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。
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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。
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。
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。
上一篇《用Python绘制专业的K线图》,讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上,继续讲解移动均线的绘制。
我最近出了一本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法。此外,还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道。一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌。
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。
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。
最近苹果的股价一路疯长,继周四突破万亿美元市值后,周五盘中高点、收盘价双创新高。盘中高点达208.74美元,收盘价报207.99美元,上涨0.29%,创历史收盘新高,市值达10045.76亿美元。
欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中,我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。
在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。
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。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 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。
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch9 绘制多项式函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建函数 func = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 3 * x + 4 # poly1d 根据系数数组创建函数,高项系数在前 func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = n
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
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。
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得。
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。
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
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
Python中,matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库,但是matplotlib已经确立了一个标杆,在许多情况下,它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
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。
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。
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:
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的,也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融工具属性、金融工具的限价和上一个交易日的收盘价格。 动态金融数据是在交易时间内可能持续变化的数据。 动态数据包括市场深度、最后交易价格、金融工具的时间和数量,以及当日的最高和最低价格。 本章包括获取各种类型金融数据的配方。
在股市里,光是一支股票,其 K 线、形态、指标就已经含有丰富的信息,更何况股市里有大几千支股票,各种信息令人眼花缭乱。普通散户到底如何全盘分析,选出一支潜力股?
从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标。
此版本更新了 Zipline,使其与 Python >= 3.7 以及当前版本的 Pandas、scikit-learn 等相关的 PyData 库兼容。
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征,表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了,读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题:怎么让时间轴表现的不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图的方式:
不用深厚的数学功底也不用深厚的金融知识, 本文中也不会引用各种高深的投资模型或数学模型。这不用,那不用的,到底怎么用python炒股?往下看
由于小编并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型。
工作任务和目标:用户输入一个上市公司名称,然后程序自动从东方财富网批量获取上市公司的全部新闻资讯
这节要写的是从网站爬取财务报表信息,然后写入自己的数据集中。财务信息有了,接着就可以自己算各个股票的PE市盈率了。
投资理财是几乎是每个人的人生必修课,修的好,能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识,不要进入股市。假如你有一些闲钱,这些钱如果没了,对你的生活质量丝毫不受影响,那么,可以用这些闲钱玩一玩股票,记住一点,不可以使用杠杆,如果没有闲钱,那就玩模拟炒股吧。
最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
交易日历代表单个市场交易所的时间信息。时间信息由两部分组成:时段和开/闭市时间。这由 Zipline 的TradingCalendar类表示,并作为所有新的TradingCalendar类的父类。
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。
在Kimi中输入提示词: 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:
前面我们以Time series 图表为例,学习了面板的配置参数,在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表,配置参数大同小异。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识,就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
我只是想写一篇简短的帖子,只是想对大家说声“谢谢”。没有太多细节,我最近经历了很多事情,我觉得我所做的任何事情对除我自己以外的任何人都没有(或将有)价值。我发布了我的爱好操作系统,在两天之内,我的repo收到了20颗星,在crates.io上的下载量达到了200,有很多有用的(有趣的)评论来帮助我改进我的工作。我确信我的工作有点差劲,但我肯定想继续在我发布的操作系统上工作。你们太棒了,让我对自己感觉好多了。让我觉得我可能不是在浪费时间。
安装的时候最好选择将 anaconda 加入到环境变量中,这样可以直接使用 conda 命令来管理包,而不需要增加额外的配置。
- 现实世界资产(RWAS)是真实的资产,以令牌或NFT的形式进行令牌。 - 它们可以作为正常令牌进行链子交易。该活动也称为RWAS令牌化。 - 从理论上讲,令牌化可以加密有形的资产和无形的资产,例如房地产,车辆,版权,发明,纸张,股票,债券,钻石,货币等。 - 我们经常错误地认为RWA是最近的热门趋势,但是您经常使用RWA的事实。它是Stablecoin,例如USDT,USDC,BUSD,... - Tether,Circle,Paxos等公司在现实世界中编码了资产,将其加密到OnChain代币中供我们使用。 - 在加密货币市场中,RWAS的Stablecoin担保资本化包括USDT,USDC,BUSD,USDP,TUSD的资本化高达1150亿美元(占加密货币市场的10%以上)。 =>但是,衡量市场中RWA开发水平,让我们暂时忽略美元由美元赞助的所有稳定币。 2. RWAS的角色
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 徐宇文,蒋晔、范玥灿 卞峥,yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产:金融交易的高速、高频与超大数据体量结合,促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注,在今天,技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中,你会看到R和Python,与C++,C#和Java这些语言并列。在本教程中,你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面: 基础知识:对于金融入门阶段的读者,你将会首先学到股票和交易策略,什么是时间序列
Pandas_Alive不仅包含动态条形图,还可以绘制动态曲线图、气泡图、饼状图、地图等。本文记录环境安装,数据获取,到最后生成动态gif全过程。
你可以使用matplotlib.path模块,在maplotlib中添加任意路径:
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