文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

使用python创建股票的时间序列可视化分析

2024-04-02 19:55

关注

在这里插入图片描述

简单介绍

在分析股票或任何其他投资货币工具时,时间序列分析是观察变量如何随时间变化的有效方法。这种类型的分析通常需要大量的数据点来确保一致性和可靠性。时间序列分析对于分析股票价格非常有效,尤其是对于自动交易。本篇文章,主要是为初学者做一个简单介绍与使用。

数据获取

我们收集雅虎财经的数据,直接使用python的库,安装如下:

!pip install yfinance
!pip install plotly
!pip install paddlefsl

安装好后,我们来获取亚马逊的股票,当然你也可以获取别的公司股票:

import pandas as pd
import yfinance as yf
import datetime
from datetime import date, timedelta
today = date.today()
d1 = today.strftime("%Y-%m-%d")
end_date = d1
d2 = date.today() - timedelta(days=720)
d2 = d2.strftime("%Y-%m-%d")
start_date = d2
data = yf.download('AMZN', 
                      start=start_date, 
                      end=end_date, 
                      progress=False)
print(data.head())
# data

如下:

在这里插入图片描述

绘制可视化线图

显示了变量价格随时间的变化,下图是亚马逊的收盘价,将光标放在数据点的确切日期上可以查看收盘价。

import plotly.express as px
figure = px.line(data, x = data.index, 
                 y = "Close", 
                 title = "Time Series Analysis (Line Plot)")
figure.show()

如下:

在这里插入图片描述

绘制蜡太图

烛台图在时间序列分析中非常有用,因为它以醒目的方式呈现开盘价、最高价、最低价和收盘价。红线表示价格下跌,绿线表示价格上涨

import plotly.graph_objects as go
figure = go.Figure(data=[go.Candlestick(x = data.index,
                                        open = data["Open"], 
                                        high = data["High"],
                                        low = data["Low"], 
                                        close = data["Close"])])
figure.update_layout(title = "时间序列蜡台图", 
                     xaxis_rangeslider_visible = False)
figure.show()

如下:

在这里插入图片描述

条形图

上面两个图主要是便于观察上涨下跌,条形图更加比较适合观察长期上涨下跌

figure = px.bar(data, x = data.index, 
                y = "Close", 
                title = "时间学列分析" )
figure.show()

如下:

在这里插入图片描述

分析特定时间段

分析两个特定日期之间的股票价格,可以如下实现:

figure = px.line(data, x = data.index, 
                 y = 'Close', 
                 range_x = ['2021-01-31','2021-07-31'], 
                 title = "时间序列分析")
figure.show()

如下:

在这里插入图片描述

交互式可视化

代码如下:

figure = go.Figure(data = [go.Candlestick(x = data.index,
                                        open = data["Open"], 
                                        high = data["High"],
                                        low = data["Low"], 
                                        close = data["Close"])])
figure.update_layout(title = "时间序列分析(带有按钮和滑块的烛台图)")
figure.update_xaxes(
    rangeslider_visible = True,
    rangeselector = dict(
        buttons = list([
            dict(count = 1, label = "1m", step = "month", stepmode = "backward"),
            dict(count = 6, label = "6m", step = "month", stepmode = "backward"),
            dict(count = 1, label = "YTD", step = "year", stepmode = "todate"),
            dict(count = 1, label = "1y", step = "year", stepmode = "backward"),
            dict(step = "all")
        ])
    )
)
figure.show()

可以点击按钮,根据自己需要选择时间范围:

在这里插入图片描述

去试试吧,先介绍到这里了,补充一下,获取雅虎数据,可能要开梯子,不让你获取会失败。

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注编程网的更多内容!   

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