Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
之前在一篇文章中提到Matplotlib可视化,甚至可以用来画股票K线图,许多同学也在问代码,这次来发个文回应下。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
2021年牛年年后,A股行情跌跌不休,不少“九零后”跌成了“韭零后”。本想靠着基金翻身农奴把歌唱,没成想直接从贫下中农跌成了佃农。
各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
关于投资的几个类别,一般我们将天使、VC、PE三个部分统称为私募(Private Equity),指的是没有在证券交易所公开上市交易的资产。
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前几天美股熔断,据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次,成了头条新闻。令人始料未及的是,昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电,股市的变化瞬息万千,有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况,它就是K线图。
今天我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。首先要声明下,股市有风险,购买需谨慎啊!股票作为金融体系的一员,其走势收到了多方面的影响,并不是能够通过一两个算法,一些参数就可以完美预测,这是基于此,才衍生出了进入量化这个学科,专门用来做金融方面的数据分析。
我们可以看到上图的动图是一组组合动画,共有四部分组成:坐标横竖虚线的动画、曲线的动态绘制、小圆点的动画、渐变区域的动画。下面逐个分析
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。
现在在手上的是一个证券资讯类型的app,其中有涉及到股票行情界面,行情中有K线图等,看到网上很多人在求这方面的资料,所以我特地写了一个demo在此处给大家分享一下。 下面是做出来的效果图: 这个 界面
大家应该或多或少地会接触过股票,或者去购买股票型基金,但是提到股票基金就不得不提到的是K线图,今天小编就带领大家一起用Python来制作可以交互的高颜值K线图,
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
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
股市图表是投资者和交易者分析市场走势的重要工具之一。matplotlib是一个强大的Python绘图库,而mplfinance则是matplotlib的一个扩展库,专注于股市和金融图表的绘制。本文将深入介绍mplfinance的使用方法,帮助读者更好地利用这个工具进行股市数据的可视化分析。
你是一个Python编程专家,要完成一个编写Python脚本的任务,具体步骤如下:
之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图,地理信息图,饼图,双y轴图形的绘制,然后有朋友跟我说,最近沉迷股市,我这个框架能不能绘制K线图,他要从K线图中找规律,寻找逆风翻盘的机会,我跟他说,可以,安排,这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。
股市涨涨跌跌,如潮起潮落,千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律,破解投资和财富增值的密码,然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法:实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种,即实际操作,这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差,且经验积累非常有限,特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一,通过多层次、多维度的思考,综合利用理论、统计和历史研究方法,通过在实践中检验,不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言,实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验,试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场,其涨跌规律难以准确度量,但历史总是惊人的相似,正如《圣经》所言:“已有的事,后必再有。已行的事,后必再行,日光之下并无新事”。
* 再一个DOMCONTENTLOAD事件触发早,原因是一些GIF图片放在了DOMCONTENTLOAD之后再请求的
以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
根据 OpenAI 官网宣布:ChatGPT 即将推出新的语音和图像功能,并将于未来两周内面向 Plus 和 Enterprise 用户推出。另外语音功能也将在 iOS 和 Android 上推出(可在设置中选择加入),而图像功能将在所有平台上推出。
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
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
最近Python圈子当中出来一个非常火爆的框架PyScript,该框架可以在浏览器中运行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代码即可实现。该项目出来之后便引起了轰动,马上蹿升到了Github趋势榜榜首,短短20天已经有10K+的star了。既然如此,小编今天就带大家来看看该框架是如何使用的。
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。 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。 import pandas as pd i
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库,由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等,可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性,可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时,Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台,可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
使用Python绘制一幅专业的K线图,是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面,结合源代码,一步步实现专业K线图的绘制。
今天我们来分享一个 Flask 小应用,如何动手实现一个简易的在线股票 K 线图表。我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用,tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。
在前面的文章中,我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能,虽然大致的功能已经具备,但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代,GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此提供的
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
摘要:本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据,于是抽空画了一下K线图,熟悉pyecharts中K线图的画法
貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
作为一种技术手段,预测在金融、证券领域的应用非常广泛,尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法,并基于此对数据进行预处理,接着使用数据分析方法,建立基础特征,进一步构建预测模型,且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。
作为一种技术手段,预测在金融、证券领域的应用非常广泛,尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法,并基于此对数据进行预处理,接着使用数据分析方法,建立基础特征,进一步构建预测模型,且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。 获取股票数据 股票数据通常可从新浪股票、雅虎股票等网页上获取,此外还有一些炒股软件,如同花顺、通达信等都提供了非常清楚的股票数据展示和图表呈现。如果要获得实时的股票数据,可以考虑使用新浪股票提供的接口获取数据。以大秦铁路(股票代码:601006)为
在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略。
图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。画图思路大体就是:先画水平线图,再用 scatter 散点图画线左右两端的点,然后标注两端名称,以及标题和注解。
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