Pyecharts简介

Echarts 是百度基于JavaScript 开源的可视化图表库，而 Pyecharts 相当于是 Python+echarts，即使用 Python 语言调用 echarts 的开源库，可以制作非常精美的图表。实际上 Python 可视化库有很多，包括 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 、Pygal、 Plotly 和 Pyecharts等等。其中 Matplotlib 是大家入门数据分析的最基本可视化工具；Seaborn 实际上是 matplotlib 的一个封装，提供了很多统计分析的基本图表；Bokeh、Pygal、Plotly 和 Pyecharts 等功能相似，可以输出非常精美的可视化图表，尤其是 Plotly 和 Pyecharts ，均支持动态可交互效果，但代码相对复杂。这些可视化库基本上都支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，可以轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架。关于高级可视化库之间的优劣对比在此不做深入探究，读者可根据个人需要和编程习惯选择相应的库进行学习，本文将重点介绍 Pyecharts 及其在金融量化上的应用，代码均在Jupyter notebook上运行。关于Pyechart更详细完整的介绍可以参见其官网：Pyecharts。

那什么是下跌趋势呢？
 

output['平均流通市值(万)'] = round(df.groupby(columns)['circ_mv'].mean(),2)

功能：查询一只股票的BOLL指标（Bollinger Bands），最大查询时间跨度不超过一个季度，港股和北交所股票暂时只有不复权的布林线。

高位化工短期反弹可能到了顶部！要回调一下，还有一些没有启动的化工就不需要动

更新频率: 每个交易日9:30更新一次。

储能盘最为明显，今天很明确的一个压力高位点，量上去了，压力未能突破，说明短期的分歧较大，明日不宜去追涨，这块是没有什么大的可做的

print('A股总成交额：%d, 总成交量：%d' % (df['amount'].sum(), df['vol'].sum()))

（责任编辑：薛小玉）

tb.autofit = True #关闭表格行宽自适应

# 涨停股数中的未封板股，上市日期小于15天

更新频率: 交易日收盘后40分钟更新

首先要确定该股的大趋势，究竟是上升还是下降，还是横盘?

市盈率就是证券每股价格与每股利润的比例。市盈率是证券学中最核心的数据之一。如果按照公平原则，每股利润一样，他的证券价格也应该一样，即市盈率应该一致。因为每年带给你的收益一样。 下面举例说明：

许多经验丰富的老手都认识到，冲动性做交易具有巨大的破坏性，严重威胁投机者的资金安全。

上半年，经济周期下行和业绩下滑的趋势不变，但市场情绪有所修复，交易机会或许只存在于博弈层面，建议关注有业绩配合的新行业、新产品、新业态的操作机会；如业绩预增、5G、芯片、创投等主题策略。

在这个方框里面从哪里开始画，画到哪里结束? 面对起起伏伏的曲线，凌乱不堪的高点低点，怎样画才能代表紧随其后的走势。步骤如下：

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那么中期趋势就是不明朗，因为他没有突破高点

张五常说：“经济学的主旨是从局限条件的转变来解释行为（《结语：交易费用促成专利制度》）。”如果说周期理论帮我们认识到自己所处的位置，那么剩下的就看各个变量的边际变动了。简单起见，让我们就着现金流折现模型中的各因子变动情况来做一个沙盘推演。

#分析数据并生成docx文档，存储至本地D盘D:/stock_analysis/

功能：查看四大板块细分类目列表，四大板块为 申万行业、概念板块、地域板块、证监会行业。

print(df_all)

trade_d = pro.trade_cal(exchange='SSE', is_open='1',start_date=st_date,end_date=ed_date,fields='cal_date') #获取st_date,ed_date时间段内的交易日期

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