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  • 2021-04-24 13:20:42

    如何看股票曲线图?股票曲线图讲解

    股票分时图走势图表:

    乳白色曲线图表明这种个股的分时图交易量价钱。淡黄色曲线图表明这种个股的均价。淡黄色柱线表明每分的交易量,企业为手(100股/手)。

    下边是分时图走势图表中经常会出现的专有名词及寓意:

    A、外盘期货:卖价是卖出价时交易量的手数总数称之为外盘期货。

    B、内盘:卖价是买价时交易量的手数总数称之为内盘。当外盘期货总计总数比内盘总计总数大许多 ,而股票价格也在增涨时,说明许多 人到抢盘买入股票。当内盘总计总数比外盘期货总计总数大许多 ,而股票价格下挫时,表明许多 人到抛售股票。

    C、买一,买二,买三为三种授权委托买进价钱,在其中买一为最大申买价钱。

    D、卖一,卖二,卖三为三种授权委托售出价钱,在其中卖一为最少申卖价钱。

    E、委买家数:就是指买一,买二,买三全部授权委托买进手数求和的总数。

    F、委卖手数:就是指卖一,卖二,卖三全部授权委托卖下手数求和的总数。

    G、委比:委买委卖手数之差与之和的比率。委比周围的标值为委买家数与委卖手数的误差。当委比为恰逢时,表明买家的能量比卖家强,股票价格增涨的概率大;当委比为负数的情况下,表明卖家的能量比买家强,股票价格下挫的概率大。

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    原标题:如何看懂股票曲线图,一文搞懂这些曲线所代表的含义!

    在股票技术分析中,我们经常要分析K线图,分时图等等,有些新手在入门的时候常常把两者弄混,所以统称它们为曲线图,实际它们就是K线图和分时图了,到底如何看懂股票曲线图?一起看看这些曲线所代表的含义吧。

    eb3775518f3998b77008911e30daa32b.png

    1)白色曲线:表示大盘加权指数,即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。

    2)黄色曲线:大盘不含加权的指标,即不考虑股票盘子的大小,而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的大盘指数。 参考白黄二曲线的相互位置可知:

    A)当大盘指数上涨时,黄线在白线之上,表示流通盘较小的股票涨幅较大;反之,黄线在白线之下,说明盘小的股票涨幅落后大盘股。

    B)当大盘指数下跌时,黄线在白线之上,表示流通盘较小的股票跌幅小于盘大的股票;反之,盘小的股票跌幅大于盘大的股票。

    3)红绿柱线:在红白两条曲线附近有红绿柱状线,是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减;绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。

    4) 黄色柱线:在红白曲线图下方,用来表示每一分钟的成交量,单位是手(每手等于100股)。

    5) 委买委卖手数:代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。

    6)委比数值:是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候,表示买方力量较强股指上涨的机率大;当委比数值为负值的时候,表示卖方的力量较强股指下跌的机率大。

    个股即时分时走势图:

    1) 白色曲线:表示该种股票即时实时成交的价格。

    2) 黄色曲线:表示该种股票即时成交的平均价格,即当天成交总金额除以成交总股数。

    3) 黄色柱线:在红白曲线图下方,用来表示每一分钟的成交量。

    4) 成交明细:在盘面的右下方为成交明细显示,显示动态每笔成交的价格和手数。

    5)外盘内盘:外盘又称主动性买盘,即成交价在卖出挂单价的累积成交量;内盘主动性卖盘,即成交价在买入挂单价的累积成交量。外盘反映买方的意愿,内盘反映卖方的意愿。

    6)量比:是指当天成交总手数与近期成交手数平均的比值,具体公式为:现在总手/((5日平均总手/240)*开盘多少分钟)。量比数值的大小表示近期此时成交量的增减,大于1表示此时刻成交总手数已经放大,小于1表示表示此时刻成交总手数萎缩。 实战中的K线分析,必须与即时分时图分析相结合,才能真实可靠的读懂市场的语言,洞悉盘面股价变化的奥妙。K线形态分析中的形态颈线图形,以及波浪角度动量等分析的方法原则,也同样适合即时动态分时走势图分析

    关于看懂股票曲线图?怎么看分时图?的介绍讲完了,只要知道了哪些曲线,知道哪些柱线所代表的含义之后,就能知道它们背后所带来的信息了,对于大家炒股就能提供参考价值了。返回搜狐,查看更多

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  • Python数据可视化:如何创建曲线图

    千次阅读 2020-08-04 13:39:57
    初学者使用matplotlib创建图形前,应该先学习matplotlib的基础知识,阅读另一篇文章:Python数据可视化:认识Matplotlib 本文主题是如何用Matplotlib创建曲线图(lineplot)。 import numpy as np import matplotlib....

