclosing+=closing[i-j]**2
closing_average.append(subclosing/calculatedays)
closing_stander.append((squareclosing/calculatedays-(subclosing/calculatedays)**2)**(1/2))
for i in range(len(closing_average)):
plusvarience.append(closing_average[i]+2*closing_stander[i])#平均加2倍標準差
for i in range(len(closing_average)):
subtractvarience.append(closing_average[i]-2*closing_stander[i])
```
### 做K線以及布林通道
```python=
import matplotlib.pyplot as plt
X_TICK=[]
fig = plt.figure(figsize=(15,5))
fig
ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('black')
for i in range (0,len(DATE)-2,1):
if opening[i]>=closing[i]:
plt.plot([DATE[i],DATE[i]],[closing[i],opening[i]],color = 'green',linewidth=5)
plt.plot([DATE[i],DATE[i]],[top[i],lowest[i]],color = 'green',linewidth=2)
if opening[i]<closing[i]:
plt.plot([DATE[i],DATE[i]],[closing[i],opening[i]],color = 'red',linewidth=5)
plt.plot([DATE[i],DATE[i]],[top[i],lowest[i]],color = 'red',linewidth=2)
plt.plot(DATE[calculatedays-1:len(DATE)],closing_average,color='darkorange',label='Moving Average')
plt.plot(DATE[calculatedays-1:len(DATE)],plusvarience,color='gold',label='Resistance line')
plt.plot(DATE[calculatedays-1:len(DATE)],subtractvarience,color='gold',label='Resistance line')
for i in range(0,len(DATE)-1,10):
X_TICK.append(int(i))
plt.xticks(X_TICK)
plt.title(name,fontsize=23)
plt.xlabel('Date',fontsize=20)
plt.ylabel('price',fontsize=20)
plt.legend()
plt.show()
```
## 將特定股與美國4大指數比較
### 抓取道瓊指數
```python=
djiurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/%5EDJI/history?p=%5EDJI'
djiheaders = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
djires = requests.get(djiurl,headers = djiheaders)
djisoup = BeautifulSoup(djires.text, "html.parser")
djia = djisoup.prettify()
djia=pandas.read_html(djia)
```
```python=
djiDATE=[]
djiclosing = []
fakedate = []
djia[0]['updown'] = 0
for i in range(len(djia[0]['Date'])-3):
if djia[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if float(djia[0]['Open'][i])<=float(djia[0]['Close*'][i]):
djia[0]['updown'][i] = True
if float(djia[0]['Open'][i])>float(djia[0]['Close*'][i]):
djia[0]['updown'][i] = False
fakedate.append(djia[0]['Date'][i])
```
### 標普500
```python=
sandpurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/%5EDJI/history?p=%5EDJI'
sandpheaders = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
sandpres = requests.get(sandpurl,headers = sandpheaders)
sandpsoup = BeautifulSoup(sandpres.text, "html.parser")
sandpa = sandpsoup.prettify()
sandpa=pandas.read_html(sandpa)
```
```python=
sandpDATE=[]
sandpclosing = []
fakedate = []
sandpa[0]['updown'] = 0
for i in range(len(sandpa[0]['Date'])-1):
if sandpa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if float(sandpa[0]['Open'][i])<=float(sandpa[0]['Close*'][i]):
sandpa[0]['updown'][i] = True
if float(sandpa[0]['Open'][i])>float(sandpa[0]['Close*'][i]):
sandpa[0]['updown'][i] = False
fakedate.append(sandpa[0]['Date'][i])
```
### 那斯達克
```python=
ndxurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/%5ENDX/history?p=%5ENDX'
ndxheaders = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
ndxres = requests.get(ndxurl,headers = ndxheaders)
ndxsoup = BeautifulSoup(ndxres.text, "html.parser")
ndxa = ndxsoup.prettify()
ndxa=pandas.read_html(ndxa)
```
```python=
ndxDATE=[]
ndxclosing = []
fakedate = []
ndxa[0]['updown'] = 0
for i in range(len(ndxa[0]['Date'])-1):
if ndxa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if float(ndxa[0]['Open'][i])<=float(ndxa[0]['Close*'][i]):
ndxa[0]['updown'][i] = True
if float(ndxa[0]['Open'][i])>float(ndxa[0]['Close*'][i]):
ndxa[0]['updown'][i] = False
fakedate.append(ndxa[0]['Date'][i])
```
### 費城半導體
```python=
soxurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/%5ESOX/history?p=%5ESOX'
soxheaders = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
soxres = requests.get(soxurl,headers = ndxheaders)
soxsoup = BeautifulSoup(soxres.text, "html.parser")
soxa = soxsoup.prettify()
soxa=pandas.read_html(soxa)
```
```python=
soxDATE=[]
soxclosing = []
fakedate = []
soxa[0]['updown'] = 0
for i in range(len(soxa[0]['Date'])-1):
if soxa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if float(soxa[0]['Open'][i])<=float(soxa[0]['Close*'][i]):
soxa[0]['updown'][i] = True
if float(soxa[0]['Open'][i])>float(soxa[0]['Close*'][i]):
soxa[0]['updown'][i] = False
fakedate.append(soxa[0]['Date'][i])
soxa[0]
```
## 計算相似度即顯示出來
```python=
stockanddjipercent = 0
stockandsandppercent = 0
stockandndxpercent = 0
stockandsoxpercent = 0
fakedate = []
for i in range(len(djia[0]['Date'])):
if djia[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if a[0]['updown'][i] == djia[0]['updown'][i]:
stockanddjipercent+=1
fakedate.append(djia[0]['Date'][i])
stockanddjipercent = stockanddjipercent/((len(fakedate))-1)
stockanddjipercent = round(stockanddjipercent,5)
fakedate = []
for i in range(len(sandpa[0]['Date'])):
if sandpa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if a[0]['updown'][i] == sandpa[0]['updown'][i]:
stockandsandppercent+=1
fakedate.append(sandpa[0]['Date'][i])
stockandsandppercent = stockandsandppercent/((len(fakedate))-1)
