来源：鱼心DrFish

www.jianshu.com/p/ce0e0773c6ec#

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本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。

数据导入

这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。

其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据，parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式，index_col=0则将第一列数据指定为索引。

import pandas aspd

import numpy asnp

import matplotlib.pyplot asplt

%matplotlibinline

%configInlineBackend.figure_format= 'retina'

%pylabinline

pylab.rcParams['figure.figsize']= (10,6)#设置绘图尺寸

#读取数据

stock= pd.read_table('stockData.txt',usecols=range(15),parse_dates=[0],index_col=0)

stock= stock[::-1]#逆序排列

stock.head()

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import pandas aspd

import numpy asnp

import matplotlib.pyplot asplt

%matplotlibinline

%configInlineBackend.figure_format= 'retina'

%pylabinline

pylab.rcParams['figure.figsize']= (10,6)#设置绘图尺寸

#读取数据

stock= pd.read_table('stockData.txt',usecols=range(15),parse_dates=[0],index_col=0)

stock= stock[::-1]#逆序排列

stock.head()

以上显示了前5行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有20行，索引是时间格式，日期从2015年1月5日到2015年1月30日。总共有14列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。

stock.info()

stock.info()

<class'pandas.core.frame.DataFrame'>

DatetimeIndex: 20entries,2015-01-05to2015-01-30

Data columns(total14columns):

open20non-null float64

high20non-null float64

close20non-null float64

low20non-null float64

volume20non-null float64

price_change20non-null float64

p_change20non-null float64

ma520non-null float64

ma1020non-null float64

ma2020non-null float64

v_ma520non-null float64

v_ma1020non-null float64

v_ma2020non-null float64

turnover20non-null float64

dtypes: float64(14)

memory usage: 2.3KB

<class'pandas.core.frame.DataFrame'>

DatetimeIndex: 20entries,2015-01-05to2015-01-30

Data columns(total14columns):

open20non-null float64

high20non-null float64

close20non-null float64

low20non-null float64

volume20non-null float64

price_change20non-null float64

p_change20non-null float64

ma520non-null float64

ma1020non-null float64

ma2020non-null float64

v_ma520non-null float64

v_ma1020non-null float64

v_ma2020non-null float64

turnover20non-null float64

dtypes: float64(14)

memory usage: 2.3KB

在观察每一列的名称时，我们发现’open’的列名前面似乎与其它列名不太一样，为了更清楚地查看，使用.columns得到该数据所有的列名如下：

stock.columns

stock.columns

Index([' open','high','close','low','volume','price_change',

'p_change','ma5','ma10','ma20','v_ma5','v_ma10','v_ma20',

'turnover'],

dtype='object')

Index([' open','high','close','low','volume','price_change',

'p_change','ma5','ma10','ma20','v_ma5','v_ma10','v_ma20',

'turnover'],

dtype='object')

于是发现’open’列名前存在多余的空格，我们使用如下方法修正列名。

stock.rename(columns={' open':'open'}, inplace=True)

stock.rename(columns={' open':'open'}, inplace=True)

至此，我们完成了股票数据的导入和清洗工作，接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。

数据观察

首先，我们观察数据的列名，其含义对应如下：

这些指标总体可分为两类：

价格相关指标

当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价

价格变化：价格变动和涨跌幅

均价：5、10、20日均价

成交量相关指标

成交量

换手率：成交量/发行总股数×100%

成交量均量：5、10、20日均量

价格相关指标

当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价

价格变化：价格变动和涨跌幅

均价：5、10、20日均价

成交量相关指标

成交量

换手率：成交量/发行总股数×100%

成交量均量：5、10、20日均量

价格相关指标

当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价

价格变化：价格变动和涨跌幅

均价：5、10、20日均价

当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价

价格变化：价格变动和涨跌幅

均价：5、10、20日均价

成交量相关指标

成交量

换手率：成交量/发行总股数×100%

成交量均量：5、10、20日均量

成交量

换手率：成交量/发行总股数×100%

成交量均量：5、10、20日均量

由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。

时间序列图

以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。

stock['close'].plot(grid=True)

stock['close'].plot(grid=True)

