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股票的k线

前言:扫盲k线:

K线是一条柱状的线条,由影线和实体组成。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线。实体分阳线和阴线。其中影线表明当天交易的最高和最低价,而实体表明当天的开盘价和收盘价。

 

5、阴阳线

阴阳代表股价的趋势,在K线图中,阳线表示股价将继续上涨;阴线表示股价继续下跌。股价涨跌本质是由股票买卖的供求关系决定,也可以说是由买卖双方力量来决定。一般来说股价运行具有惯性。特别是大阴线与大阳线,在放量的情况下具有非常大的后市指示作用。

6、实体大小

实体大小代表股价运行内在动力,实体越大,上涨或下跌的趋势越明显,反之趋势越不明显。所以在大部分趋势确认的行情中,实体都比较大;而震荡市中,实体都比较小。由于趋势具有惯性,惯性的结束可以从K线的变化中看出端倪。当连续大阴或大阳以后出现小阴小阳,这说明趋势可能会暂缓,并且进入调整状态。如果在震荡行情中,连续的小阴小阳以后出现大阳大阴,这说明震荡趋势肯能结束,趋势行情将展开

7、影线长短

影线代表股价反转的信号,特别是在重要的支撑位与压力位附近。它构成下一阶段股价继续前进的阻力,无论K线是阳还是阴,向某个方向的影线越长,越不利于股价超整个方向变动。即长上影线越长,越不利于股价上涨,股价调整后下行的可能性越大;下影线越长,越不利于股价下跌,股价调整后上涨可能性大。(仅仅是概率大小的区别,在行情比较稳定的情况下,趋势的惯性仍然会占据主导地位。)

8、K线类型

A,大盘K线图与个股K线图

大盘K线图与个股K线图就K线本身来说是一致的,判断方法也是一致的,只是表达含义的对象不同罢了。

如果大盘K线收阳,而个股K线的阳线小于大盘K线,甚至还收阴线;则说明个股弱于大盘(即弱于市场平均水平)。如果大盘K线收阴,而个股K线的阴线小于大盘K线,甚至收阳线;则说明个股强于大盘(即强于市场平均水平)。

B,月K线,周K线,日K线,60分钟K线。。。。。。

根据K线的计算周期,可以把K线分为年,月,周,日,60分钟。。。。。。K线。一般月,周K线适合作为中长线投资者看盘工具。

日K线对该股短期的历史行情记录最为准确和详尽,是适合短线投资者的看盘工具。由于股票市场缺乏T+0机制,所以60分钟以下的K线图都不太具备太大的参考价值。(超级短线除外)

二、单根k线的含义

k线的基本形态

1、小阳星

全日中股价波动很小,开盘价与收盘价极其接近,收盘价略高于开盘价。小阳星的出现,表明行情正处于混乱不明的阶段,后市的涨跌无法预测,此时要根据其前期K线组合的形状以及当时所处的价位区域综合判断。

2、小阴星

小阴星的分时走势图与小阳星相似,只是收盘价格略低于开盘价格。表明行情疲软,发展方向不明。

3、下影阳线:

它的出现,表明多空交战中多方的攻击沉稳有力,股价先跌后涨,行情有进一步上涨的潜力。

4、上影阳线:

显示多方攻击时上方抛压沉重,涨势不强。表示多方上攻受阻回落,上挡抛盘较重。能否继续上升局势尚不明朗。

5、穿头破脚阳线 :

股价走出如图所示的图形说明多方已占据优势,并出现逐波上攻行情,股价在成交量的配合下稳步升高,预示后市看涨。

6、光头阳线:

光头阳线若出现在低价位区域,在分时走势图上表现为股价探底后逐浪走高且成交量同时放大,预示为一轮上升行情的开始。如果出现在上升行情途中,表明后市继续看好。

7、光脚阳线:

表示上升势头很强。

8、光头光脚阳线:

表明多方已经牢固控制盘面,逐浪上攻,步步逼空,涨势强烈。

9、光脚阴线:

光脚阴线的出现表示股价虽有反弹,但上档抛压沉重。空方趁势打压使股价以阴线报收。

10、光头阴线:

如果这种线型出现于低价位区,说明股价有反弹迹象,但力度不大。

11、大阴线:

如果股价走出如图所示的逐波下跌的行情,这说明空方已占尽优势,多方无力抵抗,后市看淡。

12、十字星

十字星是指收盘价和开盘价在同一价位或者相近,没有实体或者实体极小。十字星的重要程度取决于出现的位置,如果在震荡区域中出现十字星,实战意义不大,如果在连续的趋势行情中突然出现十字星,则需要引起高度关注,因为变盘可能即将发生。

