金融数据分析-以Python为工具 课件 9、股票行情数据分析

金融系胡文彬Python金融数据分析股票行情数据分析Chapter099.1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.