价格形态的可视化,其中stock_plot是使用pyecharts0.5.11版本写的画图脚本文件,ktype=0为普通K线,=1为修正K线图。 stock_plot(ss_20[0]).kline_plot(ktype=0) stock_plot(ss_20[1]).kline_plot(ktype=0) stock_plot(ss_60[0]).kline_plot(ktype=0) stock_plot(ss_60[1]).kline_plot(ktype=0)...
603518.SH 4;600696.SH 4;000820.SZ 4;002175.SZ 3;002575.SZ 3;600462.SH 3;002997.SZ 2;002592.SZ 2;600518.SH 2;002885.SZ 2;603538.SH 2;002630.SZ 2;002071.SZ 2;002587.SZ 2;002021.SZ 2;600581.SH 2;601127.SH 2 #stock_plot为个人画图脚本文件 stock_plot(result.index[0]).kline_p...
stock['p_change'].plot(grid=True).axhline(y=0, color='black', lw=2) 为了解决第二种方法中的两难选择,我们引入第三种方法,就是计算价格的对数之差,公式如下: 1 2 3 close_price = stock['close'] log_change = np.log(close_price) - np.log(close_price.shift(1)) log_change....
symbol})returntempdefplot_data(df, title="Stock prices"): ax=df.plot(title=title, fontsize=10) ax.set_xlabel("Date") ax.set_ylabel("Price") plt.show()if__name__=='__main__': df=test_run()#data=data.ix['2017-12-01':'2017-12-15', ['IBM', 'GOOG']]plot_data(df)"""...
#股票数据 = stock.读取csv数据(股票代码,天数,截止日期)df = 画K线.读取数据(股票代码,天数,截止日期)交易记录=getdata()#K线图上交易记录标记买入价格，卖出价格点 buypd=pd.DataFrame(data={'Date':交易记录.买入时间,'买入价格':交易记录.买入价格})buypd.Date=pd.to_datetime(buypd.Date)buypd.set_...
plt.title('Apple Stock Prices') plt.show() ```️最后,我们使用`mplfinance`库绘制蜡烛图,展示股票的价格走势和成交量: ```python mpf.plot(apple_data, type='candle', style='charles', title='Apple Stock Price', volume=True) ```🎉...
qstock由“Python金融量化”公众号开发,试图打造成个人量化投研分析开源库,目前包括数据获取(data)、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测(backtest)四个模块。其中数据模块(data)数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口,其中可视化模块为用户...
# lns1 = ax2.plot(x, y1, color=color_zt, ms=10, label='Close_Price') # 股价 lns2 = ax1.plot(x, y2, color=color_zt, ms=10, label='Stock_Accumulated_Return') # 累计收益 lns3 = ax2.plot(x, y3, color=color_zt1, ms=10, label='CSI300_Return') # CSI300累计收益 ...
def plot_kline_figure(stock='399006',start_date='20210101',end_date='20500101',data_type='D'): df1=get_stock_hist_data_em(stock=stock,start_date=start_date,end_date=end_date) df1.rename(columns={'date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High', 'low': ...
df=arbr(stock,n) df['close'].plot(color='r',figsize=(14,5)) plt.xlabel('') plt.title(stock+'价格走势',fontsize=15) df[['AR','BR']].plot(figsize=(14,5)) plt.xlabel('') plt.show() plot_arbr('上证综指') plot_arbr('上证综指',n=250) ...