    一图胜千言,使用Python的matplotlib库,可以快速创建高质量的图形。

    用matplotlib生成基本图形非常简单,只需要几行代码,但要创建复杂的图表,需要调用更多的命令和反复试验,这要求用户对matplotlib有深入的认识。

    蜂鸟数据推出一个新的系列教程:Python数据可视化,针对初级和中级用户,将理论和示例代码相结合,分别使用matplotlib, seaborn, plotly等工具实现可视化。

    初学者使用matplotlib创建图形前,应该先学习matplotlib的基础知识,阅读另一篇文章:Python数据可视化:认识Matplotlib

    本文主题是如何用Matplotlib创建曲线图(lineplot)。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 在jupyter notebook显示图形
    %matplotlib inline
    
    # 选择'ggplot'样式
    plt.style.use("ggplot")
    

    1. 基础线图

    使用matplotlib创建图形的四个基本步骤:

    1. 准备数据
    2. 创建Figure和Axes对象,前者一般简称为fig, 是所有数据和几何图形的容器,后者一般简称为ax,代表坐标轴,包含标题,横坐标/纵坐标,图例等对象元素
    3. 调用ax.plot(),将数据映射到图表
    4. 调整样式,如添加标题,改变颜色等

    matplotlib提供两种不同的绘图接口:有状态接口(plt绘图函数)和无状态接口(面向对象),我们将使用面向对象范式。

    # 准备数据
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    # 创建Figure和Axes对象
    # 创建方法1:分别调用plt.figure(), plt.subplot()
    # fig = plt.figure()
    # ax = plt.subplot()
    
    # 创建方法2:直接调用plt.subplots() -> 返回(Figure, Axes)元组
    # figsize参数控制图形的大小
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    # 调用Axes对象的绘图接口,映射数据
    ax.plot(x, y)
    ax.plot(x, y2)  # 多次调用将继续添加数据到图表
    

    在这里插入图片描述

    2. 调整颜色,样式和大小

    参数’color’控制颜色,接收任意能够代表颜色的字符串。如果不指定颜色,matplotlib会自动会多条曲线选择颜色。

    x = np.arange(100)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, x, color="red")  # 用名字代表颜色, 'red'代表红色
    ax.plot(x, x + 10, color="b")  # 颜色代码,(rgbcmyk)
    ax.plot(x, x + 20, color="0.25")  # 灰度,取值0-1
    ax.plot(x, x + 30, color="#FFDD44")  # 十六进制代码
    ax.plot(x, x + 40, color=(1.0,0.2,0.3))  # RGB 元组,元素取值0-1
    

    在这里插入图片描述

    参数’linestyle’控制曲线的样式,有包括实线和虚线在内的多种样式可供选择,默认为实线。

    x = np.arange(100)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, x, linestyle="solid")  # 实线,等价于'-'
    ax.plot(x, x + 10, linestyle="dashed")  # 虚线,等价于'--'
    ax.plot(x, x + 20, linestyle="dashdot")  # 点画线,等价于'-.'
    ax.plot(x, x + 30, linestyle="dotted")  # 点线,等价于':'
    

    在这里插入图片描述

    ax.plot()有一个可选参数’fmt’,可以直接指定曲线的颜色和样式。

    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, y, "r-")  # 红色实线,等价于color="red", linestyle="solid"
    ax.plot(x, y2, "b--")  # 蓝色虚线,等价于color="blue", linestyle="dashed"
    

    在这里插入图片描述

    参数’linewidth’调整曲线的大小,用一个实数代表相对大小。

    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, y, linewidth=3.0)
    ax.plot(x, y2, linewidth=6.0)
    

    在这里插入图片描述

    3. 调整坐标轴的范围

    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, y, "r-")
    ax.set_xlim(-2, 12)  # 提供(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(-1.5, 1.5)  # 提供(ymin, ymax)
    

    在这里插入图片描述

    4. 添加标题,坐标轴标签和图例

    优秀的可视化要传递有效的信息,有一些图形元素必不可少,例如标题,坐标轴标签,如果有多条曲线,为每条曲线添加标签是合理的。

    用面向对象的方法调整样式时,主要通过调用类似ax.set_title()这样的方法来完成。所有设置方法请参考官方文档.

