Pyecharts简介

Echarts 是百度基于JavaScript 开源的可视化图表库，而 Pyecharts 相当于是 Python+echarts，即使用 Python 语言调用 echarts 的开源库，可以制作非常精美的图表。实际上 Python 可视化库有很多，包括 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 、Pygal、 Plotly 和 Pyecharts等等。其中 Matplotlib 是大家入门数据分析的最基本可视化工具；Seaborn 实际上是 matplotlib 的一个封装，提供了很多统计分析的基本图表；Bokeh、Pygal、Plotly 和 Pyecharts 等功能相似，可以输出非常精美的可视化图表，尤其是 Plotly 和 Pyecharts ，均支持动态可交互效果，但代码相对复杂。这些可视化库基本上都支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，可以轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架。关于高级可视化库之间的优劣对比在此不做深入探究，读者可根据个人需要和编程习惯选择相应的库进行学习，本文将重点介绍 Pyecharts 及其在金融量化上的应用，代码均在Jupyter notebook上运行。关于Pyechart更详细完整的介绍可以参见其官网：Pyecharts。

市场意义：

买进3:价格位于移动平均线之上运行，回档时跌破移动平均线，但短期移动平均线继续呈上升趋势，此时为买进时机。

print('涨停数量：%d 个, 涨停中上市日期小于15天的：%d, 涨停中上市日期小于1年的：%d' % (limit_up.shape[0], limit_up_new.shape[0], limit_up_fresh.shape[0]))

股市超短必备纪律：

from docx.shared import Cm, Inches

【均线上山爬坡形】

def get_all_stockdata(st_date, ed_date):

g=(Bar() .add_xaxis(sss.index.strftime('%Y').tolist()) .add_yaxis("", sss['上证综指'].tolist())) g.render_notebook()

图1-2中该股大幅下跌后，K线出现了双针探底线。

# 对跌停的股票分析

这种拉升持续的时间太短，因此无法评价股价走势的真正强度。在这种情况下，如果进场追涨会承担较大的市场风险。

output = pd.DataFrame()

# 找出涨停的股票

#pd.set_option('display.max_rows', None)# 显示所有行

?均线的种类

英飞拓表示，2022年收入减少和净利润亏损原因主要是：公司战略出售加拿大英飞拓（含 March），自2021年12月起不再纳入公司合并报表范围的影响。同时，2022年客户缩减广告投入，部分客户经营困难，无法按期回款，导致应收账款计提坏账准备增加等。

贵州茅台(600519)

g = (
Scatter()
.add_xaxis(sss['上证综指'].tolist())
.add_yaxis("", sss['创业板'].tolist(),
symbol_size=20,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts('上证综指 VS 创业板'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上证综指',
type_="value",
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%')),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='创业板',
type_="value",
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%'),)))
g.width = "100%"
g.render_notebook()

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