今天带大家一起学习一个小众,但很厉害的可视化库mplfinance,一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
但如果使用 matplotlib 从 0 开始绘制,一步一步添加日线、均线、MACD、成交量等指标时,则会显得十分麻烦,且代码很难复用。
大数据文摘作品 编译:大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图,相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则,也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易,一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为,通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文,我们要重点解决以下两个问题: 1、使用Python绘制K线图
这里我们可以直接使用tushare 、akshare等等金融数据接口,个人非常安利akshare!毕竟它不需要积分呀
highstocks 是一个功能强大且丰富的股票资讯类图表的库,其具有代表意义的项目还有 highcharts 和 highmaps。我最近在做一个股票资讯类的项目,所以需要用到这个图表库,由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。
比特币是什么? 比特币是一种开放的数字货币的p2p形式。这到底意味着什么呢?有了比特币,我们第一次拥有了“人民货币”,没有政府或中央人物控制诸如利率或通货膨胀之类的东西。比特币交易无法逆转,因此用户无
大家好,我是老表,今天这篇文章和大家分享一下如何利用Python获取股票、基金数据,并进行可视化,为金融分析&可视化先导篇。
K线图是金融领域常用的技术分析工具,可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中,对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。随着金融市场的发展,投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表,但这种方式效率低下很容易出错。
“讲故事”的主意是极好的:将一个想法或事件变成一个故事。它将想法带进生活,并为其增添了乐趣。这发生在我们的日常生活中。无论我们陈述一个有趣的事件还是新发现,故事总是吸引听众和读者兴趣的首选。
一、数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
在前面的文章中,我们一起学习了如何通过 Python 抓取东方财富网的实时股票数据以及如何制作成 Tkinter GUI 程序,链接如下
以试运行(dry-run)或实时模式(使用 freqtrade trade )启动 freqtrade 将启动机器人并启动机器人迭代循环。这也将运行 bot_start() 回调。默认情况下,bot 循环每隔几秒运行一次 ( internals.process_throttle_secs ) 并执行以下操作(这个循环将一次又一次地重复,直到机器人停止):
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第10章,地理特征可视化的案例相关。
2022年梦幻开局,到现在4个月了,A股、美股都在大跌(沪深300到五一为止快跌了20个点了),买的基金、股票都亏惨了。于是最近开始学习“更科学”的投资理财方法,其中K线是分析基金、股票走势的一大利器。虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线,但是当我们想看一些定制化的K线,例如以自己选择的定投日为周期的月线时,这些软件可能就支持不了了。比如,我一般在每个月的15号定投基金,希望看看以15号为周期的月线,但是各个APP上的月线都是以1号为周期的。
版权声明:本文由腾讯云数据库产品团队整理,页面原始内容来自于db weekly英文官网,若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息,并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用,必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载,或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。
动量交易策略,动量是物体质量和速度的乘积,动量一方面描述了物体的运动状态,另一方面也描述了惯性的大小。
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标(均线相关),其中成交量就是多空双方的力量对比指标,经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好,其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大,反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标,价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格,通过仔细思考,我们发现典型价格比较好,因为每日的交易的最终图像是五边形,使用收盘价做处理其实是合理的,我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的,加权收盘价通过给收盘价更好的次数,使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设,这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来,加权收盘价就是放大这种效果,通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中,我们学习了重叠性研究指标,发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带,通过对收盘价的统计,画出价格的的波动范围,主要用上轨、下轨和中轨,中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关,一般来说横盘是收紧,上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好,因为kdj就是用来识别底部的指标,而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法(原理和典型价格一样)。都有不错的表现,在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线(均线)。