    x = np.linspace(0, 10, 100)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    # 设置label参数,为每条曲线添加标签
    ax.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
    ax.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")
    
    # 调用一系列set方法来设置样式
    ax.set_title("Simple Line Plot", fontdict={"fontsize": 25})  # 添加标题,调整字符大小
    ax.set_xlabel("x")  # 添加横轴标签
    ax.set_ylabel("y=f(x)")  # 添加纵轴标签
    ax.legend(loc="best")  # 展示图例
    

    在这里插入图片描述

    5. 同时调整多个样式

    调用ax.set()接口可以同时设置多个样式,避免逐个调用的繁琐。

    x = np.linspace(0, 10, 100)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    
    ax.plot(x, np.sin(x), "r-", label="sin(x)", linewidth=2)
    ax.plot(x, np.cos(x), "b--", label="cos(x)", linewidth=3)
    
    ax.set(xlim=(-2, 12), ylim=(-1.5, 1.5),
           xlabel="x", ylabel="y=f(x)",
           title="Simple Line Plot")
    ax.legend(loc="best")
    

    在这里插入图片描述

    结论

    本文介绍了如何用matplotlib创建曲线图,以及调整样式的基础方法。初学者只有掌握了这些基础方法,才能进阶到更加复杂的图形。接下来我们将继续探索柱状图,散点图和更多可视化方法,创建更多美观的图形。

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    我去吃快餐的,由15元升到17元,通胀率13.33%中国的通货膨胀率是多少按经济学理论和国际通行惯例,一般可将居民消费价格视为通货膨胀率。以下是1996年以来中国的居民消费价格。 可能你会觉得数据没有人们心里的感觉...
  • 从市场数据引导收益率曲线、贴现曲线和远期曲线 **************** 引导结果 ************************ 时间(年)| 收益率曲线 | 折扣曲线| 远期曲线 | -------------------------------------------------- ------...
  • 用python画价格—需求曲线图

    千次阅读 2018-08-06 23:46:34
    然后我让她给我发了一下她画的(微观经济学的)就是这样的 然后我感觉以我水平应该可以用python画一下这个。 说干就干。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from pylab impor...
  • 供给曲线和需求曲线的解析

    千次阅读 2020-12-20 06:59:53
    (3)影响需求变动的因素:居民收入、预期价格、相关商品的价格、消费者的喜好、国家的宏观调控(4)启示:A生产者要生产适销对路高质量商品,要讲诚信,...4、供给曲线(1)内涵:表达的是供给与价格的关系,即供给随着价...
  • 1.使用准备 在pro中, 添加QT+= charts 然后在界面头文件中添加头文件并声明命名空间,添加: ...绘制曲线图需要用到3个类 QSplineSeries: 用于创建有由一系列数据组成的曲线.类似的还有QPieSeries(饼图数据...
  • 价格变动的影响:(1)价值是价格的决定因素,供求关系和其他因素是影响因素。在市场经济条件下,价格主要由市场形成。供求与价格相互影响、相互制约,但不能相互决定。(2)对互为替代品和互补商品的价格变动影响可归纳...
  • 有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右...自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特功能...
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  • matlab实现多种股票数据同列收盘价格分析走势,以及涨跌幅变化曲线
  • name : '价格', boundaryGap: [0.2, 0.2] }, { type : 'value', scale: true, name : '预购量', boundaryGap: [0.2, 0.2] } ], series : [ { name:'预购队列', type:'bar', xAxisIndex: 1, ...
  • 1、前言前些天发现FMZ策略回测结果输出的盈亏曲线结果比较简单,故想着是否获取收益结果数据后自己再进行处理,得到更详细的资金曲线评估报告,并且用图形可视化展示出来。着手把想法写出来的时候发现并不是那么容易...
  • 淘宝怎么看历史价格走势曲线?

    千次阅读 2020-12-09 10:12:55
    为了避免购物过程被坑,今天小编教大家如何查询一件商品的历史价格和历史折扣信息。第一步:首先,打开淘宝App,找到要查询的商品。第二步:点击商品进入商品详情页,然后点击分享按钮。 第三步:点击中 复制...
  • 看涨/看跌期权价格曲线

    千次阅读 2021-03-31 16:29:01
    横轴是标的资产价格(现货价格
  • 特效描述:利用HTML5实现 数据曲线 走势图表代码。利用HTML5实现数据曲线走势图表代码代码结构1. 引入JS2. HTML代码var data = generateDayWiseTimeSeries(new Date("22 Apr 2017").getTime(), 115, {min: 30,max: ...

空空如也

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