这是一个对价格时间序列进行统计分析的工具。
对于一个时间超过三年的价格时间序列，短时间里人脑是很难处理完成的，把图放大了看不到局部、不知道具体价格，把图缩小了又容易一叶障目，还有如何用肉眼去区别不同年份的价格情况等等，都是常人难以做到的。
于是为了快速了解一个时间序列的基本情况，写了下相关的代码，可以快速统计一个表格里的时间序列信息，详细的结果与应用可以看这篇文章.
如何使用
- 环境：有一个基于python的编程环境(可以使用anaconda)，使用jupyter打开ipynb文件。
- 数据文件：将数据文件放在.ipynb文件同目录下，里面请不要有冗余行列，请按照
Date, Open, High, Low, Close, Volume, Market Cap排列(尽管只用到了Date和Close)，区分大小写，有自己需求的请自行改写。 - 修改symbol：将symbol后面赋值为数据文件名称，按相应按键运行即可。
可以做什么
- 基础统计分析(日收益率最大值、日收益率最小值、日单向波动大于10%的时间与幅度、阳线数量、阴线数量、最大连续上涨笔数、最大连续下跌笔数)
- 连续盈亏天数柱状图
- 日收益率波动图、月收益率波动图
- 收益率分布图
- 大收益率时间分布图
- 年周期图
- 月均收益率与胜算图
- 月累计收益率图
- 循环分析诸多品种的数据
接下来可能更新什么
- 其中计算连续盈亏天数的代码运行速度较慢，以期优化
- 由于最初是写来统计比特币数据的，对于有涨跌停板制度的商品期货而言，部分地方考虑欠缺，以期优化
- 生成更多的数据(有其他感兴趣的数据可以留言)
- 制作成html，方便没有编程基础与环境的人使用
PS
在测试商品期货数据的时候，发现螺纹钢有着很显著的月份特性：
相关代码已经放入github，请自行下载。