“杀猪盘”大家都已耳熟能详，但是听说过“杀洋盘”吗？
近日，河北省保定市公安局竞秀分局经过数月缜密侦查，成功破获一起特大跨境电信网络诈骗案，打掉一个涉嫌针对境外用户的“杀洋盘”网络诈骗犯罪团伙，抓获犯罪嫌疑人72名。
彼得林奇是费雪投资思想的化身，同样取得了辉煌的战绩。
Panel B：CH-3模型对剔除了规模最小30%企业后剩余股票的预测效果；
df_all.to_csv(str(date) + '_ts.csv', index=False, encoding='gbk') #保存数据，不保存索引，如果index=True，则保存索引会多出一列
trade_d = pro.trade_cal(exchange='SSE', is_open='1',start_date=st_date,end_date=ed_date,fields='cal_date')
（三）果、蔬及水产批发是农产品批发市场的主要业务
#完整代码见Python金融量化知识星球。 def kline_volume_ta(data): pass
（三）批发与零售业务分离为必然趋势
基本面
效果图：
今天沪深两市小幅低开后便在分时低位震荡，午后行情有所回暖，跌幅缩窄，但仍是绿盘报收。沪指来看，今天在跌穿了5天和10天均线后，午后资金进入，走出一根长下影，显示下方仍有承托资金进入。周线级别来看，沪指已经来到60周均线上方，能否突破有效，需要继续关注。
df_all['list_date'] = pd.to_datetime(df_all['list_date'])
另外，作者还对两种因子模型实行了Gibbons-Ross-Shanken（GRS）检验，以检验模型是否具有零α，检验结果与α估计结果都显示，CH-3模型的预测效果明显优于将FF-3直接套用在中国股市中。
output['平均总市值(万)'] = round(df.groupby(columns)['total_mv'].mean(),2)
再次，他发现了价格运动的秘密：价格总是沿着阻力最小的方向运动。
在上升趋势中，由于股价震荡上行，因此，我们可以持股待涨，或逢低买入，如果回调后，仍没有跌破上一个波谷低点，说明仍处于上升阶段，仍可以持有，但如果跌破了前期波谷低点，这个时候，我们就得预防上升趋势变成下跌趋势。
保罗·沃尔克 （铁腕治通胀）
通过对到案人员审讯，办案民警循线追踪，逐渐梳理出该诈骗网络的组织架构。驻地在保定的两家涉案公司属于该网络的“下游”单位，主要负责“引流”（吸引境外用户购买特定港股），两家引流公司的“上线”联系人彭某常驻深圳。
因此，文章针对中国股票市场“量身定制”了经典三因子模型中的规模和价值因子。为排除小规模上市企业中，由于IPO限制等制度因素而存在的“壳企业”的影响，文章在构造规模因子时排除了A股市场中市值最小的30%的企业；
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
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。
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)))。
01 折线图Line
#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()
02 柱状图Bar
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。
04 散点图Scatter
05 热力图HeatMap
引用地址:https://www.gupiaohao.com/202308/37207.html
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