pandas如何实现股票分析图

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这篇文章主要介绍 pandas 如何实现股票分析图，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

获取 APPL，MSFT，GOOG 的股票数据

stocks = pd.DataFrame({Date : apple[ Date], AAPL : apple[Adj Close], MSFT : microsoft[Adj Close], GOOG : google[Adj Close]}).set_index(Date)
print(stocks.head())

dateAAPLGOOGMSFT2016-01-04102.612183741.84002753.0150322016-01-05100.040792742.58001753.2568892016-01-0698.083025743.61999552.2894622016-01-0793.943473726.39001550.4706972016-01-0894.440222714.46997150.625489

1 多只股票对比
做出图形

stocks.plot(grid = True)
plt.show()

由于 google 的股价比较高，所以导致了 Microsoft 和 Apple 股票波动变小。一个解决的方法是使用不同的刻度线。

stocks.plot(secondary_y = [ AAPL ,  MSFT], grid = True)

还有的更好的方法是画出收益图

#df.apply(arg) 将会把函数参数应用到数据框的每一列，然后再返回一个数据框 #在这行代码中，lambda 中的 x 是一个 seriesstock_return = stocks.apply(lambda x: x / x[0])
stock_return.head()

做出波动图

stock_return.plot(grid = True).axhline(y = 1, color =  black , lw = 2)

通过这个图我们可以看到每一个股票相对于初始价格的收益，我们还可以看到这些股票的波动是相关的。
我们还可以做出股票的每天的变化图

stock_change = stocks.apply(lambda x: np.log(x) - np.log(x.shift(1))) # shift moves dates back by 1.

2 股票均线图

stocks[AAPL].plot(label= APPL)
apple[20d] = np.round(apple[ Close].rolling(window = 20, center = False).mean(), 2).plot(label= 20Average)
apple[50d] = np.round(apple[ Close].rolling(window = 50, center = False).mean(), 2).plot(label= 50Average)
plt.legend()
plt.show()

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