3 Caso: remuestreo de datos de línea K de existencias
DataFrame.resample (regla, cómo = Ninguno, eje = 0, método de relleno = Ninguno, cerrado = Ninguno, tipo = Ninguno,)
Para la conversión de frecuencia y el remuestreo de series de tiempo, el objeto debe tener un índice de fecha y hora (DatetimeIndex, PeriodIndex o TimedeltaIndex)
Comparación del día K y la semana K:
Entonces, ¿cómo se cambia entre la línea diaria, la línea semanal, la línea mensual, etc.? ?
Nota: La línea K semanal se refiere a un gráfico de línea K dibujado en base al precio de apertura el lunes, el precio de cierre el viernes, el precio más alto de la semana y el precio más bajo de la semana.
La mayoría de los indicadores semanales son el valor de este indicador diario en el último día de negociación de la semana. Por ejemplo, el "cierre" de la línea semanal debe ser igual al "cierre" de los datos diarios del último día de la semana, pero algunos indicadores son excepciones, por ejemplo, el "máximo" de la línea semanal debe ser igual al valor máximo de todas las líneas diarias de la semana.
A continuación, seguimos utilizando los datos de mercado de una acción en el stock_day anterior.
Convierta el índice al tipo DatetimeIndex
Remuestrear diferentes indicadores
import pandas as pd
stock_day = pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")
stock_day = stock_day.sort_index()
# 对每日交易数据进行重采样 （频率转换）
stock_day.index
# 1、必须将时间索引类型转换成Pandas默认的类型
stock_day.index = pd.to_datetime(stock_day.index)
# 2、进行频率转换日K---周K,首先让所有指标都为最后一天的价格
period_week_data = stock_day.resample('W').last()
# 分别对于开盘、收盘、最高价、最低价进行处理
period_week_data['open'] = stock_day['open'].resample('W').first()
# 处理最高价和最低价
period_week_data['high'] = stock_day['high'].resample('W').max()
# 最低价
period_week_data['low'] = stock_day['low'].resample('W').min()
# 成交量 这一周的每天成交量的和
period_week_data['volume'] = stock_day['volume'].resample('W').sum()
Para valores perdidos
period_week_data.dropna(inplace=True)
Podemos mostrar la semana calculada K y el dibujo original del día K
- Dibujar un gráfico de línea K
Los datos financieros extraídos con el marco mpl_finance
deben especificar la dirección de la instalación:
pip install https://github.com/matplotlib/mpl_finance/archive/master.zip
Código:
from mpl_finance import candlestick_ochl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import date2num
# 先画日K线
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 8), dpi=80)
# 准备数据， array数组
stock_day['date'] = date2num(stock_day.index)
day_k = stock_day[['date', 'open', 'close', 'high', 'low']]
# 绘制k线图
candlestick_ochl(axes, day_k.values, width=0.2, colorup='r', colordown='g')
# x刻度设置为日期
axes.xaxis_date()
plt.show()
# 周K线图数据显示出来
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 8), dpi=80)
period_week_data['date'] = date2num(period_week_data.index)
week_k = period_week_data[['date', 'open', 'close', 'high', 'low']]
# 绘制k线图
candlestick_ochl(axes, week_k.values, width=0.2, colorup='r', colordown='g')
# x刻度设置为日期
axes.xaxis_date()
plt.show()
4 ¿Qué son los datos de desautorización y las operaciones de restitución de derechos (entender)?
Las empresas cotizadas tendrán una serie de cambios de capital como dividendos en efectivo, acciones de bonificación, etc. de vez en cuando, lo que provocará cambios anormales en los precios de las acciones, lo que nos imposibilita calcular directamente los precios de las acciones a través de los precios de las acciones. Este tipo de datos también se denominan datos ex derechos.
Por lo tanto, necesitamos procesar este tipo de datos, que también se denominan datos de re-derechos. ¿Cómo restaurar los derechos?
简单的一种方式：
原始数据：
1号：100 2号：50 3号：53 4号：51
复权后：
100 / 50 = 2 比例
1号：100 2号：100 3号：106 4号：102
5 Datos fundamentales
El uso de datos fundamentales
Se utiliza principalmente para el análisis fundamental. Se centra principalmente en la investigación y análisis de la empresa a partir de los factores fundamentales de la acción, como la capacidad empresarial, situación financiera, antecedentes de la industria, etc., en un intento de encontrar la "intrínseca valor "de las acciones desde la perspectiva de la empresa, de modo que se compare el valor bursátil y se seleccionen las acciones con el mayor valor de inversión.