快捷導(dǎo)航

使用python創(chuàng)建股票的時間序列可視化分析

更新時間：2022年03月03日 10:19:03 作者：川川菜鳥

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python創(chuàng)建股票的時間序列可視化分析，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助

簡單介紹

在分析股票或任何其他投資貨幣工具時，時間序列分析是觀察變量如何隨時間變化的有效方法。這種類型的分析通常需要大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)來確保一致性和可靠性。時間序列分析對于分析股票價格非常有效，尤其是對于自動交易。本篇文章，主要是為初學(xué)者做一個簡單介紹與使用。

數(shù)據(jù)獲取

我們收集雅虎財(cái)經(jīng)的數(shù)據(jù)，直接使用python的庫，安裝如下：

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

安裝好后，我們來獲取亞馬遜的股票，當(dāng)然你也可以獲取別的公司股票：

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：

在這里插入圖片描述

繪制可視化線圖

顯示了變量價格隨時間的變化，下圖是亞馬遜的收盤價，將光標(biāo)放在數(shù)據(jù)點(diǎn)的確切日期上可以查看收盤價。

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

如下：

在這里插入圖片描述

繪制蠟太圖

燭臺圖在時間序列分析中非常有用，因?yàn)樗孕涯康姆绞匠尸F(xiàn)開盤價、最高價、最低價和收盤價。紅線表示價格下跌，綠線表示價格上漲

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 = "時間序列蠟臺圖", 
                     xaxis_rangeslider_visible = False)
figure.show()

如下：

在這里插入圖片描述

條形圖

上面兩個圖主要是便于觀察上漲下跌，條形圖更加比較適合觀察長期上漲下跌

figure = px.bar(data, x = data.index, 
                y = "Close", 
                title = "時間學(xué)列分析" )
figure.show()

如下：

在這里插入圖片描述

分析特定時間段

分析兩個特定日期之間的股票價格，可以如下實(shí)現(xiàn)：

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

如下：

在這里插入圖片描述

交互式可視化

代碼如下：

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 = "時間序列分析（帶有按鈕和滑塊的燭臺圖）")
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()

可以點(diǎn)擊按鈕，根據(jù)自己需要選擇時間范圍：

在這里插入圖片描述