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  • 股票数据可视化

    千次阅读 2019-06-22 07:49:36
    股票数据可视化 利用tushare+pyecharts将股票数据可视化,从各维度显示股票信息,一眼看出胖瘦,首页如下: https://michaelguan.github.com 点击股票名称可以进入个股展示页面,每一个图形都可以点击图例展示或隐藏...

    股票数据可视化

    利用tushare+pyecharts将股票数据可视化,从各维度显示股票信息,一眼看出胖瘦,首页如下:
    https://michaelguan.github.com
    点击股票名称可以进入个股展示页面,每一个图形都可以点击图例展示或隐藏某个系列的数据。
    还有一些数据没有获取到数据源,待后续完善。

    转载于:https://www.cnblogs.com/MichaelGuan/p/10534092.html

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    knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

    R语言使用案例一

    :设计函数:自动获取股票数据可视化。

    封装的函数功能包括:

    1.使用quantmod包中的getSymbols函数来抓取实时的股票数据;

    2.使用quantmod包中的chartSeries函数进行可视化输出K线图和相关指标;

    3.利用DT包中的datatable函数进行数据展示;

    4.再利用dygraphs包中的dygraph函数进行可交互的可视化输出.

    参数说明:

     stock_code: 股票代码(格式如"600000.ss", 其中后缀:上证.ss,深证.sz,港股.hk)
     start_time: 选择起始时间,格式如"2017-02-04"的字符串
     end——time:选择终止时间,格式如"2017-04-04"的字符串
    

    封装函数R代码:

    
    library(quantmod)
    library(dygraphs)
    library(DT)
    require(TTR)
    
    ## 函数名:
    Get_Stock <- function(stock_code, start_time, end_time){
    
        ## 1.获取数据,默认为雅虎网站
        stock_data <- getSymbols(stock_code, from = start_time, to=end_time, auto.assign = FALSE)
    
        ## 2.画可交互的K线图:
        k.data <- stock_data
        colnames(k.data) <- c("Open","High","LOW","Close","Volume","Adjusted")
        k.graph <- dygraph(k.data[,1:4], main = stock_code) %>%
          dyCandlestick()
    
        ## 3.画不可交互的K线图:
        #### addVo 添加成交量
        #### addMACD 添加移动均线
        #### addSAR 抛物线转向指标显示市场价格变化的趋势,它是一个领先指标
        #### addDPO 区间震荡线DPO是一个排除价格趋势的震荡指标
        chartSeries(stock_data, name = stock_code,  TA="addVo(); addMACD(); 
                    addSAR();addDPO()")
        ## 返回值:数据
        output <- list(k.graph, stock_data)
        return(output)
    }
    

    例子:整个函数体如上R代码,下面举个例子:以”600000.ss”为例,我们提取”2017-02-04”到”2017-04-04”时间段的数据进行可视化

    output <- Get_Stock("600000.ss", "2017-02-04", "2017-04-04")
    datatable(output[[2]])
    output[[1]]

    这里写图片描述

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    如上图就是函数的输出了,包括静态的可视化部分,和动态的可交互的股价序列图。

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  • 内容要求可以基于tushare包的股票相关数据,进行分析、展示、对比。具体题目可以自行决定,项目需要有一定的复杂度和代码量。最后大作业提交至少三部分内容:小论文(包括介绍,设计,模型/算法,实现,结果说明/...

    课程大作业;内容要求可以基于tushare包的股票相关数据,进行分析、展示、对比。具体题目可以自行决定,项目需要有一定的复杂度和代码量。最后大作业提交至少三部分内容:小论文(包括介绍,设计,模型/算法,实现,结果说明/评估,结论)实现程序打包程序运行方法和主要函数/类说明每人独立完成,便于评分。评分方式(最终分数评定取二者最大值,可以选择不做大作业)平时作业40%,期末机考60%平时作业40%,期末机考40%,大作业20%截止日期12月26日12点

    ;# 环境安装 - 建议安装Anaconda包,会自动装好一些常用python库,访问 / 下载 - IDE可选择Anaconda里面附带的Jupyter Notebook、spyder IDE;Pycharm(pku邮箱可以注册教育账号免费使用)或者其他自己顺手的IDE

