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大数据时代股票数据信息可视化的研究

作者：谭欠男陈中举涂天宇王瑞

来源：《电脑知识与技术》2021年第08期

摘要：随着网络时代的迅速发展以及我国对数据信息可视化的深入研究，大数据的资源提

供对于各个行业也变得越来越重要。尤其是对于股票数据的分析，如何更好地进行各股之间的

相关性分析已经成为当今股票分析的重中只重。希望通过此次分析，可以为股票数据信息可视

化技术的发展以及对于股票预测的训练提供一定的帮助。

关键词：大数据;股票数据;可视化;相关性分析

中图分类号TP393文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）08-0030-02

Abstract：Withtherapiddevelopmentofthenetworkeraandthein-depthresearchonthe

visualizationofdatainformationinChina，theprovisionofbigdataresourceshasbecomemoreand

moreimportantforvariousindustries.Especiallyfortheanalysisofstockdata，howtobettercarry

outvisualanalysishasbecomethefocusofstockanalysistoday.Itishopedthatthisanalysiscan

providesomehelpforthedevelopmentofstockdatainformationvisualizationtechnologyandthe

trainingofstockforecast.

Keywords：bigdata;stockdata;visualization;correlationanalysis

引言1

随着网络数据资源逐渐丰富，人们对于网络资源的需求和使用也在不断地增加。

伴随着科学技术的发展，股市的逐渐进步，越来越多的人开始炒股，特别是众所周知的

2014年的股市大牛，当时更是全国掀起了一波炒股的浪潮。伴随着人们对股市的热情，对股

市数据所进行的技术分析对于那些投资人决定是否投资起着重要的作用。在我国，就算不是炒

股的人也可以很容易地发现我国股票市场中，不同行业之间的股票总是会有着相似的同时涨和

同时跌的规律，可以看出其表现出的过度的相关性。本文所介绍就是关于同行股票之间相关性

的研究并对其进行可视化。

可视化2技术

数据的可视化主要是为了借由一些图形图像的手段来清楚地表达所要传达的信息。在表达

过程中，为了更好地传达清楚思想和概念，总是需要将美学形式与功能同时发展，通过直接的

方式把关键的信息和特征来成功表达数据的深入了解。在当今时代，如何面对一堆杂乱无章的

数据，如何通过可视化进行数据呈现，是可视化技术面临的新的挑战。

可视化主要包括科学算术中的可视化、数据和信息的可视化。可视化技术现今被应用在各

行各业，大到国家重点项目介绍，小到微分子化学等的展示模拟[1]。

相关性3的基本理论

相关性研究是指对于线性相关的研究[2]，线性相关的系数在度量函数的均值和方差计算

比较方便的，在实际的生活中，很多函数的均值和方差并不是那么容易得到的，有的根本就不

存在均值或者方差，所以很多的分布函数不是很容易进行线性相关分析。在此文章中，将通过

Pandas的百分比变化即股票收益来计算其相关性。

通过研究分析，发现股票历史数据对于股票的相关性的研究具有一定的研究价值，股票相

关性是研究股价与收益之间关系和行业分类的技术工具，对于股票市场的系统性风险和资产组

合有效的衡量具有重要的价值[3]。本文对于同行股票的相关性进行可视化分析，对后期的股

票分析预测有着重要的指导意义。

股票数据集的获取与处理4

东方财经和网易财经上有很多关于每一只股票的信息。此次所需的股票的数据集是利用

Python中的BeautifulSoup获取所需数据，Pandas对数据结构进行分析，使用Matplotilib进行

图表展示，具体数据获取如下。

（1）通过连板网获取股票的名称与股票代码。

（2）在网易财经上通过谷歌浏览器的检查工具来获取请求接口。

（3）利用xpath去提取