在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...df ['Adj Close']列的新数据框，重新封装10天的窗口，并且重采样是一个ohlc（开高低关闭）。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！如果你喜欢的话，这是更高级的Pandas功能，你可以从中了解更多。 我们想要绘制烛形数据以及成交量数据。...我们不必重新采样数据，应该，因为它与10D定价数据相比太细致。
ts.set_token('你的token值') pro = ts.pro_api() 在设置好 token 值后，我们就可以开始获取数据，这里以获取沪深300指数为例，来演示三种类型的图形绘制。...蜡烛图通过使用烛台式的符号来显示多种价格信息，例如开盘价、收盘价、最高价和最低价，每个代表单一时间段（每分钟、每小时、每天或每月）的交易活动。...后面将提到的 OHLC 图，在 Plotly 中也是 红跌绿涨，这个习惯跟美国、香港等区域是一致的。...2021-01-01",]+holidays) # 隐藏特定假期 ] ) 这里需要提醒下， 上面的 bounds 和 values 都是list 类型； values 中的元素，字符串格式为...对OHLC图进行个性化设置 与蜡烛图类似，我们也可以进行个性化修改，具体代码如下： # # OHLC图，个性化修改 c_ohlc = go.Figure(data = [go.Ohlc(x = df_
起始价 (open) 是 1640.25 最高价 (high) 是 1642.00 最低价 (close) 是 1639.00 结束价 (high) 是 1642.00 成交量 (volume) 为...另外为什么在一个时点上有四种不同的价格，即市场常见的 OHLC？ (每个字母代表 open, high, low, close 四个单词的首个字母)。...原因是 OHLC 数据是在一段时间内 (上面 09/01/2013 19:32:23.387 是这段时间的终点) 收集很多 tick 数据的价格而决定的它们的 open, high, low, close...个合约的那段时间 包含成交 10000 美元的那段时间 收集 tick 数据而生成某些统计量的操作叫抽样 (sample)，这些统计量可以是这些 tick 数据的 起始值、最大值、最小值、终止值 (OHLC...你会彻底理解 tick 级别的高频数据和各种预处理技巧，以及从 tick 数据采样到 bar 数据的四种方法：等时采样、等笔采样、等量采样和等额采样。
分为阳线与阴线两种，收盘价高于开盘价时为阳线，收盘价低于开盘价时为阴线；K线图的示意图如下： 图2.png K线由矩形实体与上下两根影线组成，实体上方的影线成为上影线，下方的成为下影线。...date_start<date_end: # 获取日行情数据，接口说明见 https://udata.hs.net/datas/332/ # adjust_way枚举值为：...data_price = data_price.astype(float) # 将价格数据类型转为浮点数 # 将日期格式转为 candlestick_ohlc 可识别的数值...[:,'Date'] = range(len(ohlc)) # 重新赋值横轴数据，使横轴数据为连续数值 # 绘图 f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))...']] ohlc.loc[:,'Date'] = range(len(ohlc)) # 重新赋值横轴数据，绘制K线图无间隔 # 绘制K线 ax1 = fig.add_subplot(grid[0
重采样及频率转换 重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...将高频率数据聚合到低频率称为降采样（downsampling） 而将低频率数据转换到高频率则称为升采样（upsampling） 主要参数说明。...', 'e'}, default 'start' 当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（'start'或'end'）。...重采样 open high low close # ts.resample('5min',how = 'ohlc') ts.resample('5min').ohlc() open high low...convention参数默认为'start'，也可设置为'end' In q_frame = annual_frame.resample('Q-DEC').ffill() q_frame Out Colorado
5、股票回测 将交易策略在历史数据中进行合理验证的过程。 股票回测的意义：策略筛选、策略优化、策略验证。...以时间为横坐标，每日的成交量为纵坐标，做折线图，可以观察股票成交量随时间的变化情况。...stock_data.index.name='date' #日期为索引列 #对股票数据的列名重新命名 stock_data.columns=['open','high','low','close','volume...我们从K线图中，既可看到股价（或大市）的趋势，也同时可以了解到每日市况的波动情形。...绘制股票在2013年3月份每日的开盘价，最高价，最低价，收盘价的K线图。
font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题...date_start<date_end: # 获取日行情数据，接口说明见 https://udata.hs.net/datas/332/ # adjust_way枚举值为：...,adjust_way = 1) data=pd.concat([data,data_i],axis=0) # 将行情数据按行拼接...data_price = data_price.astype(float) # 将价格数据类型转为浮点数 # 将日期格式转为 candlestick_ohlc...(len(ohlc)) # 重新赋值横轴数据，绘制K线图无间隔 # 绘制K线 ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12]) # 设置K线图的尺寸 candlestick_ohlc
