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股票分析网站(股票投资分析方法有)

你是不是每天晚上都在复盘？分析市场的股票，自己持仓的股票，甚至睡不着觉。想要提升股票分析的准确率，不需要你有多强的能力，只要看懂这个逻辑就可以了。股票分析的准确率取决于这个股票价格的波动幅度，比如说一个大阳线，一个小阳线，你觉得这两个阳线哪个你去分析它未来的准确率会更高？那肯定是大阳线，为什么呢？因为大阳线往往会构成多数投资者产生趋于一致的分析结论，这就是所谓的一阳改三观。

大阳线改了三观，就是让原来看空的投资者可能因为这个大阳线而趋于一致的看多。趋于一致的看多对应的行为就是买，所以越是极端的价格波动，你判断多数人产生行为的准确率就越高。多数人行为的准确率越高，你判断它未来是涨还是跌的准确率就更高。

小阳线就不一样了，它小所以不足以构成对于多数投资者的分析阶段影响，那么这种情况下，你去判断未来它涨还是跌，这种准确率低是正常的。所以很多人总觉得我自己分析不准，因为你分析的都是常规情况，所以我经常说一句话叫无异常不分析，因为无异常不足以构成多数的人的看涨看跌。因为它产生买或卖的集中性交易行为，那股票价格怎么涨还是跌，所以大多数情况下的无异常都会横着走。

还有很多人讲，每个人的想法都不一样，体现到市场当中，除了看涨还是看跌，你还有别的想法吗？你再怎么想，最终的这个结论也是涨或者跌，所以不管有多少人，不管有多少想法，最终市场给你可操作和交易的方向就是买卖，你只要判断多数人在这种情况下会买还是会卖不就清楚了吗？而股票价格的波动幅度是确定买卖极端情况或买卖一致性的关键因素。

关键因素越强烈，你判断的准确率就越高，所以平常，没事儿不要瞎分析，有极端情况再去分析。

Pyecharts简介

Echarts 是百度基于JavaScript 开源的可视化图表库，而 Pyecharts 相当于是 Python+echarts，即使用 Python 语言调用 echarts 的开源库，可以制作非常精美的图表。实际上 Python 可视化库有很多，包括 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 、Pygal、 Plotly 和 Pyecharts等等。其中 Matplotlib 是大家入门数据分析的最基本可视化工具；Seaborn 实际上是 matplotlib 的一个封装，提供了很多统计分析的基本图表；Bokeh、Pygal、Plotly 和 Pyecharts 等功能相似，可以输出非常精美的可视化图表，尤其是 Plotly 和 Pyecharts ，均支持动态可交互效果，但代码相对复杂。这些可视化库基本上都支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，可以轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架。关于高级可视化库之间的优劣对比在此不做深入探究，读者可根据个人需要和编程习惯选择相应的库进行学习，本文将重点介绍 Pyecharts 及其在金融量化上的应用，代码均在Jupyter notebook上运行。关于Pyechart更详细完整的介绍可以参见其官网：Pyecharts。

01 版本与安装

Pyecharts 分为 v0.5.X（旧版）和 v1 （新版）两个版本，两个不兼容，v1 是一个全新的版本。直接使用pip安装可获取最新版本：pip install pyecharts，如需使用旧版本，需要指定安装版本号，如：pip install pyecharts=0.5.11。本文使用的是1.9.1版的pyecharts，v0.5版本编程代码可参考公众号历史文章。

#查看电脑系统和库版本 #watermark是第三方库需要先安装, #在cmd（如安装的是anaconda，直接打开anaconda prompt）上输入：pip install watermark %load_ext watermark #%watermark 查看电脑版本 %watermark -p pyecharts,pandas,numpy,matplotlib,talib,backtrader,jupyter

pyecharts : 1.9.1 pandas : 1.3.2 numpy : 1.20.3 matplotlib: 3.3.4 talib : 0.4.19 backtrader: 1.9.76.123 jupyter : 1.0.0

02 模块导入与调用

图表的类在charts，*表示导入全部，一般不建议这么写，可根据图表类型导入，如柱状图和折线图：from pyecharts.charts import Bar,Line。配置项通过options（缩写为opts），用于修饰图表,进阶还可调用Javascript 的代码，导入JsCode：from pyecharts.commons.utils import JsCode。theme可以定制主题，导入：from pyecharts.globals import ThemeType，一般使用默认的ThemeType.WHITE。导入Faker可以使用自带的数据画图。

from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.faker import Faker

03 图表配置项

Pyecharts使用 options对图表的配置项进行设置，根据个人需要，为图表添加（减少）元素，美化和修饰图表。配置项非常多，包括全局配置项（set_global_opts）22个大类和系列配置项(结合数据系列进行配置)17个大类，每一个配置类下又有众多的参数设置。配置项为制作精美的图表提供了相当完善的功能选择，但是对新手来说相当不友好，各种类和参数选择让人眼花缭乱和望而生畏（老版本0.5.11在这方面简洁很多）。这里建议大家结合常用的图表类型模板学习几个常用的配置项,其他配置项基本上使用默认参数即可。

