python金融分析小知识(7)——股票收盘价曲线可视化

Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！

在平时的股票交易中，我们肯定通过各种交易软件可以看到股票各式各样的曲线，包括K线图、分时图等等，那么我们是否可以通过python来绘制股票的相关曲线图呢？答案是肯定的，接下来我会举一个绘制股票收盘价曲线的例子：

首先让我们读取原始数据，至于原始数据的来源大家可以从Wind金融终端、同花顺、Choice里面去下载，或者使用他们的Excel插件：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('万得全A收盘价.xlsx',index_col=0,parse_dates=[0])
data

还有个很关键的一点，对于这种时间序列的数据需要加上index_col与parse_dates，目的是为了处理时间列，并把时间列当作索引列。

让我们打印一下结果：

	          close
   Date	
2013-01-07	2235.9000
2013-01-08	2234.0900
2013-01-09	2236.1500
2013-01-10	2245.0500
2013-01-11	2204.1400
...	...
2022-03-31	5095.6079
2022-04-01	5131.5835
2022-04-06	5128.8027
2022-04-07	5039.9453
2022-04-08	5042.1172
2249 rows × 1 columns

接下来演示如何绘制图形：

data.plot()

 直接一行代码就可以绘制出曲线如下图所示：

当然，pandas绘图也可以设置绘图的尺寸：

data.plot(figsize=(10,6))

让我们来看看可视化的结果：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data)

 让我们看看可视化的结果：

我们可以通过matplotlib调整图片尺寸：

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data['close'])

 得到的可视化结果：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
ax.plot(data.index,data['close'])

 有的时候我们需要绘制子图，但是子图也可以只绘制一张图，让我们来看看可视化的结果，和第二种方法一模一样：

 今天的文章就分享到这里啦！