python 股票数据可视化,时间序列模型 python
本文主要详细介绍python的股票创作时间序列的可视化分析。本文中的示例代码非常详细，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下，希望能帮到你。
00-1010数据采集简介，绘制可视化线图，绘制蜡图，条形图分析，特定时间段的交互式可视化汇总
目录
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。这篇文章主要是为初学者做一个简单的介绍和使用。
简单介绍
我们从雅虎财经收集数据，直接使用python的库，安装如下：
！pip安装融资
！pip安装计划
！pip安装paddlefsl
安装完毕后，我们来获取亚马逊的股票。当然，你也可以得到其他公司的股票：
进口熊猫作为pd
将yfinance作为yf导入
导入日期时间
从日期时间导入日期，时间增量
今天=日期.今天()
d1=today.strftime(%Y-%m-%d )
结束日期=d1
d2=date.today() - timedelta(天数=720)
d2=d2.strftime(%Y-%m-%d )
开始日期=d2
data=yf.download(AMZN ，
开始=开始日期，
end=结束日期，
进度=假)
print(data.head())
#数据
如下：
数据获取
显示可变价格随时间的变化。下图是亚马逊的收盘价。您可以通过将光标放在数据点的确切日期来查看收盘价。
将plotly.express导入为px
图=px.line(数据，x=data.index，
y=关闭，
title=时间序列分析(线图))
figure.show()
如下：
绘制可视化线图
蜡烛图在时间序列分析中非常有用，因为它以醒目的方式呈现了开盘价、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。
导入plotly.graph_objects as go
图=去。图(data=[go。烛台(x=data.index，
open=data[Open]，
高=数据[高]，
低=数据[低]，
close=data[Close])])
Figure.update_layout(title=时间序列蜡烛图，
xaxis _ range slider _ visible=False)
figure.show()
如下：
绘制蜡太图
上面两张图主要是观察兴衰，而条形图更适合观察长期.的兴衰
图=px.bar(数据，x=data.index，
y=关闭，
Title=时间列分析)
figure.show()
如下：
条形图
分析两个特定日期之间的股票价格可以如下实现：
图=px.line(数据，x=data.index，
y=关闭，
range_x=[2021-01-31 ， 2021-07-31]，
Title=时间序列分析)
figure.show()
如下：
分析特定时间段
代码如下：
图=去。图(data=[go。烛台(x=data.index，
open=data[Open]，
高=数据[高]，
低=数据[低]，
close=data[Close])])
Figure.update_layout(title=时间序列分析(带按钮和滑块的烛台图表))
figure.update_xaxes(
rangeslider_visible=True，
rangeselector=字典(
按钮=列表([
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：
去试试吧。这里是第一次介绍。补充一下。要获得雅虎数据，你可能要打开一个梯子，防止你得到它，它会失败。
交互式可视化
本文到此为止。希望能帮到你，也希望你能多关注更多热门IT软件开发工作室的内容！
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