前言

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使用Python開發一個股票項目。
項目地址：
https://github.com/pythonstock/stock
相關資料：
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78294566
主要使用開發語言是python。
使用的lib庫是pandas，tushare，TensorFlow，tornado等。

本文的原文連接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78754179
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博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys

1，使用bokeh展示數據

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上次使用notebook 展示了股票數據。
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78578548
但是那個是使用matplotlib 展示的，是默認notebook 支持的。
為啥選擇 bokeh 呢，主要是因為lib 庫比起 matplotlib 還是多點的。
而且文檔也豐富，可以操作的比較多。
上次已經講這個集成到股票系統當中了。現在只要根據股票數據。
將數據展示出來就行了。

2，主要的圖標函數

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p1 = figure(width=1000, height=150, x_axis_type="datetime")# add renderersstockStat["date"] = pd.to_datetime(stockStat.index.values)# ["volume","volume_delta"]# 設置20個顏色循環，顯示0 2 4 6 號序列。p1.line(stockStat["date"], stockStat[val], color=Category20[20][key * 2])# Set date format for x axis 格式化。p1.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hours=["%Y-%m-%d"], days=["%Y-%m-%d"],months=["%Y-%m-%d"], years=["%Y-%m-%d"])# p1.xaxis.major_label_orientation = radians(30) #可以旋轉一個角度。

研究這個函數，比較特殊。
重新定義樓下 date 字段，轉換成 pandas 的時間。
然后設置x 軸的格式化函數：

# Set date format for x axis 格式化。 p1.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hours=["%Y-%m-%d"], days=["%Y-%m-%d"],months=["%Y-%m-%d"], years=["%Y-%m-%d"])

