各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
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。
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
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。
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:
之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图,地理信息图,饼图,双y轴图形的绘制,然后有朋友跟我说,最近沉迷股市,我这个框架能不能绘制K线图,他要从K线图中找规律,寻找逆风翻盘的机会,我跟他说,可以,安排,这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。
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。
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
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
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
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。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库,由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等,可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性,可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时,Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台,可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
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。
今天我们来分享一个 Flask 小应用,如何动手实现一个简易的在线股票 K 线图表。我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用,tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。
在前面的文章中,我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能,虽然大致的功能已经具备,但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代,GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据,于是抽空画了一下K线图,熟悉pyecharts中K线图的画法
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。
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。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
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
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。
K线图,大家应该不陌生,至少在影视剧里,在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了,K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具,我们用它来看价格的变化形式。
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。
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
在如何将实时数据显示在前端电子表格中(一)一文中,我们讲述了如何通过WebSocket从Finnhub.IO获取实时数据,那么本文重点讲述如何使用基本的 SpreadJS 功能来进行数据展示。
最近在做股票分析系统,数据获取源头成了一大问题,经过仔细的研究发现了很多获取办法,这里整理一下,方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有:数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市,可以无限制获取相关数据,而不再需要使用爬虫等方式获取,这样不仅节省了极大资源,也有利于遍历数据。 列出来相关网站清单,开发者可自行到这些网站查询调用方法。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
在前面的学习中,我们设置了系统的注册和登陆功能,已经基本满足了一个小型 Web 应用的需求。那么如果我们想通过这个网站来赚些小钱呢,就需要提供更高级的功能,当然这些高级功能不是免费开放的,设计一个权限系统,来控制高级应用的使用。
今天我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。首先要声明下,股市有风险,购买需谨慎啊!股票作为金融体系的一员,其走势收到了多方面的影响,并不是能够通过一两个算法,一些参数就可以完美预测,这是基于此,才衍生出了进入量化这个学科,专门用来做金融方面的数据分析。
数据(包括股票、天气和体育比分)在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件,可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。
走在大街上,满眼都是广告(说明市场经济发达,这是好事情),再观察一下广告,多是以各种样式的图形呈现,而不是简简单单地把数字呈现出来,即使是数字,也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意,并且能够让人一眼就能看到想要看的。
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。
获取股票数据的源头主要有:数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项, 使得在 Vue 中使用它非常方便。
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。
社区里有一群canvas爱好者,比jsh5css,安静的小智,jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上,为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目,但是觉得仍然不够,canvas在全网的知识还是太少,所以今天集中一下全网的资料,方便以后遇到问题的同学,能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分,欢迎给同学提出或补充!你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
数据可视化大致可分为两类,一类是 excel、powerBI 这类不需要写代码的,另一类是需要写代码的;而对于 Python 来说,数据可视化框架,我个人觉得大致可以分为以下两类(推荐程度从高到底)
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。
有玩 A 股的同学都知道,在过去的几个月时间,上证指数和各类基金一直持续上涨,芯片股和医药股更是如火箭般飙升,就连黄金也破了历史新高,感觉全世界就我没赚到钱
用互联网大数据来选股,这事儿靠谱么?! 蚂蚁金服最近联合博时基金、恒生聚源、中证等金融机构向外展示了他们最新的联合研究成果:淘金100指数。简单说,就是通过对电商大数据的分析,同时参考传统的财务数据、K线图分析等,挑选出100只股票进行等权重投资。 据说战绩惊人,今年,淘金100上涨高达41.5%,而上证综指的上涨只是15.9%。淘金100指到底是怎么做到的,互联网大数据是否真能指导投资?来看下文这篇详细的图文干货。 ---- 余额宝之后,互联网理财开始爆发,参考美国等成熟市场的发展历程,预计3年后,
节选自即将出版的《数据科学家养成手册》 将数据科学中的思想融会贯通应用到生产当中是很多大数据架构师、大数据分析师以及所有大数据产业的从业者都希望做到的事情。 任何一个案例都有自己的特性,要解决的主要矛盾也不尽相同,而且对于很多案例来说其复杂程度本身都能成书一册,要想三言两语把一个案例从头到尾分析清楚那是有点痴心妄想,不过我们不妨通过两个有趣的事例来说明数据科学的应用在具体场景中的指导作用。 18.1 K线图里的秘密 炒过股票或者进行黄金、外汇交易的读者朋友应该对K线图不会陌生。这是一种以表示周期内报价波动信
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