图片来源：https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options

pyecharts 对配置项基本上都采用 XXXOpts/XXXItems 以及 dict 两种数据形式进行调用，下面介绍几个常用的配置项。
(1)全局配置项，通过set_global_opts 方法设置

InitOpts：初始化配置项，一般在图表函数内加载，如Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='900px',height='600px',设置图表画布宽width高height（'数字+px'）,theme: str = "white"图表主题));
TitleOpts：标题配置项title_opts=opts.TitleOpts(title=,subtitle=,pos_left=)，其中主标题title,副标题subtitle, # title 组件离容器左侧的距离,pos_left = 可选'left', 'center', 'right'或如20、20%。离右侧距离,pos_right= None,顶部距离pos_top = None,可选'top', 'middle', 'bottom'或数字或百分比。底部距离，pos_bottom: = None,);
DataZoomOpts：区域缩放配置项,默认不显示， datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True或False,type_: str = "slider"或"inside" ,range_start=:数据窗口范围的起始百分比：0 ~ 100表示 0% ~ 100%,range_end=:数据窗口范围结束百分比,xaxis_index= number表示控制一个轴，Array表示控制多个轴,yaxis_index=同xaxis_index的设置，位置pos_left同title);
LegendOpts：图例配置项，默认不显示，legend_opts=opts.LegendOpts(is_show: bool = True是否显示,位置pos_left同title,orient= 布局朝向,可选：'horizontal', 'vertical',);
VisualMapOpts：视觉映射配置项，默认不显示，visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show: bool = True,type_: str = "color",映射过渡类型可选"color", "size"，min_ = 0,max_ = 100,分别指定 visualMapPiecewise 组件的最小值和最大值,orient = "vertical"或"horizontal",split_number: int = 5,对于连续型数据，自动平均切分成几段,is_piecewise: bool = False,是否分段，pieces=[]指定每一段范围，如[{"min": 1500},{"min": 900, "max": 1500},{"max": 1500} ]);

(2)系列配置项

ItemStyleOpts：图元样式配置项，itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=图形颜色，颜色可以使用 RGB 表示，比如 'rgb(128, 128, 128)'，如果想要加上 alpha 通道表示不透明度，可以使用 RGBA，比如 'rgba(128, 128, 128, 0.5)'，也可以使用十六进制格式，比如 '#ccc',color0:阴线图形的颜色,border_color=图形的描边颜色,border_color0=阴线图形的描边颜色,opacity=图形透明度,支持从 0 到 1 的数字为 0 时不绘制该图形,area_color=区域的颜色)，参考十六进制颜色转换；
LabelOpts：标签配置项， label_opts=opts.LabelOpts(is_show: bool = True是否显示标签,position=标签的位置,可选 ['top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight''insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft' 'insideTopRight'，'insideBottomRight'], formatter=模板变量有 {a}, {b}，{c}，{d}，{e}，分别表示系列名，数据名，数据值等,折线（区域）图、柱状（条形）图、K线图 : {a}（系列名称），{b}（类目值），{c}（数值）, {d}（无）散点图（气泡）图 : {a}（系列名称），{b}（数据名称），{c}（数值数组）, {d}（无）地图 : {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无）饼图、仪表盘、漏斗图: {a}（系列名称），{b}（数据项名称），{c}（数值）, {d}（百分比）示例：formatter: '{b}: {@score}');
LineStyleOpts：线样式配置项，linestyle_opts=opts.ItemStyleOpts(is_show= True是否显示,color=线条颜色, width= 1,线宽,curve = 线的弯曲度，0 表示完全不弯曲,type_: str = "solid", 线的类型可选：'solid', 'dashed', 'dotted',);
SplitLineOpts：分割线配置项, 在全局配置项中使用.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show = True显示分割线)))。