十字星表示着多空双方的力量均等,如果在震荡趋势中,多空双方的对战实力本来就比较平衡,所以震荡中的十字星意义不大。如果在强劲的趋势中突然出现十字星,则表示当前趋势中的优势力量开始减弱或者消失,达到了多空力量平衡的状态,则预示着变盘的可能性将会加大。

十字星运用要点:

1,出现的位置,特别是在重要的支撑位于压力位出现十字星,意义重大

2,反转的确认需要接下来几天K线的表现

股票数据分析是金融领域中非常重要的应用,通过对历史数据的挖掘和可视化,我们可以更好地理解股票走势、成交量变化等关键信息。本案例将涵盖数据获取、预处理、统计分析及可视化等全流程,让我们一步步展开学习。

一、概述

在股票数据分析中,我们通常需要完成以下核心任务:获取股票历史数据、对数据进行预处理(如清洗、归一化)、通过可视化手段展示股票走势图、收盘价趋势、成交量变化、涨跌情况,以及绘制专业的 K 线图。

本次案例将使用多个 Python 库协同完成这些任务:

  1. Tushare:用于获取股票历史数据,这是一个免费的财经数据接口包,能便捷地获取股票代码、开盘价、收盘价等关键信息。
  2. Pandas:处理和分析数据的核心库,用于数据清洗、转换和聚合。
  3. Matplotlib:绘制各类图表,如折线图、成交量时间序列图等。
  4. Mplfinance:专门用于绘制股票 K 线图的工具库,能生成专业的金融图表。

通过这些工具的结合,我们将实现从数据获取到可视化分析的完整流程,最终得到清晰直观的股票分析结果。

二、案例效果预览

在正式开始前,我们先预览一下本次案例的主要成果,让大家对分析目标有更清晰的认识:

  1. 可视化股票走势图:展示开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量的归一化走势,便于对比各指标的变化趋

  1. 股票收盘价格走势图:单独呈现收盘价随时间的变化,直观反映股票价格的整体波动。

  1. 股票成交量时间序列图:展示成交量的变化情况,成交量往往能反映市场活跃度。

  1. 股票涨跌情况分析图:通过对数收益率分析股票每日的涨跌幅度,辅助判断短期趋势。

  1. 股票 K 线走势图:专业的 K 线图,包含开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量,是股票分析的核心图表。

这些图表将从不同维度揭示股票数据的特征,为投资决策提供参考。

三、案例环境与前期准备

1. 环境配置

本次案例需要以下环境和工具:

  1. 操作系统:Windows 10
  2. Python 版本:3.9 及以上
  3. 开发工具:Anaconda3、Jupyter Notebook
  4. 第三方模块:pandas、openpyxl、xlrd、xlwt、numpy、matplotlib、tushare、mplfinance

确保这些工具和库已正确安装,是顺利完成分析的基础。

2. 前期准备步骤

(1)安装第三方模块
  1. Tushare 模块:打开 Anaconda Prompt,输入命令pip install tushare,用于获取股票数据。
  2. Mplfinance 模块:同样在 Anaconda Prompt 中输入pip install mplfinance,用于绘制 K 线图。

其他常用库(如 pandas、matplotlib)通常已包含在 Anaconda 中,若未安装,可使用类似pip install pandas的命令补充安装。

(2)新建 Jupyter Notebook 文件
  1. 打开 Jupyter Notebook,在界面中点击 “New”→“Python 3” 创建新文件,并命名为 “Python 股票数据分析”,方便后续代码管理和运行。
(3)导入必要的模块

在 Jupyter Notebook 中导入案例所需的库:

import pandas as pd

import tushare as ts

import matplotlib.pyplot as plt

import mplfinance as mpf

import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates

这些库将分别用于数据处理、数据获取、图表绘制、日期处理等功能。

(4)获取股票历史数据

使用 Tushare 模块获取股票代码为 “600000” 的历史数据(以浦发银行为例),并导出为 Excel 方便后续使用:

# 获取股票历史数据

df = ts.get_hist_data('600000')

# 显示前10条数据

df.head(10)

# 导出为Excel(可选)

df.to_excel('股票历史数据.xlsx')

获取的数据包含开盘价(open)、最高价(high)、最低价(low)、收盘价(close)、成交量(volume)等关键指标,以及均线(ma5、ma10 等)和换手率(turnover)等辅助信息。

四、数据预处理

获取数据后,需要进行预处理,确保数据质量和可用性,主要包括以下步骤:

1. 数据查看与缺失性分析

  1. 查看数据集形状:使用df.shape了解数据的行数和列数(本例为 605 行、14 列)。
  2. 查看摘要信息:通过df.info()查看各列的数据类型、非空值数量,确认是否存在缺失值。本例中所有列均为 605 个非空值,无缺失。
  3. 检查空值:用df.isnull().any()进一步验证,结果均为 False,说明数据完整。

