この記事のテキストと写真はインターネットからのものであり、学習とコミュニケーションのみを目的としており、商用目的ではありません。ご不明な点がございましたら、処理についてお問い合わせください。
次の記事は、著者のWangXiaowang-123であるCaiJ LearnPythonからのものです。
Pythonクローラー、データ分析、Webサイト開発、その他のケースチュートリアルビデオはオンラインで無料で視聴できます
https://space.bilibili.com/523606542
Python学習交換グループ：1039645993
ローソク足チャート
1.コンセプト
株式・先物市場におけるK線グラフの描画方法には、始値、最高値、最低値、終値の4つのデータが含まれています。すべてのK線は、これら4つのデータを中心に作成されています。一般的な状況と価格情報。日次K線グラフを紙に貼ると、日次K線グラフが得られ、週次K線グラフと月次K線グラフを描くこともできます。金融を勉強している友達はこれに精通している必要があるので、一見複雑に見えるK線グラフをこのように描きます。この記事では、K線グラフの魅力と魔法を一緒に探ります。
2、有用性
K-折れ線グラフは株式分析で使用されます。データ分析として、ビッグデータへの将来の入力は間違いなくトレンドと流行です。K-折れ線グラフの専門知識は、正直なところ、間違いなくもっと複雑なので、私はしません。ここであまりにも多くの展示をしているので、興味があります。友達がバイドゥの弟に聞いてみます！
K折れ線グラフシリーズテンプレート
1.最も単純なK線画
最初のK線グラフが描かれているので、必要なパラメータを見てみましょう。必要なデータセットは4つあります。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Candlestick
x_data = ["2017-10-24", "2017-10-25", "2017-10-26", "2017-10-27"]
y_data = [[20, 30, 10, 35], [40, 35, 30, 55], [33, 38, 33, 40], [40, 40, 32, 42]]
(
Candlestick(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
.add_yaxis(series_name="", y_axis=y_data)
.set_series_opts()
.set_global_opts(
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1)
)
)
)
.render("简单K线图.html")
)
2.K折れ線グラフのマウスズーム
データセットが多数ある場合、それらすべてを同時に表示することはできません。ズームして方向表示することができます。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline
data = [
[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],
[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],
[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92],
[2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],
[2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],
[2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],
[2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],
[2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],
[2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],
[2432.68, 2334.48, 2427.7, 2441.73],
[2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],
[2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],
[2441.91, 2421.56, 2418.43, 2444.8],
[2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],
[2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],
[2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],
[2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],
[2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],
[2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],
[2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],
[2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],
[2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],
[2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],
[2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],
[2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],
[2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],
[2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],
[2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],
[2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],
[2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],
[2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],
]
c = (
Kline()
.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)])
.add_yaxis(
"kline",
data,
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="#ec0000",
color0="#00da3c",
border_color="#8A0000",
border_color0="#008F28",
),
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_scale=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-ItemStyle"),
)
.render("K线图鼠标缩放.html")
)
3.スケールラベル付きのK線図
データノードはわかっていますが、どの量のデータがその範囲を超えているかが一目でわかりません。目盛りラベルが便利です。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline
data = [
[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],
[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],
[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92],
[2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],
[2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],
[2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],
[2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],
[2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],
[2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],
[2432.68, 2334.48, 2427.7, 2441.73],
[2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],
[2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],
[2441.91, 2421.56, 2418.43, 2444.8],
[2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],
[2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],
[2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],
[2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],
[2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],
[2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],
[2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],
[2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],
[2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],
[2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],
[2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],
[2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],
[2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],
[2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],
[2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],
[2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],
[2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],
[2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],
]
c = (
Kline()
.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)])
.add_yaxis(
"kline",
data,
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
),
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_scale=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
)
.render("刻度标签.html")
)
ズームなしの4つのK線グラフマウス
前はズーム機能付きの凡例コードですが、パラメータをそのように変更したくない場合があります。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline
data = [
[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],
[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],
[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92],
[2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],
[2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],
[2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],
[2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],
[2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],
[2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],
[2432.68, 2334.48, 2427.7, 2441.73],
[2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],
[2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],
[2441.91, 2421.56, 2418.43, 2444.8],
[2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],
[2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],
[2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],
[2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],
[2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],
[2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],
[2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],
[2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],
[2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],
[2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],
[2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],
[2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],
[2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],
[2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],
[2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],
[2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],
[2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],
[2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],
]
c = (
Kline()
.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)])
.add_yaxis("kline", data)
.set_global_opts(
yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),
title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-基本示例"),
)
.render("鼠标无缩放.html")
)
5.大量のデータのK線画（X軸マウス移動可能）
ズームによって大量のデータを処理できる場合もありますが、それでも十分にスマートではありません。次のように使用できます。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline
data = [
[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],
[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],
[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92],
[2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],
[2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],
[2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],
[2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],
[2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],
[2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],
[2432.68, 2334.48, 2427.7, 2441.73],
[2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],
[2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],
[2441.91, 2421.56, 2418.43, 2444.8],
[2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],
[2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],
[2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],
[2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],
[2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],
[2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],
[2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],
[2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],
[2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],
[2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],
[2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],
[2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],
[2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],
[2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],
[2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],
[2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],
[2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],
[2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],
]
c = (
Kline()
.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)])
.add_yaxis("kline", data)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_scale=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(pos_bottom="-2%")],
title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-DataZoom-slider-Position"),
)
.render("大量数据展示.html")
)