可视化实战案例

本文主要介绍直角坐标系图表及其应用案例，其余图表将在下一次推文中介绍。直角坐标系图表继承自 RectChart 拥有一些相同或相似的方法。

新增 X 轴数据.add_xaxis(xaxis_data=list数据)
翻转 XY 轴数据,.reversal_axis()
扩展 X/Y 轴,.extend_axis(xaxis_data=扩展X坐标数据项,xaxis=扩展 X 坐标轴配置项,yaxis=新增 Y 坐标轴配置项)
新增 Y 轴数据.add_yaxis(series_name='',y_axis=序列数据,xaxis_index= 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用
yaxis_index = 使用的 y 轴的 index，label_opts=标签配置项，markpoint_opts=标记点配置项,markline_opts=标记线配置项,tooltip_opts=提示框组件配置项)

#导入数据分析和量化常用库 import pandas as pd import numpy as np import talib as ta import tushare as ts #导入pyecharts from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode

01 折线图Line

折线图是考察金融时间序列数据趋势最常用的图表之一。下面使用tushare旧接口在线获取股票交易数据进行可视化分析。

#股票数据可视化分析实例 #获取A股交易数据 def get_price(code='sh',start='2000-01-01',end='2022-03-07'): df=ts.get_k_data(code,start,end) df.index=pd.to_datetime(df.date) #将成交量单位改为10000手并取整数 df['volume']=(df['volume']/10000).apply(int) return df[['open','close','high','low','volume']] sh=get_price() #sh.head()

最基本折线图，全使用默认参数。

g=(Line() .add_xaxis(sh.index.strftime('%Y%m%d').tolist()) .add_yaxis('',sh.close)) g.render_notebook()

添加全局和系列配置项。

#不同点位设置不同颜色 des=sh.close.describe() v1,v2,v3=np.ceil(des['25%']),np.ceil(des['50%']),np.ceil(des['75%']) pieces=[{"min": v3, "color": "red"}, {"min": v2, "max": v3, "color": "blue"}, {"min": v1, "max": v2, "color": "black"}, {"max": v1, "color": "green"},] #链式调用作用域() g = ( Line({'width':'100%','height':'480px'})#设置画布大小，px像素 .add_xaxis(xaxis_data=sh.index.strftime('%Y%m%d').tolist())#x数据 .add_yaxis( series_name="",#序列名称 y_axis=sh.close.values.tolist(),#添加y数据 is_smooth=True, #平滑曲线 is_symbol_show=False,#不显示折线的小圆圈 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),#线宽 markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[#添加标记符 opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'), opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值'),],symbol_size=[100,30]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(#添加均值辅助性 data=[opts.MarkLineItem(type_="average")], )) .set_global_opts(#全局参数设置 title_opts=opts.TitleOpts(title='上证指数走势', subtitle='2000年-2022年',pos_left='center'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(#视觉映射配置 orient = "horizontal",split_number = 4, pos_left='center',is_piecewise=True, pieces=pieces,),) .set_series_opts( markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(#标记区域配置项 data=[ opts.MarkAreaItem(name="牛市", x=("20050606", "20071016")), opts.MarkAreaItem(name="牛市", x=("20140312", "20150612")),],))) #使用jupyter notebook显示图形 g.render_notebook()

高阶应用：股价收益率与波动率可视化

此处代码较长省略。完整代码见Python金融量化知识星球。

02 柱状图Bar

下面以上证指数和创业板指数2010-2022年的年收益率构建柱状图，比较考察不同指数在各年的收益率情况。

indexs={'上证综指':'sh','创业板':'cyb'} index_price=pd.DataFrame({index:get_price(code).close for index,code in indexs.items()}).dropna() #index_price.head()

#指数年度收益率柱状图 index_ret=index_price/index_price.shift(1)-1 ss=index_ret.to_period('Y') sss=(ss.groupby(ss.index).apply(lambda x: ((1+x).cumprod()-1).iloc[-1])*100).round(2)

使用全部默认参数下的年收益率柱状图。

g=(Bar() .add_xaxis(sss.index.strftime('%Y').tolist()) .add_yaxis("", sss['上证综指'].tolist())) g.render_notebook()

添加全局配置项和系列配置项，使图表反映更多细节，同时可以根据时间段进行区域缩放。

g = (Bar() .add_xaxis(sss.index.strftime('%Y').tolist()) .add_yaxis("上证综指", sss['上证综指'].tolist(),gap="0%") .add_yaxis("创业板", sss['创业板'].tolist(),gap="0%") #添加全局配置项 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="指数月收益率"), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),#区域缩放配置项 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}%"))) .set_series_opts(#添加序列配置项 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,formatter='{c}%'))) g.width = "100%" #设置画布比例 g.render_notebook()