stockandsandppercent = round(stockandsandppercent,5)
fakedate = []
for i in range(len(ndxa[0]['Date'])):
if ndxa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if a[0]['updown'][i] == ndxa[0]['updown'][i]:
stockandndxpercent+=1
fakedate.append(ndxa[0]['Date'][i])
stockandndxpercent = stockandndxpercent/((len(fakedate))-1)
stockandndxpercent = round(stockandndxpercent,5)
fakedate = []
for i in range(len(soxa[0]['Date'])):
if soxa[0]['Date'][i] not in fakedate:#算長還跌 這裡是看兩天的close 判斷 資料有配息日要跳過
if a[0]['updown'][i] == soxa[0]['updown'][i]:
stockandsoxpercent+=1
fakedate.append(soxa[0]['Date'][i])
stockandsoxpercent = stockandsoxpercent/((len(fakedate))-1)
stockandsoxpercent = round(stockandsoxpercent,5)
index = ['dji','s&p','ndx','sox']
withindexpercent = [stockanddjipercent ,stockandsandppercent,stockandndxpercent,stockandsoxpercent ]
for i in range(len(index)):
print(name,'與',index[i],'相砌度為:', withindexpercent [i])
```
# 來看可不可以因為美國跟台灣時間差 進行套利(看有沒有相似度超過0.6的台股)
## 收集全台灣股票代碼
抓取此<font size = 5>[**網站**](https://www.tej.com.tw/webtej/doc/uid.htm)</font>的代碼
```python=
import requests
import urllib as ur
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
allstocknumberurl = 'https://www.tej.com.tw/webtej/doc/uid.htm'
res = requests.get(allstocknumberurl)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
c = soup.prettify()
d=pandas.read_html(c)
```
```python=
allstocknumber = []
numberal = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','0',""]
realallstocknumber = []
really = []
for p in range(2,len(d)-1):
k,l = d[p].shape
for i in range(l):
for j in range(k):
if len(str(d[p][i][j]))>3 :
allstocknumber.append(d[p][i][j][:4])#d裡面全部都抓下來
for i in range(len(allstocknumber)-1):
for j in range(len(allstocknumber[i])):
if allstocknumber[i][j] not in numberal:
realallstocknumber.append(allstocknumber[i])#d裡面不要的
for i in range(len(allstocknumber)-1):
if allstocknumber[i] not in realallstocknumber:
really.append(allstocknumber[i])#d裡面要的
really = list(map(int,really))
really = sorted(really)
really = list(map(str,really))
```
## 刪除不對的號碼
```python=
really = []
for number in badreally:
twurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/'+str(number)+'.TW/history?p='+str(number)+'.TW'
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
res = requests.get(twurl,headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
a = soup.prettify()
a=pandas.read_html(a)
if a[0].columns[0] == 'Date' :
really.append(badreally[badreally.index('number')])
```
<font color='red' size=6>!!!</font>這裡建議大家可去[**台灣證券交易所**](http://moneydj.emega.com.tw/js/StockTable.htm)下載台灣股市的資料就可以直接讀資料然後分析了 但因為我的excel壞掉了 所以才上網抓不是只有台股編號的資料
## 將號碼與美股4大指標比較(相似度設0.6)
```python=
threeormorebigger= [ ]
twobiger = []
onebiger = []
for number in really:
twurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/'+str(number)+'.TW/history?p='+str(number)+'.TW'
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
res = requests.get(twurl,headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
a = soup.prettify()
a=pandas.read_html(a)
if len(a[0])>95:
name = soup.find('h1',class_='D(ib) Fz(18px)')
name = str(name)
name = name[name.find('data-reactid')+16:name.find('/h1')-1]
name = name.strip('<>>')
fakedate = []
a[0]['updown'] = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if float(a[0]['Open'][i]) > float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = False
if float(a[0]['Open'][i]) <= float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = True
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
fakedate = []
stockanddjipercent = 0
stockandsandppercent = 0
stockandndxpercent = 0
stockandsoxpercent = 0
r = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['updown'][i] == djia[0]['updown'][r]:
stockanddjipercent += 1
r+=1
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
stockanddjipercent = stockanddjipercent/len(fakedate)
stockanddjipercent = round(stockanddjipercent,5)
fakedate = []
r = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['updown'][i] == sandpa[0]['updown'][r]:
stockandsandppercent += 1
r+=1
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
stockandsandppercent = stockandsandppercent/len(fakedate)
stockandsandppercent = round(stockandsandppercent,5)
fakedate = []
r = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['updown'][i] == ndxa[0]['updown'][r]:
stockandndxpercent += 1
r+=1
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
stockandndxpercent = stockandndxpercent/len(fakedate)
stockandndxpercent = round(stockandndxpercent,5)
fakedate = []
r = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if a[0]['updown'][i] == soxa[0]['updown'][r]:
stockandsoxpercent += 1
r+=1
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
stockandsoxpercent = stockandsoxpercent/len(fakedate)
stockandsoxpercent = round(stockandsoxpercent,5)
index = ['dji','s&p','ndx','sox']
withindexpercent = [stockanddjipercent ,stockandsandppercent,stockandndxpercent,stockandsoxpercent ]
for i in range(len(index)):
print(name,'與',index[i],'相砌度為:', withindexpercent [i])
```
```
.
