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。
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
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
开发策略时,如何直观地检查自己的交易逻辑是否正确?代码所实现的和自己的策略逻辑是否一致?moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了一个可以用于回测的交互K线工具。感谢moonnejs的分享!
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。
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:
作为一个热爱编程的大学生,怎么能不知道面向 stackoverflow 编程呢。 打开 stackoverflow 主页,在 questions 页面下选择按 vote 排序,爬取前 20000 页
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,
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。
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。
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。
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。
最近一直在整理统计图表的绘制方法,发现Python中除了经典Seaborn库外,还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制,而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果,当然,同时也能绘制出版级别的图表要求,此外,一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了,这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews,内容主要如下:
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助,需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师,尽管称谓不同,但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长,也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家,如果你有自己的学习路线图,希望你能乐意与我分享。 好了,现在就开启你的洪荒之力,和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧! 为什么要写这篇学习路线呢? 在AnalyticsVidhya上的众多资源中,学习路线图
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。
今天给大家分享一篇有趣的文章,灵感来自于前几天与室友的聊天,他告诉我抖音可以实时显示人的在线情况,如下图:
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
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
求助如何绘制垂直剖面的流线图,例如V-W的剖面,想尝试用流线图画个类似的经圈环流图
要说全球最火的程序员学习路线,那真是非developer-roadmap莫属了,是 Github 上第六大星标开源项目,每月有数十万开发人员访问该项目,斩获 215K star,有多火就不用再多说了吧!
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言,一直以来都是最热门的几种语言之一,甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java,成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称,应用场景相当广泛,不止有爬虫、数据分析,更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中,而且开发效率相当恐怖。
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
这是一个互动的路线图,指南和其他教育内容,旨在帮助开发人员在他们的职业生涯中成长。
开门见山 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2c4accaaareajh4s6y5qfaf6deelqaiia.f10002.mp4?dis_k=0ca4a152af138fdceb
在我github上follow,like,fork会支持我给lazy database做出更多的极简功能(比如heatmap,3d地形图等等)。
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。
来源:机器之心本文约1800字,建议阅读6分钟本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。 这个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容,点点鼠标,就能链接所需知识。 想从事人工智能领域的研究,盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料,学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看,这些方法可能作用并不是很大,却消耗了大量的时间和金钱。 这时,一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家,而又苦于找不到合适的学习方法,本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家
想从事人工智能领域的研究,盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料,学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看,这些方法可能作用并不是很大,却消耗了大量的时间和金钱。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
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
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。
箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表,本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。
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。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的,无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
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。
Matplotlib是非常强大的python画图工具 Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。
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。
前文详细介绍了向量表征系列文章,从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec,再到Asm2vec和Log2vec。这篇文章将描述Excel可视化分析的基本知识,以2022年电影市场为例。在论文中,一个好的图表胜千言万语,而实验数据生成后如何可视化表示至关重要,之前作者通常利用Python、Echarts等编写代码实现,而这篇文章将利用Excel生成,不论是代码、工具还是Office,它们都只是论文的辅助工具,更重要的是论文的创新和实验所生成的结果。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+,向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
在之前介绍PyQtGraph的文章中,我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中,我们都需要对实时的数据进行图形化展示。
缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取: https://github.co
自问自答的问题,缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取 https://
在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau,乃是BI领域的名门正派,其可视化之术,与PowerBI不相上下。matplotlib,则是Python江湖中的一位侠客,以编程之力,绘制图表,既精妙又实用。
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题,这种问题一般都是没有人回答的,因为这是一个到处都可以找得到答案的问题,所以也推荐大家
在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。
PDF lectures (2.1 GB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pdf.zip PPTX lectures (819 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pptx.zip Homework (4.3 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_hw.zip Sections (6.3 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_sections.zip
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。
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