Mathplotlib pandas-绘制平均线到散点图？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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利用MATLAB进行金融数据分析与可视化

5.1 绘制价格趋势图以下代码将绘制Apple Inc.的股票收盘价格趋势图。...收盘价格趋势图');xlabel('日期');ylabel('收盘价格 ($)');grid on;datetick('x', 'yyyy-mm-dd', 'keepticks'); % 保持日期格式5.2 绘制移动平均线移动平均线可以帮助我们更好地理解价格趋势...% 计算移动平均线windowSize = 20; % 20日移动平均dataTable.MA20 = movmean(dataTable.Close, windowSize);% 绘制收盘价格和移动平均线...K线图');xlabel('日期');ylabel('价格 ($)');grid on;datetick('x', 'yyyy-mm-dd', 'keepticks');7.2 散点图和回归分析散点图可以帮助识别变量之间的关系...示例代码以下代码将绘制Apple Inc.收盘价与移动平均线之间的散点图，并进行线性回归分析：% 散点图与线性回归figure;scatter(dataTable.MA20, dataTable.Close

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使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

所以绘制了协方差和相关性的热图 Seaborn的pairplot()函数用于创建散点图矩阵。在这个矩阵中，可以看到stock_returns中的变量是如何成对关联的。...可以使用10、20、30天移动平均线，短移动平均线通常用于短期交易，而长移动平均线则用于长期交易。当我们考虑更多的天数时，这条线变得越来越平滑。...散点图直观地表示了投资组合的风险和收益关系。最佳投资组合是具有最大夏普比率的投资组合，其权重也可以提取的。该代码标识夏普比率最高的投资组合，然后显示分配给该投资组合中每个公司的分配或权重。...这些模拟的最终价格存储在“sim”数组中并绘制出来。通过这样做，代码提供了对Twitter股票未来价格范围的潜在洞察，这是由蒙特卡洛模拟确定的。...5、利用几何布朗运动(GBM)代替算术布朗运动(ABM)生成随机路径，将随机路径输入到蒙特卡罗仿真中。观察改变风险因素如何影响最优投资组合。

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使用 Python 进行财务数据分析实战

每个单元格显示两个变量的散点图，对角线图显示 KDE 图以可视化单个变量的分布。点的透明度值为 0.1 以显示密度，图形大小设置为 12 x 12 英寸。...代码会计算并将短期和长期移动平均线加入到信号DataFrame的各自列中。最后，通过比较这两个移动平均线来生成交易信号，如果短期大于长期，就将信号列设为1.0。...在子图中，使用红色绘制苹果公司股票的收盘价，并加入两条移动平均线。在买入信号处添加符号^，在卖出信号处添加符号v，这两个符号均位于短移动平均线的顶部。最终的图表将显示在窗口中。...它通过计算252天窗口内的滚动最高调整收盘价，以确定从该最高价到当前价格的每日跌幅（以百分比表示）。该代码还计算了同一时期的最大每日跌幅，这代表了从峰值下降的最大百分比。...然后，将这些值绘制在图表上，以直观显示在选定期限内持有AAPL股票的潜在风险。

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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线

这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...start是一个代表日期的字段，也就是说我们可以赋值给geom_vline函数一个字段，从而在折线图中绘制出多个时间点的辅助线。

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python 实现Web版股票行情界面

Kline方法绘制K线图 from pyecharts import Kline import pandas_datareader.data as web import datetime df_stockload...xaxis_rotate=30, yaxis_min=0.9*min(df_stockload["Low"])) kline.show_config() kline.render(r'k.html') Line方法绘制移动平均线...pyecharts import Line import pandas_datareader.data as web import datetime # example1 Line line = Line("移动平均线图示例...0.9*min(df_stockload["Low"]))#is_smooth 平滑曲线显示 line.show_config() line.render(r'average.html') Bar方法绘制成交量...from pyecharts import EffectScatter # example1 EffectScatter es = EffectScatter("动态散点图示例") #带有涟漪特效动画的散点图

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实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。...它告诉我们该数据一共有20行，索引是时间格式，日期从2015年1月5日到2015年1月30日。总共有14列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。...K线图相传K线图起源于日本德川幕府时代，当时的商人用此图来记录米市的行情和价格波动，后来K线图被引入到股票市场。每天的四项指标数据用如下蜡烛形状的图形来记录，不同的颜色代表涨跌情况。...下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...上面的散点图看着有些眼花缭乱，我们可以使用numpy.corrcof()来直接计算各指标数据间的相关系数。