.
.
China Petrochemical Development Corporation (1314.TW) 與 dji 相砌度為: 0.53
China Petrochemical Development Corporation (1314.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.55
China Petrochemical Development Corporation (1314.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.47
China Petrochemical Development Corporation (1314.TW) 與 sox 相砌度為: 0.54
Tah Hsin Industrial Corporation (1315.TW) 與 dji 相砌度為: 0.40816
Tah Hsin Industrial Corporation (1315.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.46939
Tah Hsin Industrial Corporation (1315.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.44898
Tah Hsin Industrial Corporation (1315.TW) 與 sox 相砌度為: 0.5
Sun Yad Construction Co.,Ltd (1316.TW) 與 dji 相砌度為: 0.51
Sun Yad Construction Co.,Ltd (1316.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.55
Sun Yad Construction Co.,Ltd (1316.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.53
Sun Yad Construction Co.,Ltd (1316.TW) 與 sox 相砌度為: 0.56
Tong Yang Industry Co., Ltd. (1319.TW) 與 dji 相砌度為: 0.48485
Tong Yang Industry Co., Ltd. (1319.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.50505
Tong Yang Industry Co., Ltd. (1319.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.50505
Tong Yang Industry Co., Ltd. (1319.TW) 與 sox 相砌度為: 0.49495
Ocean Plastics Co., Ltd. (1321.TW) 與 dji 相砌度為: 0.51515
Ocean Plastics Co., Ltd. (1321.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.49495
Ocean Plastics Co., Ltd. (1321.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.45455
Ocean Plastics Co., Ltd. (1321.TW) 與 sox 相砌度為: 0.50505
Yonyu Plastics Co., Ltd. (1323.TW) 與 dji 相砌度為: 0.45455
Yonyu Plastics Co., Ltd. (1323.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.49495
Yonyu Plastics Co., Ltd. (1323.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.47475
Yonyu Plastics Co., Ltd. (1323.TW) 與 sox 相砌度為: 0.46465
Globe Industries Corporation (1324.TW) 與 dji 相砌度為: 0.49495
Globe Industries Corporation (1324.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.53535
Globe Industries Corporation (1324.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.53535
Globe Industries Corporation (1324.TW) 與 sox 相砌度為: 0.54545
Universal Incorporation (1325.TW) 與 dji 相砌度為: 0.44444
Universal Incorporation (1325.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.44444
Universal Incorporation (1325.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.46465
Universal Incorporation (1325.TW) 與 sox 相砌度為: 0.47475
Formosa Chemicals & Fibre Corporation (1326.TW) 與 dji 相砌度為: 0.43434
Formosa Chemicals & Fibre Corporation (1326.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.45455
Formosa Chemicals & Fibre Corporation (1326.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.41414
Formosa Chemicals & Fibre Corporation (1326.TW) 與 sox 相砌度為: 0.48485
Far Eastern New Century Corporation (1402.TW) 與 dji 相砌度為: 0.50505
Far Eastern New Century Corporation (1402.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.60606
Far Eastern New Century Corporation (1402.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.52525
Far Eastern New Century Corporation (1402.TW) 與 sox 相砌度為: 0.55556
Shinkong Synthetic Fibers Corporation (1409.TW) 與 dji 相砌度為: 0.58586
Shinkong Synthetic Fibers Corporation (1409.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.60606
Shinkong Synthetic Fibers Corporation (1409.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.52525
Shinkong Synthetic Fibers Corporation (1409.TW) 與 sox 相砌度為: 0.57576
) Fz(18px)">Nan Yang Dyeing & Finishing Co.,Ltd (1410.TW) 與 dji 相砌度為: 0.53535
) Fz(18px)">Nan Yang Dyeing & Finishing Co.,Ltd (1410.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.57576
) Fz(18px)">Nan Yang Dyeing & Finishing Co.,Ltd (1410.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.55556
) Fz(18px)">Nan Yang Dyeing & Finishing Co.,Ltd (1410.TW) 與 sox 相砌度為: 0.56566
Hung Chou Fiber Ind. Co., Ltd (1413.TW) 與 dji 相砌度為: 0.46
Hung Chou Fiber Ind. Co., Ltd (1413.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.48
Hung Chou Fiber Ind. Co., Ltd (1413.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.48
Hung Chou Fiber Ind. Co., Ltd (1413.TW) 與 sox 相砌度為: 0.49
Tung Ho Textile Co., Ltd. (1414.TW) 與 dji 相砌度為: 0.50505
Tung Ho Textile Co., Ltd. (1414.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.52525
Tung Ho Textile Co., Ltd. (1414.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.50505
Tung Ho Textile Co., Ltd. (1414.TW) 與 sox 相砌度為: 0.47475
Kwong Fong Industries Corporation (1416.TW) 與 dji 相砌度為: 0.47475