需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time') #设置时间为索引字段 但是还是字符串，需要改为datetime类型： ii=[datetime.strptime(idx,...idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index了，要保留分钟的数据，有两个方法，重新采样或者分组...重采样： fz=df.resample('T') pr=fz['price'].mean() am=fz['amount'].max() 分组： df=df.groupby(lambda x:x.minute...同时对价格取平均值，对成交量取最大值： df=df.groupby(lambda x:x[:16]) pr=df['price'].mean() am=df['amount'].max() 对于分组/采样结果...，还可以用ohlc方法，很酷： 对比起来，用时间索引重采样的方式，可能更加灵活。
我们使用了90天的窗口（一个季度是90天）将每行构造为包含该期间所有OHLC数据的X和Adj.Close作为Y.我们构造该数据的可视化方法如图1所示： ?...图1：在OHLC数据上创建的90天窗口 数据集成 将情绪分数与OHLC数据相结合 将Quandl API获得的OHLC数据与基于日期的SEC文件的情绪相结合是很复杂的，因为SEC文件日期和OHLC季度日期不同...对于OHLC数据，季度股票收益率分别为第3，第6，第9和第12个月，而对于SEC，季度数据为第2，第5，第7和第10个月。...因此，需要将它们映射到每只股票的每日OHLC数据。我们通过将90天OHLC数据视为一个季度并且每一行复制前一季度的情绪分数。...然后，可以将预测dataframe导出为CSV文件，以便稍后在各种情形下使用。 投资组合生成器和优化器：成对选择弱相关股票构建投资组合。
使用参数为ffill的fillna()函数，用后一时刻的观测值进行填补。...红色的线是蓝色的线往右平移的结果 1.8 重采样 上采样—把时间序列从低频转化为高频，其中包含了缺失值的填补与插值操作。 下采样—把时间序列从高频转化为低频，其中包含了对于数据的聚合操作。...下面代码使用resample函数，以三天为频率对数据进行下采样，然后采用均值方法对数据进行聚合。...下面代码是以90天为单位的时间窗对数据进行平滑的效果，可以发现平滑后的数据更加稳健。...2.5 OHLC图 OHLC图是专门针对时间序列的一种图，其中四个字母的含义如下：open, high, low and close price。这好像就是我妈看股票的时候的那个图。 ?
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。...mplfinance as mpf mpf.plot(data) 其中 data数据是一个DataFrame数据类型，必须包含：Open, High, Low and Close这四列，并且有时间日期索引（类型为：...Close': [2, 3, 4, 3] }, index=index_date) # 调用plot函数 进行绘图 mpf.plot(data) 我们看到，现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC...项目地址：https://github.com/jindaxiang/akshare/ 基本使用方法： 获取指数数据 import akshare as ak # 获取上证指数每日的变化数据 OHLC...OHLC sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001") data1 = sz_index.loc['2020-01-01 00:00:00
Python-for-data-重新采样和频率转换 ? 什么是重新采样 重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。...向下采样：高频率—>低频率 向上采样：低频率—>高频率 但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种 pandas中使用resample方法来实现频率转换 ?...将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，“M"或者"BM”，将数据分成一个月的时间间隔。...） 在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题： 开端：第一个值 结束：最后一个值 峰值：最大的一个值 谷值：最小的一个值 通过ohlc聚合函数能够得到四种聚合值列的DF数据 ts.resample...05-11 NaN NaN NaN NaN 2020-05-12 NaN NaN NaN NaN 2020-05-13 1.056361 0.815583 1.627846 0.326976 使用区间重新采样
数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。...其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据，parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式，index_col=0则将第一列数据指定为索引。...时间序列图 以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。...stock['close'].plot(grid=True) 如果我们将每日的开盘、收盘价和最高、最低价以折线的形式绘制在一起，难免显得凌乱，也不便于分析。...有多种方式可以衡量股价的相对值，最简单的方法就是将股价除以初始时的价格。