如果我们将每日的开盘、收盘价和最高、最低价以折线的形式绘制在一起，难免显得凌乱，也不便于分析。那么有什么好的方法能够在一张图中显示出这四个指标？答案下面揭晓。

K线图

相传K线图起源于日本德川幕府时代，当时的商人用此图来记录米市的行情和价格波动，后来K线图被引入到股票市场。每天的四项指标数据用如下蜡烛形状的图形来记录，不同的颜色代表涨跌情况。

图片来源：http://wiki.mbalib.com/wiki/K线理论

Matplotlib.finance模块提供了绘制K线图的函数candlestick_ohlc()，但如果要绘制比较美观的K线图还是要下点功夫的。下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。

frommatplotlib.finance importcandlestick_ohlc

frommatplotlib.dates importDateFormatter,WeekdayLocator,DayLocator,MONDAY

defpandas_candlestick_ohlc(stock_data,otherseries=None):

# 设置绘图参数，主要是坐标轴

mondays= WeekdayLocator(MONDAY)

alldays= DayLocator()

dayFormatter= DateFormatter('%d')

fig,ax= plt.subplots()

fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

ifstock_data.index[-1]- stock_data.index[0]< pd.Timedelta('730 days'):

weekFormatter= DateFormatter('%b %d')

ax.xaxis.set_major_locator(mondays)

ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)

else:

weekFormatter= DateFormatter('%b %d, %Y')

ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)

ax.grid(True)

# 创建K线图

stock_array= np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']])

stock_array[:,0]= date2num(stock_array[:,0])

candlestick_ohlc(ax,stock_array,colorup= "red",colordown="green",width=0.4)

# 可同时绘制其他折线图

ifotherseries isnotNone:

foreach inotherseries:

plt.plot(stock_data[each],label=each)

plt.legend()

ax.xaxis_date()

ax.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=45,horizontalalignment='right')

plt.show()

frommatplotlib.finance importcandlestick_ohlc

frommatplotlib.dates importDateFormatter,WeekdayLocator,DayLocator,MONDAY

defpandas_candlestick_ohlc(stock_data,otherseries=None):

# 设置绘图参数，主要是坐标轴

mondays= WeekdayLocator(MONDAY)

alldays= DayLocator()

dayFormatter= DateFormatter('%d')

fig,ax= plt.subplots()

fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

ifstock_data.index[-1]- stock_data.index[0]< pd.Timedelta('730 days'):

weekFormatter= DateFormatter('%b %d')

ax.xaxis.set_major_locator(mondays)

ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)

else:

weekFormatter= DateFormatter('%b %d, %Y')

ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)

ax.grid(True)

# 创建K线图

stock_array= np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']])

stock_array[:,0]= date2num(stock_array[:,0])

candlestick_ohlc(ax,stock_array,colorup= "red",colordown="green",width=0.4)

# 可同时绘制其他折线图

ifotherseries isnotNone:

foreach inotherseries:

plt.plot(stock_data[each],label=each)

plt.legend()

ax.xaxis_date()

ax.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=45,horizontalalignment='right')

plt.show()

pandas_candlestick_ohlc(stock)

pandas_candlestick_ohlc(stock)

这里红色代表上涨，绿色代表下跌。

相对变化量

股票中关注的不是价格的绝对值，而是相对变化量。有多种方式可以衡量股价的相对值，最简单的方法就是将股价除以初始时的价格。

stock['return']= stock['close']/ stock.close.iloc[0]

stock['return'].plot(grid=True)

stock['return']= stock['close']/ stock.close.iloc[0]

stock['return'].plot(grid=True)

第二种方法是计算每天的涨跌幅，但计算方式有两种：

这两者可能导致不同的分析结果，样例数据中的涨跌幅使用的是第一个公式，并乘上了100%。

stock['p_change'].plot(grid=True).axhline(y=0, color='black', lw=2)

stock['p_change'].plot(grid=True).axhline(y=0, color='black', lw=2)

为了解决第二种方法中的两难选择，我们引入第三种方法，就是计算价格的对数之差，公式如下：

close_price= stock['close']

log_change= np.log(close_price)- np.log(close_price.shift(1))

log_change.plot(grid=True).axhline(y=0,color='black',lw=2)

close_price= stock['close']

log_change= np.log(close_price)- np.log(close_price.shift(1))

log_change.plot(grid=True).axhline(y=0,color='black',lw=2)