Kwong Fong Industries Corporation (1416.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.49495
Kwong Fong Industries Corporation (1416.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.47475
Kwong Fong Industries Corporation (1416.TW) 與 sox 相砌度為: 0.54545
Carnival Industrial Corporation (1417.TW) 與 dji 相砌度為: 0.5102
Carnival Industrial Corporation (1417.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.55102
Carnival Industrial Corporation (1417.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.44898
Carnival Industrial Corporation (1417.TW) 與 sox 相砌度為: 0.47959
Tong-Hwa Synthetic Fiber Company Limited (1418.TW) 與 dji 相砌度為: 0.51
Tong-Hwa Synthetic Fiber Company Limited (1418.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.51
Tong-Hwa Synthetic Fiber Company Limited (1418.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.51
Tong-Hwa Synthetic Fiber Company Limited (1418.TW) 與 sox 相砌度為: 0.46
Shinkong Textile Co., Ltd. (1419.TW) 與 dji 相砌度為: 0.49495
Shinkong Textile Co., Ltd. (1419.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.51515
Shinkong Textile Co., Ltd. (1419.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.49495
Shinkong Textile Co., Ltd. (1419.TW) 與 sox 相砌度為: 0.42424
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China Metal Products Co., Ltd. (1532.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.51515
China Metal Products Co., Ltd. (1532.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.49495
China Metal Products Co., Ltd. (1532.TW) 與 sox 相砌度為: 0.50505
Mobiletron Electronics Co.,Ltd. (1533.TW) 與 dji 相砌度為: 0.47
Mobiletron Electronics Co.,Ltd. (1533.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.47
Mobiletron Electronics Co.,Ltd. (1533.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.49
Mobiletron Electronics Co.,Ltd. (1533.TW) 與 sox 相砌度為: 0.48
China Ecotek Corporation (1535.TW) 與 dji 相砌度為: 0.47475
China Ecotek Corporation (1535.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.45455
China Ecotek Corporation (1535.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.43434
China Ecotek Corporation (1535.TW) 與 sox 相砌度為: 0.42424
Hota Industrial Mfg. Co., Ltd. (1536.TW) 與 dji 相砌度為: 0.40404
Hota Industrial Mfg. Co., Ltd. (1536.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.46465
Hota Industrial Mfg. Co., Ltd. (1536.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.54545
Hota Industrial Mfg. Co., Ltd. (1536.TW) 與 sox 相砌度為: 0.51515
Kung Long Batteries Industrial Co.,Ltd (1537.TW) 與 dji 相砌度為: 0.52525
Kung Long Batteries Industrial Co.,Ltd (1537.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.48485
Kung Long Batteries Industrial Co.,Ltd (1537.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.48485
Kung Long Batteries Industrial Co.,Ltd (1537.TW) 與 sox 相砌度為: 0.47475
Jenn Feng Industrial Co., Ltd. (1538.TW) 與 dji 相砌度為: 0.54
Jenn Feng Industrial Co., Ltd. (1538.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.56
Jenn Feng Industrial Co., Ltd. (1538.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.6
Jenn Feng Industrial Co., Ltd. (1538.TW) 與 sox 相砌度為: 0.53
Chiu Ting Machinery Co., Ltd. (1539.TW) 與 dji 相砌度為: 0.47
Chiu Ting Machinery Co., Ltd. (1539.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.49
Chiu Ting Machinery Co., Ltd. (1539.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.51
Chiu Ting Machinery Co., Ltd. (1539.TW) 與 sox 相砌度為: 0.56
Roundtop Machinery Industries Co., Ltd. (1540.TW) 與 dji 相砌度為: 0.49495
Roundtop Machinery Industries Co., Ltd. (1540.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.47475
Roundtop Machinery Industries Co., Ltd. (1540.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.41414
Roundtop Machinery Industries Co., Ltd. (1540.TW) 與 sox 相砌度為: 0.50505
CHANG TYPE Industrial Co., Ltd. (1541.TW) 與 dji 相砌度為: 0.56566
CHANG TYPE Industrial Co., Ltd. (1541.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.52525
CHANG TYPE Industrial Co., Ltd. (1541.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.54545
CHANG TYPE Industrial Co., Ltd. (1541.TW) 與 sox 相砌度為: 0.53535
China Wire & Cable Co., Ltd. (1603.TW) 與 dji 相砌度為: 0.43434
China Wire & Cable Co., Ltd. (1603.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.51515
China Wire & Cable Co., Ltd. (1603.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.55556
China Wire & Cable Co., Ltd. (1603.TW) 與 sox 相砌度為: 0.54545
Sampo Corporation (1604.TW) 與 dji 相砌度為: 0.51515
Sampo Corporation (1604.TW) 與 s&p 相砌度為: 0.53535
Sampo Corporation (1604.TW) 與 ndx 相砌度為: 0.53535
.
