如何使用python创建股票的时间序列可视化分析？

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

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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

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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()

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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()

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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()

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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()

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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()

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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。

Python

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