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外汇剥头皮交易策略基础知识介绍

使用Python绘制股票交易图形

操作之后的数据类型

用这个库,轻松绘制股票K线图

Crossin的编程教室 | 823 2021-05-11 07:29 0 0 0

那说到股票基金就不得不提—— K线图 !这是所有技术分析的基础。

如何用 python 来轻松绘制高颜值的K线图

本文我将以酱香型科技—— 贵州茅台 为例,获取它的近期股票数据并绘制K线图。

如果我们要特意去动手去写爬虫,就显得有些多余了,因为Python的第三库里已经有现成的工具,比如tushare 、akshare等等金融数据接口。之前的案例中我们用过几次 tushare,这次我们用 akshare 来试一试。

注:ak.stock_zh_a_daily()函数,单次返回指定 A 股上市公司指定日期间的历史行情日频率数据。其中参数 adjust="qfq" ,返回前复权后的数据。

这样就只筛选了开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量的近期数据,下面开始用 python 制作高颜值的K线图。

通常包含四个数据,即开盘价、最高价、最低价、收盘价,所有的k线都是围绕这四个数据展开,从而反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上,就能得到日K线图,同样也可画出周K线图、月K线图。 一般它长这样👇

用Python爬取股票数据,绘制K线和均线并用机器学习预测股价(来自我出的书)

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  • Python
  • 了解亚马逊股票数据(Amazon Stock Data)
  • 数据清理(Data Cleaning)
  • 数据可视化(Data Visualization)

Python

Python 是一种通用编程语言,在分析数据方面变得越来越受欢迎。通过Python,你的工作效率会越来越高,能更加有效地集成系统;世界各地的公司都在用 Python 从数据中收集知识。如果你想了解更多信息,可以访问 Python 官方页面。

了解数据

我们使用的数据帧包含2020 年 6 月 24 日至 7 月 23 日亚马逊股票的收盘价(Closing Prices)

读取数据

Head函数(Head Method)

为了了解数据,我们首先要使用 Head函数。当你在数据帧上使用 Head函数时,会显示出数据帧的前五行信息。运行此方法后,我们还可以看到,数据是按日期索引排序的。

结果

Tail命令(Tail Method)

结果

描述函数(Describe Method)

描述法

为什么我们只获取了 Volume 列的值而没有其他列?这就是我们所说的数据准备(Data Preparation)。清理数据,准备进行分析,这也是最重要的一步。在进行下一步之前,我们必须了解一些注意事项。

数据清理

我们之前提到过使用描述函数(Describe Method)是专门处理数值的,意味着只有Volume 这列是数值。我们可以查看一下列的数据类型。

列的数据类型

如上所示,只有Volume 列是整数类型(Interger Type),其余是对象类型(Object Type)。所以,我们必须注意数据类型。但是在转换数据类型之前,我们需要清除美元符号,否则当程序指令将美元符号转换为数值时,会出现错误。

清除美元符号之后的页面

好的,现在我们可以转换数据类型了。我们不需要对 Date 和 Volume 列进行任何更改。我们要将其余列转换为数值,在本练习中,我们可以使用浮点数值类型(Float Numeric Type)

操作之后的数据类型

结果

非常棒!现在,正如上图所示,描述函数(Describe Method)与我们所有的数字列配合地非常完美。我们还可以通过使用不同的参数来自定义描述法的结果。我们在此练习中将用到describe的三个参数:include、percentiles 以及 exclude。

结果

结果

结果

结果

过滤数据

我们将使用这些运算符,用来比较特定的值与列中的值。结果将出现一串布尔值(Booleans):也就是True 和 Falses。如果比较是正确的,则为True,如果比较是不正确的,则为False。

通过收盘价过滤

如果我们使用 loc[] 使用Python绘制股票交易图形 使用Python绘制股票交易图形 运算符将一串布尔值(Booleans)传递给数据帧时,将返回仅为 True 值的新数据帧。

结果

Pandas 通过运算符将布尔值(Booleans)的不同比较结果组合在一起。这些运算符是:And、Or、Not。我们可以使用这些运算符来创建更复杂的条件。例如,假设我们想看到AMZN股票数据收盘价(Closing Price)超过3000,同时成交量超过500万。我们可以通过以下擦做实现:

结果

数据可视化(Data Visualization)

Matplotlib

下面,我们来绘制这个月的股票价格。x 轴是日期,y 轴将是每天的收盘价。绘制出的线图将显示股票价格在一个月内的变化情况。从业务角度来说,这条线图叫做价格波动图,可以用于检测股票价格的季节性模式。

线图

旋转(Rotate)

Matplotib提供了许多有趣的参数,你可以自己尝试一下。其中之一就是旋转,可用于旋转图表的标签。下面这个例子中我们将日期标签旋转 90 度,以便于阅读。

线图

标题(Title)

线图

更多的图表类型

现在,我们以散点图(Scatter Plot)为例。我们可以在名为 kind 的方法中添加一个新参数。对的,就是这么简单。

散点图

直方图

使用Python绘制股票交易图形

在这里插入图片描述

1 安装包


首先要在cmd中安装绘图需要的matplotlib包,输入如下语句即可安装。

2 读取数据文件


接着设置文件的存放目录,读取股票数据。

注:如需文中数据进行练习,可到公众号中回复“股票数据波动”即可免费获取。

在这里插入图片描述

3 将日期列设置为数据框索引


然后把数据框中的日期设置为索引,并把索引中的日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。

在这里插入图片描述

4 绘制股票趋势图

使用Python绘制股票交易图形
可以把时间作为横轴,每天的收盘价或处理后的收盘价作为纵轴绘制折线图,以此当成股票趋势图。先来看方法一:直接以原始收盘价作为纵轴绘制折线图,具体代码如下:

在这里插入图片描述

其中.rolling(50, min_periods=2).mean()表示以前50天收盘价的均值当成当天的收盘价。min_periods = 2表示当时间窗口不够50时,每个窗口最少包含的观测值数量为2,小于2的窗口结果为NaN。

在这里插入图片描述

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