.
.
```
資料太多且不好看, 將最後面判斷的地方加一些限制
```python=
z = 0
for i in withindexpercent:
if i>0.6:
z+=1
if z == 1:
onebiger.append(name)
onebiger.append(withindexpercent)
if z ==2:
twobiger.append(name)
twobiger.append(withindexpercent)
if z >=3:
threeormorebigger.append(name)
threeormorebigger.append(withindexpercent)
print("三種以上超過目標值的編號有:\n")
if len(threeormorebigger) == 0:
print("沒有\n")
for i in range(len(threeormorebigger)):
if i %2 != 0 :
for j in range(0,4,1):
print('與',index[j],'相砌度為:', threeormorebigger[i][j])
if i%2 == 0:
print(threeormorebigger[i])
print("兩種超過目標值的編號有:\n")
if len(twobiger) == 0:
print("沒有\n")
for i in range(len(twobiger)):
if i %2 != 0 :
for j in range(0,4,1):
print('與',index[j],'相砌度為:', twobiger[i][j])
if i%2 == 0:
print(twobiger[i])
print("一種超過目標值的編號有:\n")
if len(onebiger) == 0:
print("沒有\n")
for i in range(len(onebiger)):
if i %2 != 0 :
for j in range(0,4,1):
print('與',index[j],'相砌度為:', onebiger[i][j])
if i%2 == 0:
print(onebiger[i])
```
```
三種以上超過目標值的編號有:
沒有
兩種超過目標值的編號有:
) Fz(18px)">Lan Fa Textile Co.,Ltd. (1459.TW)
與 dji 相砌度為: 0.6
與 s&p 相砌度為: 0.62
與 ndx 相砌度為: 0.54
與 sox 相砌度為: 0.61
Taichung Commercial Bank Co., Ltd. (2812.TW)
與 dji 相砌度為: 0.60204
與 s&p 相砌度為: 0.60204
與 ndx 相砌度為: 0.58163
與 sox 相砌度為: 0.55102
Test Research, Inc. (3030.TW)
與 dji 相砌度為: 0.56566
與 s&p 相砌度為: 0.60606
與 ndx 相砌度為: 0.58586
與 sox 相砌度為: 0.61616
Kung Sing Engineering Corporation (5521.TW)
與 dji 相砌度為: 0.62245
與 s&p 相砌度為: 0.64286
與 ndx 相砌度為: 0.58163
與 sox 相砌度為: 0.57143
一種超過目標值的編號有:
Southeast Cement Co.,Ltd. (1110.TW)
與 dji 相砌度為: 0.52525
與 s&p 相砌度為: 0.54545
與 ndx 相砌度為: 0.52525
與 sox 相砌度為: 0.63636
Asia Polymer Corporation (1308.TW)
與 dji 相砌度為: 0.56122
與 s&p 相砌度為: 0.60204
與 ndx 相砌度為: 0.54082
與 sox 相砌度為: 0.59184
Far Eastern New Century Corporation (1402.TW)
與 dji 相砌度為: 0.50505
與 s&p 相砌度為: 0.60606
與 ndx 相砌度為: 0.52525
與 sox 相砌度為: 0.55556
Shinkong Synthetic Fibers Corporation (1409.TW)
與 dji 相砌度為: 0.58586
與 s&p 相砌度為: 0.60606
與 ndx 相砌度為: 0.52525
與 sox 相砌度為: 0.57576
Hua Eng Wire & Cable Co., Ltd. (1608.TW)
與 dji 相砌度為: 0.54545
與 s&p 相砌度為: 0.58586
與 ndx 相砌度為: 0.54545
與 sox 相砌度為: 0.61616
Ta Ya Electric Wire & Cable (1609.TW)
與 dji 相砌度為: 0.46939
與 s&p 相砌度為: 0.5102
與 ndx 相砌度為: 0.5102
與 sox 相砌度為: 0.62245
First Copper Technology Co., Ltd. (2009.TW)
與 dji 相砌度為: 0.46465
與 s&p 相砌度為: 0.50505
與 ndx 相砌度為: 0.50505
與 sox 相砌度為: 0.61616
E-Lead Electronic Co., Ltd. (2497.TW)
與 dji 相砌度為: 0.48
與 s&p 相砌度為: 0.5
與 ndx 相砌度為: 0.52
與 sox 相砌度為: 0.61
Pacific Construction Co., Ltd (2506.TW)
與 dji 相砌度為: 0.56566
與 s&p 相砌度為: 0.58586
與 ndx 相砌度為: 0.60606
與 sox 相砌度為: 0.59596
Pacific Construction Co., Ltd (2506.TW)
與 dji 相砌度為: 0.56566
與 s&p 相砌度為: 0.58586
與 ndx 相砌度為: 0.60606
與 sox 相砌度為: 0.59596
Bank of Kaohsiung Co., Ltd. (2836.TW)
與 dji 相砌度為: 0.58163
與 s&p 相砌度為: 0.60204
與 ndx 相砌度為: 0.56122
與 sox 相砌度為: 0.5102
Chenming Electronic Technology Corporation (3013.TW)
與 dji 相砌度為: 0.58586
與 s&p 相砌度為: 0.60606
與 ndx 相砌度為: 0.56566
與 sox 相砌度為: 0.59596
Action Electronics Co., Ltd. (3024.TW)
與 dji 相砌度為: 0.53535
與 s&p 相砌度為: 0.57576
與 ndx 相砌度為: 0.57576
