Создавайте интерактивные свечные графики
Что такое свечной график?
Свечной график - это стиль финансового графика, который используется для описания движения цены ценной бумаги, производного инструмента или валюты. - Википедия
Что такое свечи
Свеча состоит из четырех основных компонентов (цена открытия, закрытия, максимум и минимум) для заданного периода времени. обычно в течение суток. Цвет (обычно зеленый) указывает на то, что ценная бумага закрылась выше, чем открылась, в то время как другой цвет (обычно красный) указывает, что ценная бумага закрылась ниже, чем открылась.
Если вы предпочитаете не читать эту статью и хотите ее видеопрезентацию, вы можете проверить Видео YouTube ниже. В нем подробно рассказывается обо всем, что описано в этой статье, и он поможет вам легко начать программировать, даже если на вашем компьютере не установлен язык программирования Python. Или вы можете использовать оба в качестве дополнительных материалов для обучения!
Начать программирование
Импортируйте библиотеки, необходимые для запуска программы.
import plotly.graph_objects as go import pandas_datareader as web
Получите данные об акциях.
#Get the Stock Quote: The price of a stock as quoted on an exchange
df = web.DataReader('AMZN', data_source='yahoo', start='2012-01-01', end='2019-12-17') #end = '2017-12-31', format = 'YYYY-MM-DD'
#Show the data
df
Создайте интерактивную биржевую диаграмму со свечой!
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df.index, open=df['Open'], high=df['High'], low=df['Low'], close=df['Close'], increasing_line_color='orange', decreasing_line_color = 'black' )]) fig.show()
Теперь вы создали интерактивный график свечей с помощью Python!
Спасибо, что прочитали эту статью. Надеюсь, она будет полезной и интересной для всех вас! Если вам понравилась эта статья и вы нашли ее полезной, пожалуйста, оставьте несколько аплодисментов, чтобы выразить свою признательность. Продолжайте обучение, и если вам нравится машинное обучение, математика, информатика, программирование или анализ алгоритмов, посетите и подпишитесь на мои каналы YouTube (randerson112358 и компьютерные науки).
Если вам интересно узнать больше о машинном обучении и алгоритмической торговле, вы можете прочитать Практическое машинное обучение для алгоритмической торговли: разработка и реализация инвестиционных стратегий на основе интеллектуальных алгоритмов, которые учатся на данных с использованием Python. Книга покажет вам, как реализовать алгоритмы машинного обучения для построения, обучения и проверки алгоритмических моделей. Он также покажет вам, как создать свой собственный процесс алгоритмического проектирования для применения вероятностных подходов машинного обучения к торговым решениям, а книга покажет вам, как разрабатывать нейронные сети для алгоритмической торговли для выполнения прогнозирования временных рядов и интеллектуальной аналитики.