相关关系

在观察了价格的走势之后，我们来看看各指标之间的关系。下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。

small= stock[['close','price_change','ma20','volume','v_ma20','turnover']]

_= pd.scatter_matrix(small)

small= stock[['close','price_change','ma20','volume','v_ma20','turnover']]

_= pd.scatter_matrix(small)

图中可以明显发现成交量（volume）和换手率（turnover）有非常明显的线性关系，其实换手率的定义就是：成交量除以发行总股数，再乘以100%。所以下面的分析中我们将换手率指标去除，这里使用了相关性关系来实现数据降维。

上面的散点图看着有些眼花缭乱，我们可以使用numpy.corrcof()来直接计算各指标数据间的相关系数。

small= stock[['close','price_change','ma20','volume','v_ma20']]

cov= np.corrcoef(small.T)

cov

small= stock[['close','price_change','ma20','volume','v_ma20']]

cov= np.corrcoef(small.T)

cov

array([[1.,0.30308764,0.10785519,0.91078009,-0.37602193],

[0.30308764,1.,-0.45849273,0.3721832,-0.25950305],

[0.10785519,-0.45849273,1.,-0.06002202,0.51793654],

[0.91078009,0.3721832,-0.06002202,1.,-0.37617624],

[-0.37602193,-0.25950305,0.51793654,-0.37617624,1.]])

array([[1.,0.30308764,0.10785519,0.91078009,-0.37602193],

[0.30308764,1.,-0.45849273,0.3721832,-0.25950305],

[0.10785519,-0.45849273,1.,-0.06002202,0.51793654],

[0.91078009,0.3721832,-0.06002202,1.,-0.37617624],

[-0.37602193,-0.25950305,0.51793654,-0.37617624,1.]])

如果觉得看数字还是不够方便，我们继续将上述相关性矩阵转换成图形，如下图所示，其中用颜色来代表相关系数。我们发现位于（0，3）位置的相关系数非常大，查看数值达到0.91。这两个强烈正相关的指标是收盘价和成交量。

img= plt.matshow(cov,cmap=plt.cm.winter)

plt.colorbar(img,ticks=[-1,0,1])

plt.show()

img= plt.matshow(cov,cmap=plt.cm.winter)

plt.colorbar(img,ticks=[-1,0,1])

plt.show()

以上我们用矩阵图表的方式在多个指标中迅速找到了强相关的指标。接着做出收盘价和成交量的折线图，因为它们的数值差异很大，所以我们采用两套纵坐标体系来做图。

stock[['close','volume']].plot(secondary_y='volume', grid=True)

stock[['close','volume']].plot(secondary_y='volume', grid=True)

观察这两个指标的走势，在大部分时候股价上涨，成交量也上涨，反之亦然。但个别情况下则不成立，可能是成交量受到前期的惯性影响，或者还有其他因素。

移动平均线

吴军老师曾讲述他的投资经验，大意是说好的投资方式不是做预测，而是能在合适的时机做出合适的应对和决策。同样股市也没法预测，我们能做的是选择恰当的策略应对不同的情况。

好的指标是能驱动决策的。在上面的分析中我们一直没有使用的一类指标是5、10、20日均价，它们又称为移动平均值，下面我们就使用这项指标来演示一个简单的股票交易策略。（警告：这里仅仅是演示说明，并非投资建议。）

为了得到更多的数据来演示，我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间的谷歌股票数据。

import datetime

import pandas_datareader.data asweb

# 设置股票数据的时间跨度

start= datetime.datetime(2016,10,1)

end= datetime.date.today()

# 从yahoo中获取google的股价数据。

goog= web.DataReader("GOOG","yahoo",start,end)

#修改索引和列的名称，以适应本文的分析

goog.index.rename('date',inplace=True)

goog.rename(columns={'Open':'open','High':'high','Low':'low','Close':'close'},inplace=True)

goog.head()

import datetime

import pandas_datareader.data asweb

# 设置股票数据的时间跨度

start= datetime.datetime(2016,10,1)

end= datetime.date.today()