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如何用Power BI可视化数据？

image.png image.png 6.如何绘制散点图、瀑布图和漏斗图？有时候为了分析销量的情况与趋势，我们会建立散点图或者瀑布图。...在“可视化效果”中选择“散点图”，添加所需的数据，就可以绘制散点图。 image.png 散点图可以观察多种数据之间的关系，常用于相关分析中。...image.png 在“可视化效果”中选择“漏斗图”，添加所需的数据，就可以绘制漏斗图。漏斗图用于观察用户转化分析。...image.png 另外，如果想要分析图形的趋势或者平均值等，可以点击“格式”旁边的“分析”图标，添加趋势线、平均线等辅助线。 image.png 8.如何设置页面布局和格式？...2)如何创建切片器 3)如何绘制地图 4)用矩阵和表汇总数据 5)散点图、漏斗图和瀑布图 6)修改图表颜色 7)页面布局和格式设置推荐：如何根据业务选择图表？

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用Python快速分析和预测股票价格

来源于雅虎财经的股票价格这段代码将提取从 2010 年 1 月到 2017 年 1 月的 7 年的数据。你可以根据需要调整开始和结束日期。...此外，该移动平均线可能充当“阻力”，代表着股票的下跌和上升趋势，你可以从中预期它的未来趋势，不太可能偏离阻力点。...正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。为了更好地理解，让我们用 Matplotlib 来绘制它。我们将用移动平均线来绘制股票价格表。...让我们绘制散点图来观察 Apple 和 GE 的收益分布。...Apple 和 GE 的散点图我们可以看到，GE 的收益和 Apple 的收益之间存在着微弱的正相关关系。似乎在大多数情况下， Apple 的回报率越高，GE 的回报率也就越高。

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Python3对股票数据进行分析

3、绘制股票收盘价和成交量的时间序列图 3、绘制K线图（蜡烛图）（1）K线图理论（2）K线图绘制 4、股票指标相关性分析（1）相关关系分析（2）相关系数（Correlation coefficient...print(stock_data.info()) 2、绘制股票成交量的时间序列图绘制股票在2013年到2019年的日成交量的时间序列图。...表示意义：能够全面透彻地观察到市场的真正变化。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。...4、股票指标相关性分析（1）相关关系分析下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...5、移动平均线移动平均线（Moving Average，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标

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用ggpubr包制图

密度图(ggdensity)与平均线(add = "mean")；按性别("sex")进行颜色填充;加入边际地毯（rug = TRUE）并使用自定义面板(palette = c("#00AFBB", "...下面是绘制柱状图(gghistogram)，其他参数和上面类似。...条形图数据集这里用mtcars数据集中进行绘制。...在下面的R代码中，我们将绘制来自mtcars数据集的mpgz-score变化（标准化的一种）。...克利夫兰散点图在前面的基础上，只要加入以下代码即可得到克利夫兰散点图(theme_cleveland())。

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可视化技能之Matplotlib(上)|可视化系列01

基础图表绘制数据可视化从目的来说，是为了更直观展示数据或数据之间的对比、分布或关联关系。散点图、折线图、柱状图、条形图、饼图、直方图是非常常用而基础的可视化图。...通过ax.scatter(x,y)绘制以x为横坐标，y为纵坐标的散点图，scatter的重要参数如下： •x,y：对应着x轴和y轴的数据，散点画在坐标轴里的[xi,yi]处。...散点图参数示例 ax.plot(x,y,'o')也可以画散点图，ax.plot()核心是绘制坐标系下的点和点之间的连线的，当突出点的大小而省略线时，就是散点图了，同样突出线就变成了折线图。...(x, ls='--', color='r')，那水平平均线呢？...可以通过将柱状图和散点图结合的方法绘制，Matplotlib库绘制起来并不复杂，代码如下。但对于一些散点图的y轴不支持分类标签的库来说，要画棒棒糖图还是挺复杂的。

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可视化系列：Python能做出BI软件的联动图表效果？这可能是目前唯一的选择

行2：数据源不用改行3：由于数据源是每个销售员的数据，而现在需要的是客单价的平均，因此在绑定 x 轴的时候，直接指定对客单价做平均操作行4：mark_rule 表示画一条线现在只是画出客单价的平均线...，同理得到成交率的平均线：行3：注意成交率是在 y 轴，因此使用 alt.Y 现在我们得到3个图表，只需要简单把他们叠加起来就可以：行19：只要简单把各个图表相加即可叠加这么多的代码，这包有啥好用...进一步简化即可：行1：数据源一致，直接定义数据源即可行3-6：使用定义的数据源做散点图行8：2个平均线图基于同样的数据源，同样的数据形状。...因此，直接使用定义的散点图作为基础，通过 mark_text 修改数据形状。通过 encode，把字段销售员绑定到图表的 text 属性上。...其中通过 dy 参数，让显示的文本向上偏移10个像素注意，此时标签图的 encode 中的 x 轴与 y 轴实际与散点图一致(point) 行15：把标签图叠加即可到这里，我们只是在做静态图

