【决策先锋—早盘前瞻】

def get_analysis_stockdata(st_date, ed_date):

如上图，我们可以看出，波谷是在不断抬高，然后我们把底部连接起来（绿色箭头），就会发现绿色箭头是一个上升趋势，这个时候，改股票就是处于上升趋势中。

file.add_paragraph('\n') #表格换行

效果图：

pro = ts.pro_api('要到tushare官网注册个账户然后将token复制到这里')

#df.groupby(columns)根据列值分组数据，并根据股票代码统计数据

最后将两者叠加，合成一张图：

os.chdir('D:/stock_data/') #保存的绝对路径，需要自己修改跟创建,就是切换默认的工作目录到你设置的路径

file.add_page_break() #每制成一个类别表格分一次页面

01 版本与安装

Pyecharts 分为 v0.5.X（旧版） 和 v1 （新版）两个版本，两个不兼容，v1 是一个全新的版本。直接使用pip安装可获取最新版本：pip install pyecharts，如需使用旧版本，需要指定安装版本号，如：pip install pyecharts=0.5.11。本文使用的是1.9.1版的pyecharts，v0.5版本编程代码可参考公众号历史文章。

#查看电脑系统和库版本 #watermark是第三方库需要先安装, #在cmd（如安装的是anaconda，直接打开anaconda prompt）上输入：pip install watermark %load_ext watermark #%watermark 查看电脑版本 %watermark -p pyecharts,pandas,numpy,matplotlib,talib,backtrader,jupyter

pyecharts : 1.9.1 pandas : 1.3.2 numpy : 1.20.3 matplotlib: 3.3.4 talib : 0.4.19 backtrader: 1.9.76.123 jupyter : 1.0.0

02 模块导入与调用

03 图表配置项

Pyecharts使用 options对图表的配置项进行设置，根据个人需要，为图表添加（减少）元素，美化和修饰图表。配置项非常多，包括全局配置项（set_global_opts）22个大类和系列配置项(结合数据系列进行配置)17个大类，每一个配置类下又有众多的参数设置。配置项为制作精美的图表提供了相当完善的功能选择，但是对新手来说相当不友好，各种类和参数选择让人眼花缭乱和望而生畏（老版本0.5.11在这方面简洁很多）。这里建议大家结合常用的图表类型模板学习几个常用的配置项,其他配置项基本上使用默认参数即可。

pyecharts 对配置项基本上都采用 XXXOpts/XXXItems 以及 dict 两种数据形式进行调用，下面介绍几个常用的配置项。
(1)全局配置项，通过set_global_opts 方法设置

InitOpts：初始化配置项，一般在图表函数内加载，如Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='900px',height='600px',设置图表画布宽width高height（'数字+px'）,theme: str = "white"图表主题));

TitleOpts：标题配置项title_opts=opts.TitleOpts(title=,subtitle=,pos_left=)，其中主标题title,副标题subtitle, # title 组件离容器左侧的距离,pos_left = 可选'left', 'center', 'right'或如20、20%。离右侧距离,pos_right= None,顶部距离pos_top = None,可选'top', 'middle', 'bottom'或数字或百分比。底部距离，pos_bottom: = None,);

DataZoomOpts：区域缩放配置项,默认不显示， datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True或False,type_: str = "slider"或"inside" ,range_start=:数据窗口范围的起始百分比：0 ~ 100表示 0% ~ 100%,range_end=:数据窗口范围结束百分比,xaxis_index= number表示控制一个轴，Array表示控制多个轴,yaxis_index=同xaxis_index的设置，位置pos_left同title);

LegendOpts：图例配置项，默认不显示，legend_opts=opts.LegendOpts(is_show: bool = True是否显示,位置pos_left同title,orient= 布局朝向,可选：'horizontal', 'vertical',);

