python绘制股票数据图

❶ 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。

❷ 股票池如何用python构建

股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。

虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。

代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。

python构建数据获取方法是：

这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。

这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。

第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。

第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。

理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。

❸ 已知股票数据，如何用Python绘制k线日对应数据

我没遇到过 只是自己写过
有点经验
先确定时间片
然后再把tick插入就行了

❹ python可视化利器：pyecharts

前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和网络开源的 Echarts 工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：

首先绘制第一个图表：

数据分析中常见的微博转发图也是通过关系图转化来的：

其他的图形示例可以在官方文档中查询： 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：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

❻ 自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图

大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”

首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我

下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。

众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。

我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。

要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”

我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。

（点击查看高清大图）

基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。

PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的网络云盘空出位置来哦！

如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。

或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。

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