目录 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 mplfinance模块和matplotlib模块 安装mplfinance模块.pandas模块和matplotlib模块 处理股票数据 设置图像大小 加载K线图并设置格式 完整代码 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 pandas为解决数据分析任务而创建,纳入了大量的库和一些标准的数据模型,简而言之,它提供了很多数据处理的方法,此文就是借用

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ad042e50100q7d9.html 利用JFreeChart绘制股票K线图完整解决方案 (2011-04-30 13:27:17) 标签: 绘制 股票 k线 it 分类: 软件_Software 因为工作的需要,接触了一些股票图形绘制类的工作,其中最主要的还是股票K线图的绘制了,如果利用编程语言最底层的图形绘制方法去绘制这类图形,如果对编程语言不是特别熟悉的话,一般是有很大的困难的,通过在网上搜索发现,以自己最熟悉的两门语言为

借助highcharts绘制股票k线: 后台通过websocket没个一定时间下发最新数据,然后重新绘制k线; 开发文档: https://api.highcharts.com/highcharts/ https://www.hcharts.cn/docs

1.背景介绍 最近项目要绘制股票走势图,并绘制能够跟随手指滑动的指示线(Indicator)来精确查看股票价格和日期.如下图所示: 上图中的那条白色直线就是股票的指示线,用来跟随手指精确确定股票的时间和股票价格.不论是绘制股票图还是绘制指示线,我们首先想到的就是用Android中的自定义View来实现.实践证明,使用View能够很好地实现静态的图片,但是对用动态图像的绘制,往往会出现延迟的现象.就如上图的指示线,实际用View类实现的,跟随手指移动时,指示线就会出现延迟的现象,严重影响了用户体验

原文:WPF中使用amCharts绘制股票K线图 本想自己用GDI绘图, 通过数据直接绘制一张蜡柱图, 但觉得这样子的功能比较少, 所以到网上搜索一些能画出K线图的控件. 发现DynamicDataDisplay挺好的, 在它的开发截图里也发现可以绘制蜡柱图, 但文档好像做的不是很好, 不知道怎么用它来画, 在寻找它比较好的例子的时候发现有人推荐用amCharts绘制, 所以便去看了一下, 发现挺好用的, 效果如下: 准备工作 先要去这里下载amCharts Stock Chart for WP

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

这几天做了一个查看股票行情的app. 完成之后,当k线比较多的时候,app 对于捏合.拖动手势的反应不太流畅, 主要原因是drawRect: 干的活太多, 竟然需要40ms+, fps 自然不高 最后按照下面这些原则,进行调整修改,流畅度提高不少,大多数的绘制时间控制在了10ms左右 总结如下: 1. 尽量不要实现drawRect(每次调用该方法时,都要为backing store分配内存,非常消耗CPU) 2. 避免在drawRect:中进行耗费大量CPU资源的工作 2. 尽量少调用setNe

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略.在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量.KDJ.MACD.RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注. 1 K线整合均线的案例 均线也

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

什么是 ClChart? ClChart是一个基于canvas创建的简单.高性能和跨平台的股票数据可视化开源项目.支持PC.webApp以及React Native和Weex等平台.在React Native和Weex上完全适配开源项目GCanvas,可轻松使用GCanvas来使得您开发的应用在android和ios上具有原生绘图的能力. 为什么需要ClChart 在现有的开源库中,不乏有非常不错的开源图表库,通用图表库有chartjs,echart,highchart等,这些图表库具有非常完备

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html​ 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

由OpenDigg 出品的iOS开源项目周报第四期来啦.我们的iOS开源周报集合了OpenDigg一周来新收录的优质的iOS开发方面的开源项目,方便iOS开发人员便捷的找到自己需要的项目工具等. Hero 酷炫的iOS动画引擎 Traits 实时修改原生iOS 应用属性 JSDBanTangHomeDemo 仿半糖首页效果 OKKLineSwift 绘制股票K线库 DraggingSort 拖拽排序 MFCard 独特的信用卡输入验证控件 xcprofiler Swift项目配置编译时间的命令行

matplotlib:http://www.cnblogs.com/jasonhaven/p/7609059.html 1.基本图形 散点图:显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定,头一组不连续的点完成,用于观察两种变量的相关性. 折线图:用直线段将各种数据连接起来组成的图形,常用来观察数据随时间变化的趋势. 条形图:以长方形的长度为变量的统计图表,用来比较多个项目分类的数据大小,通常利用较小的数据集分析. 直方图:由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分析的情况. 饼图:饼状图显示

引用Numpy import numpy as np 生成随机数据 # 200支股票 stock_cnt = 200 # 504个交易日 view_days = 504 # 生成服从正态分布:均值期望＝0,标准差＝1的序列 stock_day_change = np.random.standard_normal((stock_cnt, view_days)) # 使用沙盒数据,目的是和书中一样的数据环境,不需要注视掉 # stock_day_change = np.load('../gen/st