Python股票数据可视化代码详解

下面对于Python股票数据可视化代码详解进行一些详细的讲解，包含两条实例说明。

1. 代码说明

1.1 导入库

为了进行数据分析及股票数据可视化操作，需要导入以下常用库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
import seaborn as sns

其中，pandas是Python中常用的数据分析库，numpy是Python数值计算基础库，matplotlib是Python中常用的数据可视化库，mplfinance是基于matplotlib的股票数据可视化库，seaborn是Python中常用的统计数据可视化库。

1.2 读取数据

以沪深300指数为例，首先需要读取股票数据。使用pandas中的read_csv函数读取csv文件：

data = pd.read_csv('000300.csv', index_col=0, parse_dates=True)

index_col设置为0，表示使用第一列作为行索引；parse_dates设置为True，表示将日期格式的字符串转换为日期类型。

1.3 可视化股票数据

接下来使用mplfinance对股票数据进行可视化。首先需要获取OHLC（open, high, low, close）数据。

ohlc = data.loc[:, ['open', 'high', 'low', 'close']]
ohlc.index.name = 'Date'

可以使用loc函数来选取需要的数据列，然后利用index.name对日期列进行重命名。

可视化股票数据的代码如下：

mpf.plot(ohlc, type='candle', style='binance', volume=True, figratio=(20, 10), mav=(5, 10, 20))

其中，type表示绘制的K线图类型，可以选择candle、ohlc、line等；style表示绘制样式，可以选择binance、blueskies等；volume表示是否在图中绘制成交量图；figratio表示画布的宽高比，mav表示绘制均线，可以设置绘制5日、10日和20日均线。

1.4 分析股票数据

使用seaborn库对股票数据进行分析，首先需要计算每日的涨跌幅。

daily_return = (data['close'] - data['open']) / data['open']

收盘价减去开盘价除以开盘价即为涨跌幅。

绘制股票涨跌幅直方图代码如下：

sns.histplot(data=daily_return, kde=True, bins=100)

其中，data表示数据，kde表示是否绘制核密度估计图，bins表示直方图组数。

2. 示例说明

2.1 分析多只股票涨跌幅

stocks = ['000001', '000002', '000004', '000005']
returns = pd.DataFrame()
for stock in stocks:
    data = pd.read_csv(stock + '.csv', index_col=0, parse_dates=True)
    returns[stock] = (data['close'] - data['open']) / data['open']
sns.histplot(data=returns, kde=True, alpha=0.5, bins=100)
plt.legend()

可以通过循环读取多只股票数据，定义一个空DataFrame，每次循环先读取一只股票的数据，然后计算每日涨跌幅，并将该列添加到DataFrame中。

最后绘制多只股票涨跌幅直方图，使用alpha参数可以设置图像的透明度，plt.legend()可以添加图例。

2.2 分析个股涨跌幅与大盘走势的关系

hs300 = pd.read_csv('000300.csv', index_col=0, parse_dates=True)
hs300_return = (hs300['close'] - hs300['open']) / hs300['open']
szzs = pd.read_csv('000001.csv', index_col=0, parse_dates=True)
szzs_return = (szzs['close'] - szzs['open']) / szzs['open']
sns.regplot(x=hs300_return, y=szzs_return)

读取沪深300指数和上证指数的数据，计算每日涨跌幅，然后使用seaborn的regplot函数绘制散点图和线性回归曲线。

散点图横轴代表沪深300指数的涨跌幅，纵轴代表上证指数的涨跌幅，线性回归曲线可以分析两者之间的线性关系。