    # 参考材料1. tushare包,网址 /安装方式:在合适命令行中运行pip install tushare,例如安装了Anaconda后可以在Anaconda Prompt里执行命令2. pandas包,常用数据分析工具,anaconda中有不需要安装入门教程 /pandas-docs/stable/10min.html百度可以搜到中文翻译后的版本 10分钟pandas入门3. matplotlib,python常用作图工具,anaconda内附教程: https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/;行情数据变动的可视化展示大盘行情与宏观经济数据的相关性分析爬取tushare数据,存入本地数据库中,仿照tushare的形式提供一套接口,或者对爬取的数据进行可视化或者是统计分析;学生已提交大作业;基于tushare和matplotlib实时绘制股票分时走势图;高频交易与捕捉市场微观结构--刻画 瞬时 买卖双方的力量 买卖双方的力量;对价格区间的进一步解构。子图一是真实交易价格的变动,子图二是上图中价格区间的最高值减最低值得到的价格区间长度。我们将区间长度分解成买卖两侧,即子图三和四,用以刻画买卖价格区间偏离上一时间段成交价格的偏离程度。偏离大也可以说明买(卖)的市场力量较大。;利用Python 和股票数据可视化解析行业典型企业的经营情况;SimpleStock——一种股票可视化及分析程序的开发与应用;用NumPy的多项式拟合功能将其拟合为10次多项式??从而预测股票的下次收盘价格。同时,程序会输出该只股票100天来实际走势、拟合函数走势和未来3天预测价格的变动图线;基于Python的货币供应变化与股票涨跌相关性关系及可视化的简单研究

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  • python实现股票历史数据可视化分析

    千次阅读 多人点赞 2021-02-08 20:13:45
    投资有风险,选择需谨慎。...2 pyecharts实现数据可视化 2.1 导入库 2.2 初始化画布 2.3 根据需要传入关键性数据并画图 2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载 2.5 完整代码展示 3 结果展示 ..

    投资有风险,选择需谨慎。 股票交易数据分析可直观股市走向,对于如何把握股票行情,快速解读股票交易数据有不可替代的作用!

    目录

    1 数据预处理

    1.1 股票历史数据csv文件读取

    1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列”

    1.3 数据类型转换

    1.4 数据按列提取并累加性存入列表

    2 pyecharts实现数据可视化

    2.1 导入库

    2.2 初始化画布

    2.3 根据需要传入关键性数据并画图

    2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载

    2.5 完整代码展示

    3 结果展示


    1 数据预处理

    1.1 股票历史数据csv文件读取

    import pandas as pd
    import csv
    df = pd.read_csv("/home/kesci/input/maotai4154/maotai.csv")

    1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列”

    df_high_low = df[['date','high','low']]

    1.3 数据类型转换

    df_high_low_array = np.array(df_high_low)
    df_high_low_list =df_high_low_array.tolist()

    1.4 数据按列提取并累加性存入列表

    price_dates, heigh_prices, low_prices = [], [], []
    for content in zip(df_high_low_list):
        price_date = content[0][0]
        heigh_price = content[0][1]
        low_price = content[0][2]
        price_dates.append(price_date)
        heigh_prices.append(heigh_price)
        low_prices.append(low_price)

     

    2 pyecharts实现数据可视化

    2.1 导入库

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line

    2.2 初始化画布

    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))

    2.3 根据需要传入关键性数据并画图

        .add_yaxis(
            series_name="最低价",
            y_axis=low_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),
                ]
            ),
        )
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=True)

    2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载

    .render("HTML名字填这里.html")

    2.5 完整代码展示

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line
    
    (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
        .add_xaxis(xaxis_data=price_dates)
        .add_yaxis(
            series_name="最高价",
            y_axis=heigh_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[
                    opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                    opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
                ]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
            ),
        )
        .add_yaxis(
            series_name="最低价",
            y_axis=low_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),
                ]
            ),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="茅台股票历史数据可视化", subtitle="日期、最高价、最低价可视化"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=True),
        )
        .render("everyDayPrice_change_line_chart2.html")
    )
    

    3 结果展示


    感谢阅读

    END

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