下面是详细的攻略：

Python数据可视化使用pyfinance分析证券收益示例详解

简介

数据可视化是数据分析的重要手段之一，在证券分析中也非常有用。pyfinance是一款有用的Python包，可以帮助我们进行证券分析。本文将使用pyfinance进行证券分析，同时提供两个具体的示例。

环境准备

在开始本文的操作前，需要先安装好以下组件：

1. Python；
2. Jupyter Notebook环境；
3. Pyfinance包。

示例1：使用pyfinance进行波动率分析

在此示例中，我们将使用pyfinance进行证券波动率分析。

首先，需要导入以下pyfinance和其他必需的模块：

import pyfinance as pf
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import pandas_datareader.data as web

接下来，需要定义一个函数，用来获取数据：

def get_returns(ticker, start, end):
    data = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)['Adj Close']
    returns = data.pct_change()
    return returns.dropna()

该函数将从Yahoo Finance API获取证券数据，计算收益率，并返回一个收益矩阵。

获取数据后，在Jupyter Notebook中运行以下代码进行波动率计算：

start = dt.datetime(2015,1,1)
end = dt.datetime(2020,12,31)

# 获取收益率矩阵
returns = get_returns('AAPL', start, end)

# 计算波动率
volatility = pf.timeseries.volatility.rolling_volatility(returns, factor=252, window_size=30)

# 绘制波动率图像
volatility.plot(title='AAPL Volatility (30d, Annualized)')

运行后将会出现一张“AAPL Volatility (30d，Annualized)”的图表，展示了苹果公司5年期内波动率的变化情况。

示例2：使用pyfinance进行价值曲线分析

在此示例中，我们将使用pyfinance进行证券价值曲线分析。

首先，需要导入以下pyfinance和其他必需的模块：

import pyfinance as pf
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import pandas_datareader.data as web

接下来，需要定义一个函数，用来获取数据：

def get_returns(ticker, start, end):
    data = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)['Adj Close']
    returns = data.pct_change()
    return returns.dropna()

该函数将从Yahoo Finance API获取证券数据，计算收益率，并返回一个收益矩阵。

获取数据后，在Jupyter Notebook中运行以下代码进行价值曲线计算：

start = dt.datetime(2015,1,1)
end = dt.datetime(2020,12,31)

# 获取收益率矩阵
returns = get_returns('AAPL', start, end)

# 计算价值曲线
cc = pf.timeseries.cointegration.carl(n_returns, normalize=True)
value_curve = cc.value_curve
minor_line = cc.minor_line
major_line = cc.major_line

# 绘制价值曲线和上下边界
fig = pf.plotting.plot_cc(value_curve, minor_line, major_line, lags=20, figsize=(12,6))
fig.get_axes()[0].set_title('AAPL Value Curve')

运行后将会出现一张“AAPL Value Curve”的图表，展示了苹果公司价值曲线和其上下边界的变化情况。

结论

本文使用pyfinance对证券数据进行了可视化分析，提供了两个具体的示例，读者可以自行尝试其他分析方法。