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金融系胡文彬Python金融数据分析
股票行情数据分析Chapter09
9.1股票K线分析概览股票数据的分析可以分为基本面分析和技术分析两大类。基本面分析宏观经济周期、金融市场环境、行业发展状况、公司发展前景。技术面分析假设市场行为反映了市场的所有因素的影响、市场价格呈趋势变动、历史会重演。
股票历史行情数据
K线技术分析经过200多年的演进,K线技术分析形成了具有完整形式和分析理论的一套方法。根据不同的情况,K线可能呈现光头(例如最高价等于收盘价的阳线,没有上影线)、光脚(例如最低价等于开盘价阳线,没有下影线)、光头光脚线、十字线(开盘价等于收盘价)、T字线、一字线等。
K线技术分析案例本章将选择青岛啤酒(600600)从2007年1月4日到2008年12月31日的日线行情数据进行分析。首先进行探索性数据分析,再对数据用mplfinance包进行可视化展示,最后用TA-Lib包对数据进行K线形态识别。
9.2探索性数据分析具体过程和结果见JupyterNotebook代码文件。
9.3价格数据可视化mplfinance(/matplotlib/mplfinance)是一个基于Matplotlib和Pandas构建的金融数据可视化Python包。其旧版本名称为mpl_finance。Anaconda中没有包含mplfinance,用户需要通过pipinstallmplfinance命令来安装。
9.3价格数据可视化mplfinance最重要的功能为基于股票(或其他金融工具)的行情数据绘制K线图。其典型的绘图结果包含上下两个子图,第一个子图为K线图,第二个子图为成交量图。mplfinance绘制K线图的函数主要有两个:plot()和make_addplot()。
9.3价格数据可视化mplfinance中典型的绘图步骤为:importmplfinanceasmpfmpf.make_marketcolors()#设置绘图颜色mpf.make_mpf_style()#设置绘图风格mfp.plot()#绘图mpf.make_addplot()#添加额外的图
9.3价格数据可视化1) mplfinance.plot(data,**kwargs,style,addplot)其中data设置绘图数据,为包含股票行情序列的PandasDataFrame对象,其索引为日期,至少包含“Open”、“High”、“Low”、“Close”、“Volume”这5列数据;kwargs是不定长参数,用于设置图形基本参数。
9.3价格数据可视化2) mplfinance.make_mpf_style(marketcolors,gridaxis,gridstyle,y_on_right)该函数生成图形的风格对象,其返回值用于设置mplfinance.plot()函数的style参数,marketcolors通过make_marketcolors()生成:3) mplfinance.make_marketcolors(up,down,edge,wick,volume,inherit)
9.3价格数据可视化4) mplfinance.make_addplot(data,type,panel=0,**kwargs)该函数用于向主图添加新的图形,例如在K线图中添加布林带线。具体过程和结果见JupyterNotebook代码文件。
9.4技术指标计算及K线模式识别TA-Lib(TechnicalAnalysisLibrary,官网:/)是一个用于对金融市场数据进行技术分析的Python包,支持150多个技术指标的计算,如MA、MACD、RSI、布林带等,具体函数见表9-2。TA-Lib更强大的功能在于K线模式识别,即在历史行情数据中检测特定的K线形态,从而对交易决策提供指导。TA-Lib包的安装过程容易出错,建议使用TA-Lib的离线安装包进行安装。
9.4技术指标计算及K线模式识别TA-Lib包的技术指标包括重叠指标、动量指标、成交量指标和波动性指标。TA-Lib包提供了一日到五日的多种K线形态的识别函数,这些函数的调用形式都是输入开、高、低、收四个价格序列(Series)。更多函数及用法见TA-Lib的帮助文档:https://mrjbq7.github.io/ta-lib/index.html及其GitHub网址:/mrjbq7/ta-lib。
9.4
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