2. 描述性统计分析

使用df.describe()获取数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、分位数、最大值等。例如:

  1. 开盘价(open)的均值为 8.835,中位数为 8.75,说明价格分布相对集中。
  2. 成交量(volume)的最大值达 2034989,远高于均值 414374.6,提示可能存在异常值。

这些统计量能帮助我们快速把握数据的整体分布特征。

3. 数据处理

  1. 抽取特征数据:本次分析聚焦于 open、high、low、close、volume 这 5 个核心指标,因此抽取这些列:

feature_data = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].sort_values(by='date')

  1. 排序数据:按日期升序排序,确保时间序列的连续性。

4. 异常值分析

通过箱形图检测异常值:

feature_data.boxplot()

结果显示成交量(volume)存在明显异常值,但考虑到股票成交量本身可能出现极端波动,本次分析选择保留异常值,不做处理。

5. 数据归一化处理

为了便于多指标对比(如价格和成交量的量级差异较大),采用 0-1 标准化将数据映射到 [0,1] 区间:

normalize_data = (feature_data - feature_data.min()) / (feature_data.max() - feature_data.min())

归一化后,各指标在同一量级上,便于在同一张图表中展示。

五、数据统计分析与可视化

1. 可视化股票走势图

使用归一化后的数据,绘制多指标折线图,对比开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的走势:

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

normalize_data.plot(figsize=(9,5))

plt.show()

图表中,各指标的趋势变化一目了然,例如价格指标(open、high 等)的波动趋势较为一致,而成交量(volume)则呈现独立的波动特征。

2. 股票收盘价格走势图

单独提取收盘价(close)绘制折线图,聚焦价格变化:

plt.subplots(figsize=(9,4))

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

feature_data['close'].plot(grid=False, color='blue')

plt.show()

从图中可以清晰看到 2020 年 8 月至 2023 年 2 月期间,股票收盘价的整体下行趋势,以及中途的阶段性波动。

3. 股票成交量时间序列图

绘制成交量的时间序列图,分析市场活跃度:

plt.subplots(figsize=(9,4))

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码

plt.gca().get_yaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)  # 取消科学计数法

feature_data['volume'].plot(color='red')

plt.title('2020-2023年股票成交量时间序列图', fontsize=15)

plt.ylabel('volume')

plt.xlabel('date')

plt.show()

图表显示成交量存在多次峰值,说明期间存在阶段性交易活跃期,可能与市场事件或政策相关。

4. 股票涨跌情况分析图

通过对数收益率分析股票每日涨跌:

  1. 抽取指定日期范围的收盘价

mydate1 = feature_data.loc['2022-09-05':'2023-01-31']

mydate_close = mydate1['close']

  1. 计算对数收益率

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

对数收益率反映了当日相对于前一日的涨跌幅度,正值为涨,负值为跌。

  1. 绘制走势图并添加水平线

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11,5))

ax.plot(log_change)

ax.axhline(y=0, color='red')  # 0轴为涨跌分界线

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator())  # 按星期定位刻度

plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动旋转日期标签

plt.show()

图中,红线以上为上涨,以下为下跌,能直观反映短期涨跌频率和幅度。

5. 股票 K 线走势图

使用 Mplfinance 绘制专业 K 线图,包含价格和成交量信息:

  1. 抽取指定日期范围的数据

mydate2 = feature_data['2023-01-05':'2023-02-15']

mydate2.index = pd.to_datetime(mydate2.index)  # 转换索引为日期类型

  1. 自定义颜色和样式

mc = mpf.make_marketcolors(

    up='red',  # 上涨K线为红色

    down='green',  # 下跌K线为绿色

    edge='i',  # 边缘颜色继承自涨跌颜色

    volume='i',  # 成交量颜色继承自涨跌颜色

    wick='i'  # 影线颜色继承自涨跌颜色

)

mystyle = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style="ggplot", marketcolors=mc)

  1. 绘制 K 线图,包含 3 日、6 日、9 日均线和成交量:

mpf.plot(mydate2, type='candle', style=mystyle, volume=True, mav=(3,6,9))

plt.show()

K 线图中,红色实体表示收盘价高于开盘价(上涨),绿色实体表示收盘价低于开盘价(下跌),上下影线分别对应最高价和最低价,下方柱状图为成交量,均线则帮助识别趋势。

六、总结

本次案例通过 Python 实现了股票数据的全流程分析,从数据获取到可视化呈现,我们掌握了:

  1. 使用 Tushare 获取股票历史数据的方法;
  2. 数据预处理的关键步骤(缺失值检查、异常值分析、归一化等);
  3. 利用 Matplotlib 绘制趋势图、成交量图、涨跌分析图;
  4. 借助 Mplfinance 生成专业 K 线图。

http://www.lryc.cn/news/585970.html

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