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
今天 Lemon 来详细的分享下,这类图如何绘制,一共会讲解 3 类图形,分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中,我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此:(1)高效率的事务获取,(2)低延迟查询和(3)高并发查询率。 在下文中,我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库,并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点,这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换,平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点,并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同,MemSQL支持标准SQL,包括内部和外部联接,子查询,
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
数据可视化是将信息转换为可视化上下文(例如地图或图形)的实践,以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用,包括信息图形、信息可视化和统计图形。
最近很忙,就不参加了,但是思路永远不会缺席。整体来说题目和我以前比的不太一样。都是给了数据,要求学生有熟练处理数据的能力。我想也就是Python,Matlab,R也行,可惜了我觉得没有几个用的。
在支付宝中的“设置”选项中,有一项为“关于”,在版权信息中显示了所有使用的开源软件信息。不看不知道,一看吓一跳,原来支付宝居然使用了30多个开源软件,
英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
大家都会使用支付宝,在支付宝中的“设置”选项中,有一项为“关于”,在版权信息中显示了所有使用的开源软件信息。不看不知道,一看吓一跳,原来支付宝居然使用了30多个开源软件。
当“IP热”碰上“VR热”,将会产生怎么样的化学反应?是资本的疯狂涌入,是大IP的VR化,同时也是C端用户的体验尝鲜。当下的VR在C端用户中的普及率还不够高,想要快速抓住C端用户的眼球,打造大IP V
当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第12章,网络案例相关。
对于游戏行业来说,虚拟现实无疑是下一个最值得探索的领域。据科技顾问公司Digi-Capital的分析显示,预计到2020年,增强现实或虚拟现实市值将会突破1500亿美元,而单单游戏虚拟现实这一块,市场价值就可能有300亿美元之多。 Harald Krefting是数字开发公司AKQA的创意开发师,他认为,除了游戏之外,虚拟现实在其他领域里也会有很大的潜力。在柏林举办的Quotation Vadis游戏大会上,他向人们展示了一系列虚拟现实应用,所覆盖的行业领域包括汽车、零售、广告、医疗、制造、以及
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 近期“天天P图”合作迪士尼公主系列IP,推出“为自己加冕”的主题营销推广,从创意剧情出发,配合精致细腻的动画特效,搭建了效果华丽的自拍AR素材,受到众多用户的喜爱。本文将从剧情创意与动画设计等层面切入,与大家分享此次与迪士尼合作的案例。 Part 01 项目背景 此次合作营销的主题为“为自己加冕”,侧重表达迪士尼智慧勇敢独立的现代精神公主。与以往纯粹重美颜、美妆、装饰表达的案例不同,我们尝试通过触发剧情与闪亮的变身特效,来突
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章,比较与排序可视化的案例相关。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第11章,相关可视化的案例相关。
NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。 其中一些包具有 SciPy 对应版本,可能具有更完整的功能。 我们将在下一章中讨论 SciPy。
或者设想下,病人在诊所拍了张心电图,医师用手比划并标出黄金分割比;在复核病人脉搏血压数据时,指出“三角形态”。这种情况病人肯定不敢再请这位医师看病。
在 7 月 4 号的币安 API 被攻击本该是一件大事,当天,有 11 个名为 SYS 的 Token 在币安交易所内以 450 万人民币(96 个比特币)的价格被成交,相对其之前价格瞬间暴涨了 320 万倍。但这件事却因为当时最重磅的八卦「李笑来录音门」所被人忽视了。
若该文为原创文章,转载请注明原文出处 本文章博客地址:https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/124527752
作为一名INFP,一个二十来岁,曾经迷茫、焦虑、浮躁、悲观、讨厌自己性格并苦苦纠结于人生的意义等“大哉问”的人,在过去两年读了两百来本书,被许多句子感动,乃至治愈,因而整理部分笔记,罗列出28条(其实远远超过了28条,不做细分)。如果你也正迷茫、焦虑、浮躁,希望本文整体“营造”出来的感觉,能够打动你,对你有所帮助。
除了少数例外,所有带有 Google Charts 的网页都应该在网页的 中包含以下几行<head>:
上一篇文章我们详细介绍了 STM32F030 从复位时取得复位向量,系统初始化,然后跳转到 main( ) 函数的过程。下面我们结合一个最简单的例子,对 Cube 库的使用做一个简单的介绍。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云