與 sox 相砌度為: 0.60606
Novatek Microelectronics Corp. (3034.TW)
與 dji 相砌度為: 0.44444
與 s&p 相砌度為: 0.48485
與 ndx 相砌度為: 0.50505
與 sox 相砌度為: 0.61616
PhytoHealth Corporation (4108.TW)
與 dji 相砌度為: 0.42
與 s&p 相砌度為: 0.48
與 ndx 相砌度為: 0.56
與 sox 相砌度為: 0.61
EverFocus Electronics Corporation (5484.TW)
與 dji 相砌度為: 0.56566
與 s&p 相砌度為: 0.54545
與 ndx 相砌度為: 0.54545
與 sox 相砌度為: 0.61616
CHC Resources Corporation (9930.TW)
與 dji 相砌度為: 0.58586
與 s&p 相砌度為: 0.60606
與 ndx 相砌度為: 0.56566
與 sox 相砌度為: 0.55556
```
## 美股52家公司與全台股價做交叉比對
因為用全部的話會跑太久 所以只找52家
### 抓取52家[**美股公司名稱**]('https://tw.stock.yahoo.com/us-market')
```python=
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
url = 'https://tw.stock.yahoo.com/us-market'
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
res = requests.get(url,headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
l = soup.find_all('span' , class_ = 'Fz(14px) C(#979ba7) Ell')
for i in range(len(l)):
l[i] = str(l[i])
for i in range(len(l)):
l[i]=l[i][l[i].find('>')+1:l[i].find('</span')]
```
```python=
for number in really:
twurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/'+str(number)+'.TW/history?p='+str(number)+'.TW'
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
res = requests.get(twurl,headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
a = soup.prettify()
a=pandas.read_html(a)
if len(a[0])>95:
name = soup.find('h1',class_='D(ib) Fz(18px)')
name = str(name)
name = name[name.find('data-reactid')+16:name.find('/h1')-1]
name = name.strip('<>>')
fakedate = []
a[0]['updown'] = 0
for i in range(len(a[0]['Date'])-1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate:
if float(a[0]['Open'][i]) > float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = False
if float(a[0]['Open'][i]) <= float(a[0]['Close*'][i]):
a[0]['updown'][i] = True
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
for usnumber in l:
usurl = 'https://finance.yahoo.com/quote/'+usnumber+'/history?p='+usnumber
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
usres = requests.get(usurl,headers = headers)
ussoup = BeautifulSoup(usres.text, "html.parser")
usa = ussoup.prettify()
usa=pandas.read_html(usa)
if len(usa[0])>95:
usa[0]['updown'] = 0
usstockname = str(ussoup.find('h1',class_='D(ib) Fz(18px)'))
usstockname = usstockname[usstockname.find('>')+1:usstockname.find('</h1')]
for i in range(len(usa[0])-1):
if usa[0]['Close*'][i]< usa[0]['Open'][i]:
usa[0]['updown'][i] = False
if usa[0]['Close*'][i]>= usa[0]['Open'][i]:
usa[0]['updown'][i] = True
fakedate = []
usfakedate = []
stockanduspercent = 0
r = 1#由於美國時間比台灣慢
for i in range(0,len(a[0]['Date'])-1,1):
if a[0]['Date'][i] not in fakedate and usa[0]['Date'][r] not in usfakedate:
fakedate.append(a[0]['Date'][i])
usfakedate.append(usa[0]['Date'][r])
if a[0]['updown'][i] == usa[0]['updown'][r]:
stockanduspercent += 1
r+=1
stockanduspercent = stockanduspercent/len(fakedate)
stockanduspercent = round(stockanduspercent,5)
if stockanduspercent>=0.6:
print(usstockname,'和',name,'的相迄度為:',stockanduspercent)
```
```
.
.
.
