使用python创建股票的时间序列可视化分析
作者：川川菜鸟
这篇文章主要为大家详细介绍了python创建股票的时间序列可视化分析，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
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：
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：
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：
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：
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：
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：
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脚本之家的更多内容!