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用Python可视化股票指标

用Python可视化股票指标一个完整的量化交易策略指考虑到交易的方方面面，但是能不能赚钱，谁知道呢 :) 但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的...MACD MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线...--- 摘自百度百科移动平均线应该是应用最广泛的技术指标了，因为几乎所有的交易软件都会绘制移动平均线，它就是反应了历史的趋势，走势向上则向上，反之亦然。...data.ma10, label="MA10") ax_canddle.plot(data.index, data.ma30, label="MA30") ax_canddle.legend() # 绘制...sigal"], label="sigal") ax_macd.bar(data.index, data["hist"] * 2, label="hist") ax_macd.legend() # 绘制

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从零开始学统计 04 | 协方差与相关性分析

现在，先将一对细胞连接，绘制一个点 ? 绘制完成，我们发现，X 基因相对较低的细胞对应的 Y 基因的值也较低，两个基因出现步调一致的表达情况，这可以用一条线来表示： ?...分子是二者的协方差，用来确定斜率的正负分母是标准差，使相关性质取值范围为-1到1。而且可以确保数据规模不影响相关性值 4....R平方绘制小鼠编号和小鼠体重的散点图，计算点与体重均值的距离，计算方差： ? 小鼠体重与小鼠体型的散点图，同样绘制点与均值的距离，计算方差： ?...Var(mean)：数据值与其平均值的差的平方和，用来衡量数据点离均值线的远近 Var(line)：数据值与蓝线的差的平方和，用来衡量数据点离拟合线的远近最终 R^2 的范围是 0 到 1，因为拟合直线附近的变化...，永远不会大于，以平均线为基准衡量附近的变化。

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数据可视化-入门1

图表图形基本组成知道了可视化图形的好处，也了解了mathplotlib和numpy是什么，接下来就学习看如何利用这两个工具就实现我们要绘制的图形。...Grid:设置是否显示网格动手绘制y=5x直线图光看文字很难理解，下面我们就动手去绘制 y=5x 的直线图形，做中学去理解。...] # 生成y轴数据 [-50, -40, -30, -20, -10, 0, 10, 20, 30, 40] y = [5*i for i in range(-10, 10, 2)] # 传入数据到plot...解释：其实可视化就是利用程序去绘制图形，只要我们把数据准备好，绘制图形比用我们手绘制图形简单多了。手绘制图形是不是得将所有点（x,y）数据准备好，然后一一连接到一起就可以了。...] # 生成y轴数据 [-50, -40, -30, -20, -10, 0, 10, 20, 30, 40] y = [5*i for i in range(-10, 10, 2)] # 传入数据到plot

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股票API、指数API｜恒生指数成分股走势特征分析

以恒生指数为例，要确保 API 能提供从早期到当下的完整指数数据，涵盖每日开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等关键维度。...三、趋势分析方法绘制价格走势图：使用数据可视化工具，如 Matplotlib 或 Seaborn，将从 API 获取并整理后的恒生指数收盘价数据绘制成折线图。...通过直观的图形展示，能够清晰地观察到指数在不同时期的整体走势，是上升、下降还是盘整。例如，在香港经济繁荣发展阶段，走势图会呈现出稳步上升的曲线；而在遭遇重大经济危机时，曲线则可能急剧下滑。...移动平均线分析：计算恒生指数的不同周期移动平均线，如 50 日、100 日、200 日移动平均线。移动平均线能够平滑价格波动，帮助识别长期趋势。...当短期移动平均线向上穿越长期移动平均线时，往往被视为多头信号，预示着指数可能上涨；反之，短期移动平均线向下穿越长期移动平均线，则可能是空头信号。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法：残差图；散点图；假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。四、什么是多重共线性，它如何影响模型性能？...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。九、方差膨胀因子的作用是什么？...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 0，则意味着我们的模型与平均线的结果是相同的，因此需要改进我们的模型。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法 - 残差图散点图假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 4、什么是多重共线性。它如何影响模型性能？...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 0，则意味着我们的模型与平均线的结果是相同的，因此需要改进我们的模型。

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机器学习回归模型相关重要知识点总结

找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法：残差图；散点图；假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。四、什么是多重共线性，它如何影响模型性能？...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 0，则意味着我们的模型与平均线的结果是相同的，因此需要改进我们的模型。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法：残差图；散点图；假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。四、什么是多重共线性，它如何影响模型性能？...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。九、方差膨胀因子的作用是什么？...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 0，则意味着我们的模型与平均线的结果是相同的，因此需要改进我们的模型。

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