Visualisierung der täglichen Aktienpreise mit yFinance, mplfinance
In diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie mit yFinance, mplfinance und Pandas die täglichen Preise und das Volumen von Tickeraktien visualisieren können
In diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie mit yFinance, mplfinance und Pandas die täglichen Preise und das Volumen von Tickeraktien visualisieren können
Inhaltsverzeichnis: Visualisieren Sie einen Aktienkurs und ein Handelsvolumen mit Yahoo Finance und Candle
- Zu installierende Python-Pakete: yfinance, mplfinance
- Erforderlicher Datensatz: Datum/Uhrzeit, Ticker-Tagespreise und Volumendaten
- Datum als Index festlegen
- Stellen Sie den manipulierten Datensatz mit mplfinance und Kerzentyp grafisch dar
- Vollständiges Python-Skript zur Visualisierung von Aktienpreisen und Handelsvolumen
- Empfehlung für Kurse zu Datenwissenschaft und maschinellem Lernen
Zu installierende Python-Pakete: Finance, mplfinance, pandas_datareader
yfinance ist nicht mit Yahoo, Inc. verbunden, wird nicht von Yahoo, Inc. unterstützt oder überprüft. Es handelt sich um ein Open-Source-Tool, das die öffentlich verfügbaren APIs von Yahoo nutzt und für Forschungs- und Bildungszwecke gedacht ist.
Matplotlib Finance Utilities wird speziell für die Visualisierung und visuelle Analyse von Finanzdaten verwendet
Pandas Datareader ist ein Python-Paket, das es uns ermöglicht, ein Pandas DataFrame-Objekt zu erstellen, indem wir verschiedene Datenquellen aus dem Internet verwenden. Es wird häufig für die Arbeit mit Echtzeit-Aktienkursdatensätzen verwendet
pip install mplfinance
pip install yfinance
pip install pandas-datareader
Import yfinance as yf
Import mplfinance as mpf
Import pandas_datareader import data as pdr
Erforderlicher Datensatz: Datum/Uhrzeit, Ticker-Tagespreise und Volumendaten
Als Erstes müssen wir die Fix-Yahoo-Finance-Bibliothek implementieren, um das kaputte Yahoo-Finance von Pandas zu ersetzen
yf.pdr_override()
Anschließend können wir die spezifischen Tickerdaten abrufen, indem wir den Zeitbereich eingeben und get_data_yahoo verwenden
Data = pdr.get_data_yahoo(“AAPL”, dt.datetime(2023, 1, 1), dt.datetime.now())
Datum als Index festlegen
Wir müssen das Datum als Index festlegen, bevor wir das Diagramm erstellen
Data.index.name = “Date”
Stellen Sie den manipulierten Datensatz mit mplfinance und Kerzentyp grafisch dar
mpf.plot(data, type=”candle”, mav=(3 ,6, 9), volume=True)
Vollständiges Python-Skript zur Visualisierung von Aktienpreisen und Handelsvolumen
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