McDonald's Corporation (MCD) 和 Nankang Rubber Tire Corp.,Ltd. (2101.TW) 的相迄度為: 0.61224
The Boeing Company (BA) 和 Federal Corporation (2102.TW) 的相迄度為: 0.60606
NextEra Energy, Inc. (NEE) 和 Federal Corporation (2102.TW) 的相迄度為: 0.60825
General Electric Company (GE) 和 TSRC Corporation (2103.TW) 的相迄度為: 0.61856
Pfizer Inc. (PFE) 和 Cheng Shin Rubber Ind. Co., Ltd. (2105.TW) 的相迄度為: 0.61856
Berkshire Hathaway Inc. (BRK-B) 和 Formosan Rubber Group Inc. (2107.TW) 的相迄度為: 0.61616
AT&T Inc. (T) 和 China Motor Corporation (2204.TW) 的相迄度為: 0.60825
Tesla, Inc. (TSLA) 和 China Motor Corporation (2204.TW) 的相迄度為: 0.62626
ASML Holding N.V. (ASML) 和 Sanyang Motor Co., Ltd. (2206.TW) 的相迄度為: 0.62626
General Motors Company (GM) 和 Lite-On Technology Corporation (2301.TW) 的相迄度為: 0.60606
Ford Motor Company (F) 和 Lite-On Technology Corporation (2301.TW) 的相迄度為: 0.62245
UnitedHealth Group Incorporated (UNH) 和 Lite-On Technology Corporation (2301.TW) 的相迄度為: 0.60204
AT&T Inc. (T) 和 United Microelectronics Corporation (2303.TW) 的相迄度為: 0.60825
Verizon Communications Inc. (VZ) 和 Delta Electronics, Inc. (2308.TW) 的相迄度為: 0.60204
Bank of America Corporation (BAC) 和 Kinpo Electronics, Inc. (2312.TW) 的相迄度為: 0.60204
Merck & Co., Inc. (MRK) 和 Kinpo Electronics, Inc. (2312.TW) 的相迄度為: 0.60606
3M Company (MMM) 和 Kinpo Electronics, Inc. (2312.TW) 的相迄度為: 0.67347
The Coca-Cola Company (KO) 和 Kinpo Electronics, Inc. (2312.TW) 的相迄度為: 0.61224
UnitedHealth Group Incorporated (UNH) 和 Kinpo Electronics, Inc. (2312.TW) 的相迄度為: 0.60606
AT&T Inc. (T) 和 Compeq Manufacturing Co., Ltd. (2313.TW) 的相迄度為: 0.62245
Berkshire Hathaway Inc. (BRK-B) 和 Compeq Manufacturing Co., Ltd. (2313.TW) 的相迄度為: 0.61
Merck & Co., Inc. (MRK) 和 Compeq Manufacturing Co., Ltd. (2313.TW) 的相迄度為: 0.63636
3M Company (MMM) 和 ) Fz(18px)">Microelectronics Technology Inc. (2314.TW) 的相迄度為: 0.61224
The Coca-Cola Company (KO) 和 Pan-International Industrial Corp. (2328.TW) 的相迄度為: 0.60825
The Coca-Cola Company (KO) 和 Elitegroup Computer Systems Co.,Ltd. (2331.TW) 的相迄度為: 0.60204
Weibo Corporation (WB) 和 Elitegroup Computer Systems Co.,Ltd. (2331.TW) 的相迄度為: 0.64646
Broadcom Inc. (AVGO) 和 D-Link Corporation (2332.TW) 的相迄度為: 0.61856
American Express Company (AXP) 和 D-Link Corporation (2332.TW) 的相迄度為: 0.64583
The Procter & Gamble Company (PG) 和 Macronix International Co., Ltd. (2337.TW) 的相迄度為: 0.60825
The Home Depot, Inc. (HD) 和 Opto Tech Corporation (2340.TW) 的相迄度為: 0.61224
Merck & Co., Inc. (MRK) 和 Accton Technology Corporation (2345.TW) 的相迄度為: 0.60204
Johnson & Johnson (JNJ) 和 Synnex Technology International Corporation (2347.TW) 的相迄度為: 0.63265
Pfizer Inc. (PFE) 和 Synnex Technology International Corporation (2347.TW) 的相迄度為: 0.60204
Walgreens Boots Alliance, Inc. (WBA) 和 Synnex Technology International Corporation (2347.TW) 的相迄度為: 0.61
NIKE, Inc. (NKE) 和 Synnex Technology International Corporation (2347.TW) 的相迄度為: 0.60606
The Home Depot, Inc. (HD) 和 RITEK Corporation (2349.TW) 的相迄度為: 0.61224
General Electric Company (GE) 和 RITEK Corporation (2349.TW) 的相迄度為: 0.62245
UnitedHealth Group Incorporated (UNH) 和 RITEK Corporation (2349.TW) 的相迄度為: 0.60606
Weibo Corporation (WB) 和 Acer Incorporated (2353.TW) 的相迄度為: 0.6
Caterpillar Inc. (CAT) 和 Acer Incorporated (2353.TW) 的相迄度為: 0.60204
General Motors Company (GM) 和 Inventec Corporation (2356.TW) 的相迄度為: 0.60606
Ford Motor Company (F) 和 ASUSTeK Computer Inc. (2357.TW) 的相迄度為: 0.68367
General Electric Company (GE) 和 ASUSTeK Computer Inc. (2357.TW) 的相迄度為: 0.60204
The Procter & Gamble Company (PG) 和 Solomon Technology Corporation (2359.TW) 的相迄度為: 0.61224
McDonald's Corporation (MCD) 和 Solomon Technology Corporation (2359.TW) 的相迄度為: 0.61224
Verizon Communications Inc. (VZ) 和 Chroma ATE Inc. (2360.TW) 的相迄度為: 0.60606
3M Company (MMM) 和 Chroma ATE Inc. (2360.TW) 的相迄度為: 0.61224
The Home Depot, Inc. (HD) 和 Chroma ATE Inc. (2360.TW) 的相迄度為: 0.68367
Berkshire Hathaway Inc. (BRK-B) 和 ) Fz(18px)">Clevo Co. (2362.TW) 的相迄度為: 0.61616
Verizon Communications Inc. (VZ) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.64286
Oracle Corporation (ORCL) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.60204
AT&T Inc. (T) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.5567
HP Inc. (HPQ) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.60204
Xilinx, Inc. (XLNX) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.61224
NIKE, Inc. (NKE) 和 Twinhead International Corp. (2364.TW) 的相迄度為: 0.60204
Pfizer Inc. (PFE) 和 KYE Systems Corp. (2365.TW) 的相迄度為: 0.62887
General Electric Company (GE) 和 Unitech Printed Circuit Board Corp. (2367.TW) 的相迄度為: 0.64286
Caterpillar Inc. (CAT) 和 Unitech Printed Circuit Board Corp. (2367.TW) 的相迄度為: 0.61224
The Travelers Companies, Inc. (TRV) 和 Unitech Printed Circuit Board Corp. (2367.TW) 的相迄度為: 0.61616
ASML Holding N.V. (ASML) 和 Lingsen Precision Industries, Ltd. (2369.TW) 的相迄度為: 0.62626
Walgreens Boots Alliance, Inc. (WBA) 和 Lingsen Precision Industries, Ltd. (2369.TW) 的相迄度為: 0.61
.
