九江集团网站建设公司,信誉好的广州做网站,wordpress 文章 定时,个人网站备案可以盈利吗目录
一、K线图的介绍
二、K线图的使用场景
1. 趋势分析
2. 支撑与阻力
3. 价格反转
4. 交易信号
5. 波动性分析
三、Pyecharts绘制K线图
四、总结 一、K线图的介绍 K线图#xff08;K-Line Chart#xff09;是用于显示金融市场价格走势的一种图表形式#xff0c;主…目录
一、K线图的介绍
二、K线图的使用场景
1. 趋势分析
2. 支撑与阻力
3. 价格反转
4. 交易信号
5. 波动性分析
三、Pyecharts绘制K线图
四、总结 一、K线图的介绍 K线图K-Line Chart是用于显示金融市场价格走势的一种图表形式主要用于股票、期货、外汇等交易市场的技术分析。K线图是由一系列矩形图组成每个矩形图被称为一个K线Kandlestick。每个K线代表一定时间内的价格走势常见的时间周期包括分钟、小时、日等。每个K线通常包括四个价格点分别是开盘价Open、收盘价Close、最高价High和最低价Low。这四个价格点构成了K线的矩形通过不同的颜色和形状来表示价格走势。常见的K线颜色分为两种通常是实心和空心或者涂色和未涂色。实心或涂色的K线表示当前时段收盘价高于开盘价空心或未涂色的K线表示当前时段收盘价低于开盘价。这种表示方法可以直观地展示市场的涨跌情况。 K线图除了显示基本的价格信息外还可以通过不同的形态和组合来分析市场趋势、价格反转等信息。一些常见的K线形态包括单根K线、多根K线组合如大阳线、大阴线、十字星等。 二、K线图的使用场景 K线图在金融市场中广泛应用主要用于技术分析帮助投资者和交易员更好地理解市场走势和制定交易决策。以下是一些K线图的主要使用场景
1. 趋势分析 投资者可以通过观察K线图来判断市场的趋势是上升、下降还是横盘。趋势分析是技术分析的核心有助于制定相应的交易策略。
2. 支撑与阻力 K线图可以帮助识别价格的支撑和阻力水平。支撑和阻力是价格在上升或下降过程中遇到的关键水平对于制定买入或卖出决策具有重要意义。
3. 价格反转 特定的K线形态和组合可以暗示价格反转的可能性。例如出现反转信号的K线组合可能预示市场即将发生变化投资者可以根据这些信号调整其交易策略。
4. 交易信号 K线图常用于生成各种技术指标如移动平均线、相对强弱指标等这些指标可以产生交易信号指导投资者何时买入或卖出。
5. 波动性分析 通过观察K线的幅度和波动性投资者可以评估市场的波动水平。波动性分析有助于确定适当的止损水平和目标价格从而降低风险。
6. 交易心理学 K线图反映了市场参与者的情绪和心理状态。例如长期上涨的市场可能使投资者过度乐观而长期下跌的市场可能导致恐慌情绪。通过观察K线图投资者可以更好地理解市场参与者的情绪并据此调整其交易策略。 三、Pyecharts绘制K线图
代码如下示例
import requests
from typing import List, Union
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline, Line, Bar, Grid# 获取数据的函数从指定URL获取数据并解析
def get_data():response requests.get(urlhttps://echarts.apache.org/examples/data/asset/data/stock-DJI.json)json_response response.json()# 解析数据return split_data(datajson_response)# 将原始数据拆分成需要的格式
def split_data(data):category_data [] # 用于存储X轴时间数据values [] # 存储K线图的OHLC数据volumes [] # 存储交易量数据for i, tick in enumerate(data):category_data.append(tick[0])values.append(tick)# 1表示涨-1表示跌volumes.append([i, tick[4], 1 if tick[1] tick[2] else -1])return {categoryData: category_data, values: values, volumes: volumes}# 计算移动平均线的函数
def calculate_ma(day_count: int, data):result: List[Union[float, str]] []for i in range(len(data[values])):if i day_count:result.append(-) # 前几天数据不足时用-填充continuesum_total 0.0for j in range(day_count):sum_total float(data[values][i - j][1])result.append(abs(float(%.3f % (sum_total / day_count))))return result# 绘制K线图、折线图和柱状图
def draw_charts():# 提取K线图数据kline_data [data[1:-1] for data in chart_data[values]]# 创建K线图对象kline (Kline().add_xaxis(xaxis_datachart_data[categoryData]).add_yaxis(series_nameDow-Jones指数,y_axiskline_data,itemstyle_optsopts.ItemStyleOpts(color#ec0000, color0#00da3c),).set_global_opts(legend_optsopts.LegendOpts(is_showFalse, pos_bottom10, pos_leftcenter),# 设置数据缩放、拖拽和切换显示的功能datazoom_opts[opts.DataZoomOpts(is_showFalse,type_inside,xaxis_index[0, 1],range_start98,range_end100,),opts.DataZoomOpts(is_showTrue,xaxis_index[0, 1],type_slider,pos_top85%,range_start98,range_end100,),],# 设置Y轴的一些参数yaxis_optsopts.AxisOpts(is_scaleTrue,splitarea_optsopts.SplitAreaOpts(is_showTrue, areastyle_optsopts.AreaStyleOpts(opacity1)),),# 设置提示框的样式tooltip_optsopts.TooltipOpts(triggeraxis,axis_pointer_typecross,background_colorrgba(245, 