高阶应用：2021年全球资产收益率对比分析。

此处代码较长省略。完整代码见Python金融量化知识星球。

03 K线图Kline

K线图是对证券交易行情可视化的最基本图表之一，也是我们股票量化分析的最基本工具。

#计算指标 def get_data(code,start='2021-01-01',end=''): df=get_price(code,start,end) df['ma5']=df.close.rolling(5).mean() df['ma20']=df.close.rolling(20).mean() df['macd'],df['macdsignal'],df['macdhist']=ta.MACD(df.close,fastperiod=12,slowperiod=26,signalperiod=9) return df.dropna().round(2)

df=get_data('sh') #df.head()

使用默认参数可以得到最基本的K线图。

g = (Kline() .add_xaxis(df['2022':].index.strftime('%Y%m%d').tolist()) #y轴数据，默认open、close、low、high，转为list格式 .add_yaxis("",y_axis=df[['open', 'close', 'low', 'high']]['2022':].values.tolist()) ) g.render_notebook()

添加全局和系列配置项，强化细节展示。

def draw_kline(data): g = (Kline() .add_xaxis(data.index.strftime('%Y%m%d').tolist()) #y轴数据，默认open、close、high、low，转为list格式 .add_yaxis(series_name="", y_axis=data[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red",#阳线红色 color0="green",#阴线绿色 border_color="red", border_color0="green",), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[#添加标记符 opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'), opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值'),]), #添加辅助性，如某期间内最大max最小值min均值average markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[opts.MarkLineItem(type_="average", value_dim="close")], ),) .set_global_opts( datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],#滑动模块选择 title_opts=opts.TitleOpts(title="股票K线图",pos_left='center'),)) return g

draw_kline(df).render_notebook()

高阶应用：K线图叠加成交量和技术指标。

#完整代码见Python金融量化知识星球。 def kline_volume_ta(data): pass

kline_volume_ta(df).render_notebook()

04 散点图Scatter

散点图通常用来反映两个变量之间的统计关系。pyecharts还支持展示多变量随着时间的变动趋势。

#创业板和上证综指历年收益率数据 #sss.head()

g = ( Scatter() .add_xaxis([str(d) for d in sss.index.year]) .add_yaxis("上证综指(%)",sss['上证综指'].tolist()) .add_yaxis("创业板(%)", sss['创业板'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="指数历年收益率"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_on_zero=False), ), yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,)) ) g.width = "100%" g.render_notebook()

g = (
Scatter()
.add_xaxis(sss['上证综指'].tolist())
.add_yaxis("", sss['创业板'].tolist(),
symbol_size=20,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts('上证综指 VS 创业板'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上证综指',
type_="value",
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%')),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='创业板',
type_="value",
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%'),)))
g.width = "100%"
g.render_notebook()

05 热力图HeatMap

热力图实际上是个三维结构，考察两个特征维度下值的变动趋势。热力图可以应用在指数周期变化和热点板块轮动分析等。下面以指数近10年来月收益率的涨跌幅为例构建热力图。

heat_data=(index_price/index_price.shift(1)-1).to_period('M') heat_data=heat_data.groupby(heat_data.index).apply(lambda x: ((((1+x).cumprod()-1).iloc[-1])*100).round(2)) heat_data=heat_data['2011':'2021'] #heat_data.tail()

构建热力图的难点在于数据项value的值。

value = [[i,j,heat_data['上证综指'][str(2011+i)+'-'+str(1+j)]] for i in range(11) for j in range(12)] year=[str(i) for i in range(2011,2022)] month=[str(i)+'月' for i in range(1,13)] g = (HeatMap() .add_xaxis(year) .add_yaxis("", month, value, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"),) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="上证综指月收益率(%)"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False,min_=-30,max_=30,))) g.render_notebook()

高阶应用：根据涨跌幅范围设置不同显示颜色

#不同点位设置不同颜色代码省略。完整代码见Python金融量化知识星球。

结语

本文简单介绍了 Pyecharts （V1）基本情况、安装、模块调用和参数设置，并以股票交易数据为例，为大家展示了使用 Pyehcarts 构建直角坐标系下常用的图表，包括折线图、柱状图、K线图和热力图等。下一篇推文将进一步介绍Pyecharts其他图表的构建方法，包括日历图、仪表盘、地图、关系图等等，同时分享这些常见的图表在金融量化上的应用实例。

[股票分析网站(股票投资分析方法有)]

引用地址:https://www.gupiaohao.com/202306/34653.html

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