【python】python股票量化交易策略分析可视化

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 读取数据集
dataset = pd.read_csv('./dataset.csv')
 
# 数据预处理
# 假设数据集已经包含必要的预处理步骤
 
# 分析某个特定交易日的交易情况
trade_date = '2021-01-01'
selected_date = dataset[(dataset['trade_date'] == trade_date)]
 
# 绘制收盘价和开盘价的散点图
sns.scatterplot(x='close', y='open', data=selected_date)
plt.title('Close vs Open Price for ' + trade_date)
plt.xlabel('Close Price')
plt.ylabel('Open Price')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的涨跌情况
sns.scatterplot(x='change', y='close', data=selected_date)
plt.title('Daily Change vs Close Price for ' + trade_date)
plt.xlabel('Daily Change')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的成交量和涨跌情况
sns.scatterplot(x='volume', y='change', data=selected_date)
plt.title('Daily Volume vs Daily Change for ' + trade_date)
plt.xlabel('Daily Volume')
plt.ylabel('Daily Change')
plt.show()
 
# 分析股票过去30天的涨跌情况
selected_date_range = dataset[(dataset['trade_date'] > (trade_date - pd.DateOffset(days=30))) & (dataset['trade_date'] <= trade_date)]
sns.scatterplot(x='change', y='close', data=selected_date_range)
plt.title('30-day Change vs Close Price for ' + trade_date)
plt.xlabel('30-day Change')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()
 
# 分析股票过去30天的成交量情况
sns.scatterplot(x='volume', data=selected_date_range)
plt.title('Daily Volume for last 30 days up to ' + trade_date)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Daily Volume')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的MACD指标
sns.scatterplot(x='macd_signal', y='macd_histogram', data=selected_date)
plt.title('MACD Signal vs Histogram for ' + trade_date)
plt.xlabel('MACD Signal Line')
plt.ylabel('MACD Histogram')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的KDJ指标
sns.scatterplot(x='k', y='d', data=selected_date)
plt.title('KDJ K Line vs D Line for ' + trade_date)
plt.xlabel('K Line')
plt.ylabel('D Line')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的RSI指标
sns.scatterplot(x='rsi', data=selected_date)
plt.title('RSI for ' + trade_date)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('RSI')
plt.show()
 
# 分析某个特定交易日的BOLL指标
sns.scatterplot(x='middle_band', y='upper_band', data=selected_date)
plt.title('BOLL Middle Band vs Upper Band for ' + trade_date)
plt.xlabel('Middle Band')
plt.ylabel('Upper Band')
plt.show()

这段代码展示了如何使用Python进行股票数据的基本可视化分析。它