245, 245, 0.8),border_width1,border_color#ccc,textstyle_optsopts.TextStyleOpts(color#000),),# 设置视觉映射用于表示涨跌情况visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showFalse,dimension2,series_index5,is_piecewiseTrue,pieces[{value: 1, color: #00da3c},{value: -1, color: #ec0000},],),# 设置坐标轴指示器axispointer_optsopts.AxisPointerOpts(is_showTrue,link[{xAxisIndex: all}],labelopts.LabelOpts(background_color#777),),# 设置刷子用于进行区域选择brush_optsopts.BrushOpts(x_axis_indexall,brush_linkall,out_of_brush{colorAlpha: 0.1},brush_typelineX,),))# 创建折线图对象line (Line().add_xaxis(xaxis_datachart_data[categoryData]).add_yaxis(series_nameMA5,y_axiscalculate_ma(day_count5, datachart_data),is_smoothTrue,is_hover_animationFalse,linestyle_optsopts.LineStyleOpts(width3, opacity0.5),label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).add_yaxis(series_nameMA10,y_axiscalculate_ma(day_count10, datachart_data),is_smoothTrue,is_hover_animationFalse,linestyle_optsopts.LineStyleOpts(width3, opacity0.5),label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).add_yaxis(series_nameMA20,y_axiscalculate_ma(day_count20, datachart_data),is_smoothTrue,is_hover_animationFalse,linestyle_optsopts.LineStyleOpts(width3, opacity0.5),label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).add_yaxis(series_nameMA30,y_axiscalculate_ma(day_count30, datachart_data),is_smoothTrue,is_hover_animationFalse,linestyle_optsopts.LineStyleOpts(width3, opacity0.5),label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(type_category)))# 创建柱状图对象bar (Bar().add_xaxis(xaxis_datachart_data[categoryData]).add_yaxis(series_name成交量,y_axischart_data[volumes],xaxis_index1,yaxis_index1,label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(type_category,is_scaleTrue,grid_index1,boundary_gapFalse,axisline_optsopts.AxisLineOpts(is_on_zeroFalse),axistick_optsopts.AxisTickOpts(is_showFalse),splitline_optsopts.SplitLineOpts(is_showFalse),axislabel_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),split_number20,min_dataMin,max_dataMax,),yaxis_optsopts.AxisOpts(grid_index1,is_scaleTrue,split_number2,axislabel_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),axisline_optsopts.AxisLineOpts(is_showFalse),axistick_optsopts.AxisTickOpts(is_showFalse),splitline_optsopts.SplitLineOpts(is_showFalse),),legend_optsopts.LegendOpts(is_showFalse),))# K线图和折线图的重叠overlap_kline_line kline.overlap(line)# 创建Grid图表包含K线图和折线图的重叠部分以及柱状图grid_chart Grid(init_optsopts.InitOpts(width1000px,height800px,animation_optsopts.AnimationOpts(animationFalse),))grid_chart.add(overlap_kline_line,grid_optsopts.GridOpts(pos_left10%, pos_right8%, height50%),)grid_chart.add(bar,grid_optsopts.GridOpts(pos_left10%, pos_right8%, pos_top63%, height16%),)# 渲染生成HTML文件grid_chart.render(professional_kline_brush.html)if __name__ __main__:chart_data get_data()draw_charts()k线图 四、总结 通过本文的学习读者可以掌握使用Python中的Pyecharts库绘制金融数据可视化图表的基本方法。这不仅有助于理解市场走势和交易活动还为更深入的数据分析提供了基础。通过对金融数据的可视化投资者和分析师能够更直观地捕捉市场机会做出更明智的决策。 另外新的一年祝各位基金股票一片红o(▽)