.
.
```
因為抓資料的網頁很常更新，所以我當初沒有限制相迄度，讓他全部都跑出來，然後將資料加入word檔，這樣如果更新抓不到資料才知道重哪邊繼續，當全部都跑完之後，再對word進行資料分析
```python=
biggersix = []
biggersixfive = []
biggersixsix = []
biggersixseven = []
biggersixeight = []
biggersixnine = []
biggerseven = []
from docx import Document
doc = Document("McDonald.docx")
for i in range(len(doc.paragraphs)):
paragraph = doc.paragraphs[i]
ha = []
runs = paragraph.runs
if len(runs) != 0 :
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >0.6:
for i in range(len(runs)):
ha.append(runs[i].text)
biggersix.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.65 and float(runs[len(runs)-1].text[2:]) <0.66:
biggersixfive.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.66 and float(runs[len(runs)-1].text[2:]) <0.67:
biggersixsix.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.67 and float(runs[len(runs)-1].text[2:]) <0.68:
biggersixseven.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.68 and float(runs[len(runs)-1].text[2:]) <0.69:
biggersixeight.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.69 and float(runs[len(runs)-1].text[2:]) <0.7:
biggersixnine.append(ha)
if float(runs[len(runs)-1].text[2:]) >=0.7 :
biggerseven.append(ha)
```
以大於0.66小於0.67為例
不好看
```python=
def sortthedata(data,sortdataname):#照大小排列
max_= []
for i in range(len(data)):
max_.append(data[i][4])
for i in sorted(max_):
for j in range(len(data)):
if i in data[j] != False:
if data[j]not in sortdataname:
sortdataname.append(data[j])
```
```python=
sortbiggersixfive=[]
sortbiggersixsix=[]
sortbiggersixseven=[]
sortbiggersixeight = []
sortbiggersixnine=[]
sortbiggerseven=[]
sortthedata(biggersixfive,sortbiggersixfive)
sortthedata(biggersixsix,sortbiggersixsix)
sortthedata(biggersixseven,sortbiggersixseven)
sortthedata(biggersixeight,sortbiggersixeight)
sortthedata(biggersixnine,sortbiggersixnine)
sortthedata(biggerseven,sortbiggerseven)
```
還是不好看
```python=
biggersix1 = []
biggersixfive1 = []
biggersixsix1 = []
biggersixseven1 = []
biggersixeight1 = []
biggersixnine1 = []
biggerseven1 = []
allpersent = [sortbiggersix,sortbiggersixfive,sortbiggersixsix,sortbiggersixseven,sortbiggersixeight,sortbiggersixnine,sortbiggerseven]
newallpersent = [biggersix1,biggersixfive1,biggersixsix1,biggersixseven1,biggersixeight1,biggersixnine1,biggerseven1]
l = 1
for j in range(len(allpersent)):
for i in range(len(allpersent[j])):
if l == 1:
str4 = "".join(allpersent[j][i])
newallpersent[j].append(str4)
```
```python=
biggersixfive1,biggersixsix1,biggersixseven1,biggersixeight1,biggersixnine1
```
## :hear_no_evil:結論
早上9點前起床可以看一下上面相似度高的美股，如果漲，就買進台股進行當沖，希望可以賺到生活費:smirk:
## 解決不完美的地方...
上面抓取台灣股票代碼時,因為不需要中文,所以沒有處理中文編碼,下面將之處理好
```python=
import requests
import urllib as ur
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
allstocknumberurl = 'https://www.tej.com.tw/webtej/doc/uid.htm'
res = requests.get(allstocknumberurl)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
c = soup.prettify()
d=pandas.read_html(c)
d
```
```python=
soup
```
```python=
res.encoding = 'big5'#換輸入編碼
res.text
```
```python=
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
soup
```
```python=
c = soup.prettify()
d=pandas.read_html(c)
d
```
成功了!!
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