python繪制股票數據圖

❶ 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

❷ 股票池如何用python構建

股票池用python構建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚寬，對比一下聚寬、優礦、大寬網（已經倒閉了），都大同小異，選哪個都一樣。

雖然這些平台都大同小異，但是代碼可不能簡單復制粘貼，因為底層函數庫是不一樣的，有可能在別的平台根本用不了某個函數，並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。

代碼的思路是，每個月底進行調倉，選出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票，然後選擇最小市值的10隻，基準是創業板綜指，看看結果。

python構建數據獲取方法是：

這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來，這里下載起始時間為20160101，截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。

這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。

第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據，假設獲取三年的歷史數據，一年一般220個交易日左右，那麼3年需要請求660多次左右，如果以這種方式的話，就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。

第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據，股票數量有大概3800多個，需要請求3800多次，但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次，也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。

理論上，你獲取的歷史范圍超過17.3年，那麼使用第一種方式才比第二種方式快。

❸ 已知股票數據，如何用Python繪制k線日對應數據

我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了

❹ python可視化利器：pyecharts

前面我們提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是數據可視化的利器，在機器學習和數據分析領域得到了廣泛的應用。 pyecharts 結合了 Python 和網路開源的 Echarts 工具，基於其交互性和便利性得到了眾多開發者的認可。擁有如下的特點：

首先繪制第一個圖表：

數據分析中常見的微博轉發圖也是通過關系圖轉化來的：

其他的圖形示例可以在官方文檔中查詢： http://gallery.pyecharts.org/ 。

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[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/

❺ Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

❻ 自學3年Python的我成了數據分析師，總結成一張思維導圖

大家好，我是一名普通畢業生，現就職於某互聯網公司。之前很多同學問我「 為什麼自學3年Python，最後卻成為了數據分析師 ？」

首先肯定是數據分析師的前景和薪資條件，打動了我

下面是我的學習之路，附帶一些必備學習的資料，可以 免費領取 ，相信感興趣的你看完也可以找到自己的方向。

眾所周知：Python是當今最火的編程語言之一，各大招聘網站上都會要求求職者會這門語言，並且它很容易上手，業務面寬泛，像Web網頁工程師、網路爬蟲工程師、自動化運維、自動化測試、 游戲 開發、數據分析、AI等等。

我們首先明確一個大的方向，知道自己以後要做什麼。因為我是統計學專業，所以我會選擇從事數據分析行業，那麼 用Python做數據分析成了一個最佳選擇 。

要想使用Python做數據分析，首先就應該知道「 數據分析的流程是怎樣的？ 」

我這次特地總結了一張 思維導圖 給大家，點擊放大看更清楚哦。

（點擊查看高清大圖）

基於此，我這里將我以前學習過程中用過的電子書（技能類、統計類、業務類），還有相關視頻免費分享給大家，省去了你們挑選視頻的時間，也希望能夠對你們的學習有所幫助。

PS：我總結的資料有點多哦，差不多有4G，大家一定要給你的網路雲盤空出位置來哦！

如果遇到一些環境配置，還有一些錯誤異常等bug，資料就顯得不太夠用，這時就需要找到老師，給我們特別講解。

或者是想 快速學習 數據分析領域知識，不妨先找一找 直播課 看看， 了解當下最貼合實際的學習思路，確定自己的方向。

Day1 20:00&量化交易入門：

用Python做股票指標分析和買賣時機選擇

場景工具：Python工具分解RSI指標流程處理: 業務場景分析建模和可視化學習成果：使用RSI指標模型做買賣點搜索、交易回溯實戰案例：分析A股數據模型，制定投資策略

Day2 20:00&職場晉升必備：

製作酷炫報表，4步帶你學習數據可視化

場景工具：用Tableau學習如何管理數據流程處理: 利用業務拆解找到數據指標、進行數據可視化學習成果：高效的對數據驅動型業務作出精準決策實戰案例：利用可視化工具構建 旅遊 客流量趨勢地圖

Day3 20:00&量化交易進階：

0基礎用Python搭建量化分析平台

場景工具：利用pandas工具分解KDJ指標構成流程處理: 交易數據爬取，業務場景分析建模和可視化分析結果：用KDJ指標模型對比特幣行情買賣點搜索&交易回溯實戰項目：掌握根據數據指數和分析工具尋找虛擬貨幣買賣原理

他們 每周都會定期分享 一些 干貨 供大家學習參考，對學習很有幫助。

（深度學習DeepLearning.ai實驗室認證）

（微軟/甲骨文/Cloudera等公司頒發的數據分析證書）

4步學會數據可視化，辦公效率提高三倍

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