# 从yahoo中获取google的股价数据。

goog= web.DataReader("GOOG","yahoo",start,end)

#修改索引和列的名称，以适应本文的分析

goog.index.rename('date',inplace=True)

goog.rename(columns={'Open':'open','High':'high','Low':'low','Close':'close'},inplace=True)

goog.head()

数据中只有每天的价格和成交量，所以我们需要自己算出5日均价和10日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。

goog["ma5"]= np.round(goog["close"].rolling(window= 5,center= False).mean(),2)

goog["ma20"]= np.round(goog["close"].rolling(window= 20,center= False).mean(),2)

goog= goog['2017-01-01':]

pandas_candlestick_ohlc(goog,['ma5','ma20'])

goog["ma5"]= np.round(goog["close"].rolling(window= 5,center= False).mean(),2)

goog["ma20"]= np.round(goog["close"].rolling(window= 20,center= False).mean(),2)

goog= goog['2017-01-01':]

pandas_candlestick_ohlc(goog,['ma5','ma20'])

观察上图，我们发现5日均线与K线图较为接近，而20日均线则更平坦，可见移动平均线具有抹平短期波动的作用，更能反映长期的走势。比较5日均线和20日均线，特别是关注它们的交叉点，这些是交易的时机。移动平均线策略，最简单的方式就是：当5日均线从下方超越20日均线时，买入股票，当5日均线从上方越到20日均线之下时，卖出股票。

为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。

goog['ma5-20']= goog['ma5']- goog['ma20']

goog['diff']= np.sign(goog['ma5-20'])

goog['diff'].plot(ylim=(-2,2)).axhline(y=0,color='black',lw=2)

goog['ma5-20']= goog['ma5']- goog['ma20']

goog['diff']= np.sign(goog['ma5-20'])

goog['diff'].plot(ylim=(-2,2)).axhline(y=0,color='black',lw=2)

为了更方便观察，上述计算得到的均价差值，再取其相邻日期的差值，得到信号指标。当信号为1时，表示买入股票；当信号为-1时，表示卖出股票；当信号为0时，不进行任何操作。

goog['signal']= np.sign(goog['diff']- goog['diff'].shift(1))

goog['signal'].plot(ylim=(-2,2))

goog['signal']= np.sign(goog['diff']- goog['diff'].shift(1))

goog['signal'].plot(ylim=(-2,2))

从上图中看出，从今年初到现在，一共有两轮买进和卖出的时机。到目前为止，似乎一切顺利，那么让我们看下这两轮交易的收益怎么样吧。

trade= pd.concat([

pd.DataFrame({"price": goog.loc[goog["signal"]== 1,"close"],

"operation": "Buy"}),

pd.DataFrame({"price": goog.loc[goog["signal"]== -1,"close"],

"operation": "Sell"})

])

trade.sort_index(inplace=True)

trade

trade= pd.concat([

pd.DataFrame({"price": goog.loc[goog["signal"]== 1,"close"],

"operation": "Buy"}),

pd.DataFrame({"price": goog.loc[goog["signal"]== -1,"close"],

"operation": "Sell"})

])

trade.sort_index(inplace=True)

trade

上述表格列出了交易日期、操作和当天的价格。但很遗憾地发现，这两轮交易的卖出价都小于买入价，实际上按上述方法交易我们亏本了！！！

你是否很愤怒呢？原来分析到现在，都是假的呀！我之前就警告过，这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。股票市场是何其的复杂多变，又如何是一个小小的策略所能战胜的呢？

那么这个策略就一无是处吗？非也！如果考虑更长的时间跨度，比如5年、10年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。也就是说，在更长的时间尺度上该策略也是可行的。但即使你赚了，又能跑赢大盘吗？这时候还需用到其他方法，比如合理配置投资比例等。

还是那句话，股市有风险，投资需谨慎。本文不是分析股票的文章，而是借用股票数据来说明数据分析的基本方法，以及演示什么样的指标是好的指标。

参考资料：

An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python (Part 1)

An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python (Part 2)

K线理论

K线图做图示例

An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python (Part 1)

An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python (Part 2)

K线理论

K线图做图示例

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