然后我们将ax1定义为图表上的子图。 我们在这里使用subplot2grid，这是获取子图的两种主要方法之一。...第十四章 OHLC K 线图 在 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何在 Matplotlib 中创建开，高，低，关（OHLC）的 K 线图。...为此，我们可以： candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') 最后，我们可以将x标签设置为我们想要的数量...在我们的字体字典中，我们将字体更改为serif，颜色为『深红色』，然后将字体大小更改为 15。这将全部应用于我们的图表上的文本，如下所示： 太棒了，接下来我们可以做的是，注解某个特定的绘图。...如果你一直关注这个教程，那么请确保保留旧的代码，或者你可以随时重新查看上一个教程的代码。
数据大小为： df.shape # 结果 (506,11) 所有的字段为： df.columns # 结果 Index(['Date', 'AAPL.Open', 'AAPL.High', 'AAPL.Low...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形，下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...增加悬停信息hovertext 悬停信息指的是：在图形中数据本身是不能看到的，当我们将光标移动到图中便可以看到对应的数据。 还是通过苹果公司股票的数据为例： ?...共享时间轴 import plotly.express as px stock = px.data.stocks(indexed=True) - 1 # 将原始数据减掉1 stock.head()...合并数据绘图 我们将3个股票的数据进行合并再绘图，使用的是concat函数： # tushare_data td = pd.concat([pingan,pinganbank,jinsen],axis
重新采样 resample resample是一个基于时间的groupby方法，可以方便的用于频率转换，重采样功能非常灵活，允许指定许多不同的参数来控制频率转换和重采样操作。...，并求和 ts.resample('1Min').sum() # 按照1分钟重新采样数据，并求 高开低收 ts.resample('1Min').ohlc() ?...# 源数据是按秒来设置的，要重新以250毫秒进行采样 ts[:2].resample('250L').asfreq() ts[:2].resample('250L').ffill(limit=2) ?...重新采样resample的参数 agg df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), index=pd.date_range('1/1/2012', freq=...，可以用on将日期列传入 # 按M（月份）来重新采样，传入日期列 df.resample('M', on='date').sum() # MultiIndex里有日期，那就用level来传入日期 df.resample
在本文中，我们将集中讨论众所周知的“bars”，如何在机器学习模型中正确地使用它们。在重新bars之后，我们将发现几种新的方法来构建输入和输出。当然，我们将比较统计和经验的方法。 K线发生了什么?...解决方案是根据另一种规则对这些进行采样： Tick bars：当出现N个ticks时，对 OHLC bar 进行取样； 成交量bars：当某一资产X股被交易时，对OHLC bar 进行取样； 成交额bars...：当资产在Y元上交易时，对OHLC bar 进行取样； 偏离bars：当价格的上升/下降或买入/卖出的比率偏离我们的预期时，对OHLC bar 进行取样。...我们只是想要注意，这些标签是在使用移动窗口对循环bar进行创建的，这不是采样数据点的最佳方式，我们稍后将讨论这个问题。...因此，如果第一个标签上为“up”，检查我们是否也会达到获利目标，如果确认，我们将第二个标签设为1。如果我们有第一个标签为" down "并且我们将达到止损，我们仍然把它标记为1。
在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。 导入包 将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。...amzn.tail() 输出： 代码说明 我们做的第一件事是定义一个名为'get_historical_data'的函数，该函数以股票代码（'symbol'）和历史数据的开始日期（'start_date'）为参数...OHLC图 OHLC 图表是一种条形图，显示每个时期的开盘价、最高价、最低价和收盘价。 OHLC 图表很有用，因为它们显示了一段时间内的四个主要数据点，许多交易者认为收盘价是最重要的。...Amazon OHLC 数据切片为最后 50 个读数，这样做的目的只是使图表更清晰，以便元素可见。...上面的单行代码将产生如下所示的输出： OHLC图表 烛台图 交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。
yarn add d3-request --save 然后我们打开项目中已经为我们创建好的 App.js，从 d3-request 包中引入 json 方法。...然后我们定义一个解析的格式，如下图： 图片 随后在代码中，我们将时间转换为时间戳格式。并创建两个数组，用来给图表传递数据使用。我们把需要的数据放到这两个数组中。...我们首先在构造函数中把这个 config 设置为空的对象。保证代码可以运行起来。...Volume', data: volume, yAxis: 1 }] } }); 这个结构第一次看非常复杂，但大家不要慌，你只要关注两个 data，一个是 data: ohlc...endDate=2016-02-20&type=0"; json(url, (err, data) => { const result = data.result; let ohlc
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