VisualMapOpts：视觉映射配置项，默认不显示，visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show: bool = True,type_: str = "color",映射过渡类型可选"color", "size"，min_ = 0,max_ = 100,分别指定 visualMapPiecewise 组件的最小值和最大值,orient = "vertical"或"horizontal",split_number: int = 5,对于连续型数据，自动平均切分成几段,is_piecewise: bool = False,是否分段，pieces=[]指定每一段范围，如[{"min": 1500},{"min": 900, "max": 1500},{"max": 1500} ]);

(2)系列配置项

ItemStyleOpts：图元样式配置项，itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=图形颜色，颜色可以使用 RGB 表示，比如 'rgb(128, 128, 128)'，如果想要加上 alpha 通道表示不透明度，可以使用 RGBA，比如 'rgba(128, 128, 128, 0.5)'，也可以使用十六进制格式，比如 '#ccc',color0:阴线图形的颜色,border_color=图形的描边颜色,border_color0=阴线图形的描边颜色,opacity=图形透明度,支持从 0 到 1 的数字为 0 时不绘制该图形,area_color=区域的颜色)， 参考十六进制颜色转换；

LabelOpts：标签配置项， label_opts=opts.LabelOpts(is_show: bool = True是否显示标签,position=标签的位置,可选 ['top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight''insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft' 'insideTopRight'，'insideBottomRight'], formatter=模板变量有 {a}, {b}，{c}，{d}，{e}，分别表示系列名，数据名，数据值等,折线（区域）图、柱状（条形）图、K线图 : {a}（系列名称），{b}（类目值），{c}（数值）, {d}（无）散点图（气泡）图 : {a}（系列名称），{b}（数据名称），{c}（数值数组）, {d}（无）地图 : {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无）饼图、仪表盘、漏斗图: {a}（系列名称），{b}（数据项名称），{c}（数值）, {d}（百分比）示例：formatter: '{b}: {@score}');

LineStyleOpts：线样式配置项，linestyle_opts=opts.ItemStyleOpts(is_show= True是否显示,color=线条颜色, width= 1,线宽,curve = 线的弯曲度，0 表示完全不弯曲,type_: str = "solid", 线的类型可选：'solid', 'dashed', 'dotted',);

SplitLineOpts：分割线配置项, 在全局配置项中使用.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show = True显示分割线)))。

01 折线图Line

#不同点位设置不同颜色 des=sh.close.describe() v1,v2,v3=np.ceil(des['25%']),np.ceil(des['50%']),np.ceil(des['75%']) pieces=[{"min": v3, "color": "red"}, {"min": v2, "max": v3, "color": "blue"}, {"min": v1, "max": v2, "color": "black"}, {"max": v1, "color": "green"},] #链式调用作用域() g = ( Line({'width':'100%','height':'480px'})#设置画布大小，px像素 .add_xaxis(xaxis_data=sh.index.strftime('%Y%m%d').tolist())#x数据 .add_yaxis( series_name="",#序列名称 y_axis=sh.close.values.tolist(),#添加y数据 is_smooth=True, #平滑曲线 is_symbol_show=False,#不显示折线的小圆圈 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),#线宽 markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[#添加标记符 opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'), opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值'),],symbol_size=[100,30]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(#添加均值辅助性 data=[opts.MarkLineItem(type_="average")], )) .set_global_opts(#全局参数设置 title_opts=opts.TitleOpts(title='上证指数走势', subtitle='2000年-2022年',pos_left='center'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(#视觉映射配置 orient = "horizontal",split_number = 4, pos_left='center',is_piecewise=True, pieces=pieces,),) .set_series_opts( markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(#标记区域配置项 data=[ opts.MarkAreaItem(name="牛市", x=("20050606", "20071016")), opts.MarkAreaItem(name="牛市", x=("20140312", "20150612")),],))) #使用jupyter notebook显示图形 g.render_notebook()

02 柱状图Bar

03 K线图Kline

K线图是对证券交易行情可视化的最基本图表之一，也是我们股票量化分析的最基本工具。

04 散点图Scatter

05 热力图HeatMap

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