設置 figure的大小是 1000 X 150 一個長條顯示股票數據。

然后就是循環每一個數據統計的表格了。

# 配置數據 indicators_dic = [{"title": "1，交易量delta指標分析","desc": "The Volume Delta (Vol ?) ","dic": ["volume", "volume_delta"]}, {"title": "2，計算n天差","desc": "可以計算，向前n天，和向后n天的差。","dic": ["close", "close_1_d", "close_2_d", "close_-1_d", "close_-2_d"]}, {"title": "3，n天漲跌百分百計算","desc": "可以看到，-n天數據和今天數據的百分比。","dic": ["close", "close_-1_r", "close_-2_r"]}, {"title": "4，CR指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/CR%E6%8C%87%E6%A0%87 價格動量指標4. CR跌穿a、b、c、d四條線，再由低點向上爬升160時，為短線獲利的一個良機，應適當賣出股票。5. CR跌至40以下時，是建倉良機。而CR高于300~400時，應注意適當減倉。""","dic": ["close","cr","cr-ma1","cr-ma2","cr-ma3"]}, {"title": "5，最大值，最小值","desc": """計算區間最大值volume max of three days ago, yesterday and two days laterstock["volume_-3,2,-1_max"]volume min between 3 days ago and tomorrowstock["volume_-3~1_min"]實際使用的時候使用 -2~2 可計算出5天的最大，最小值。""","dic": ["volume","volume_-2~2_max","volume_-2~2_min"]}, {"title": "5，KDJ指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8C%87%E6%A0%87隨機指標(KDJ)一般是根據統計學的原理，通過一個特定的周期（常為9日、9周等）內出現過的最高價、最低價及最后一個計算周期的收盤價及這三者之間的比例關系，來計算最后一個計算周期的未成熟隨機值RSV，然后根據平滑移動平均線的方法來計算K值、D值與J值，并繪成曲線圖來研判股票走勢。（3）在使用中，常有J線的指標，即3乘以K值減2乘以D值（3K－2D＝J），其目的是求出K值與D值的最大乖離程度，以領先KD值找出底部和頭部。J大于100時為超買，小于10時為超賣。""","dic": ["close","kdjk","kdjd","kdjj"]}, {"title": "6，SMA指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/Sma簡單移動平均線（Simple Moving Average，SMA）可以動態輸入參數，獲得幾天的移動平均。""","dic": ["close","close_5_sma","close_10_sma"]}, {"title": "7，MACD指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/MACD平滑異同移動平均線(Moving Average Convergence Divergence，簡稱MACD指標)，也稱移動平均聚散指標MACDstock["macd"]MACD signal linestock["macds"]MACD histogramstock["macdh"]MACD技術分析，運用DIF線與MACD線之相交型態及直線棒高低點與背離現象，作為買賣訊號，尤其當市場股價走勢呈一較為明確波段趨勢時，MACD 則可發揮其應有的功能，但當市場呈牛皮盤整格局，股價不上不下時，MACD買賣訊號較不明顯。當用MACD作分析時，亦可運用其他的技術分析指標如短期 K，D圖形作為輔助工具，而且也可對買賣訊號作雙重的確認。""","dic": ["close","macd","macds","macdh"]}, {"title": "8，BOLL指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/BOLL布林線指標(Bollinger Bands)bolling, including upper band and lower bandstock["boll"]stock["boll_ub"]stock["boll_lb"]1、當布林線開口向上后，只要股價K線始終運行在布林線的中軌上方的時候，說明股價一直處在一個中長期上升軌道之中，這是BOLL指標發出的持股待漲信號，如果TRIX指標也是發出持股信號時，這種信號更加準確。此時，投資者應堅決持股待漲。2、當布林線開口向下后，只要股價K線始終運行在布林線的中軌下方的時候，說明股價一直處在一個中長期下降軌道之中，這是BOLL指標發出的持幣觀望信號，如果TRIX指標也是發出持幣信號時，這種信號更加準確。此時，投資者應堅決持幣觀望。""","dic": ["close","boll","boll_ub","boll_lb"]}, {"title": "9，RSI指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/RSI相對強弱指標（Relative Strength Index，簡稱RSI），也稱相對強弱指數、相對力度指數6 days RSIstock["rsi_6"]12 days RSIstock["rsi_12"]（2）強弱指標保持高于50表示為強勢市場，反之低于50表示為弱勢市場。（3）強弱指標多在70與30之間波動。當六日指標上升到達80時，表示股市已有超買現象，如果一旦繼續上升，超過90以上時，則表示已到嚴重超買的警戒區，股價已形成頭部，極可能在短期內反轉回轉。（4）當六日強弱指標下降至20時，表示股市有超賣現象，如果一旦繼續下降至10以下時則表示已到嚴重超賣區域，股價極可能有止跌回升的機會。""","dic": ["close","rsi_6","rsi_12"]}, {"title": "10，WR指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%A8%81%E5%BB%89%E6%8C%87%E6%A0%87威廉指數（Williams%Rate）該指數是利用擺動點來度量市場的超買超賣現象。10 days WRstock["wr_10"]6 days WRstock["wr_6"]""","dic": ["close","wr_10","wr_6"]}, {"title": "11，CCI指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%A1%BA%E5%8A%BF%E6%8C%87%E6%A0%87順勢指標又叫CCI指標，其英文全稱為“Commodity Channel Index”，是由美國股市分析家唐納德·藍伯特（Donald Lambert）所創造的，是一種重點研判股價偏離度的股市分析工具。CCI, default to 14 daysstock["cci"]20 days CCIstock["cci_20"]1、當CCI指標從下向上突破﹢100線而進入非常態區間時，表明股價脫離常態而進入異常波動階段，中短線應及時買入，如果有比較大的成交量配合，買入信號則更為可靠。2、當CCI指標從上向下突破﹣100線而進入另一個非常態區間時，表明股價的盤整階段已經結束，將進入一個比較長的尋底過程，投資者應以持幣觀望為主。""","dic": ["close","cci","cci_20"]}, {"title": "12，TR、ATR指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%9D%87%E5%B9%85%E6%8C%87%E6%A0%87均幅指標（Average True Ranger,ATR）均幅指標（ATR）是取一定時間周期內的股價波動幅度的移動平均值，主要用于研判買賣時機。TR (true range)stock["tr"]ATR (Average True Range)stock["atr"]均幅指標無論是從下向上穿越移動平均線，還是從上向下穿越移動平均線時，都是一種研判信號。""","dic": ["close","tr","atr"]}, {"title": "13，DMA指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/DMADMA指標（Different of Moving Average）又叫平行線差指標，是目前股市分析技術指標中的一種中短期指標，它常用于大盤指數和個股的研判。DMA, difference of 10 and 50 moving averagestock["dma"]""","dic": ["close","dma"]}, {"title": "14，DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/DMI動向指數Directional Movement Index,DMI）http://wiki.mbalib.com/wiki/ADX平均趨向指標（Average Directional Indicator，簡稱ADX）http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%96%B9%E5%90%91%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%AF%84%E4%BC%B0平均方向指數評估（ADXR）實際是今日ADX與前面某一日的ADX的平均值。ADXR在高位與ADX同步下滑，可以增加對ADX已經調頭的盡早確認。ADXR是ADX的附屬產品，只能發出一種輔助和肯定的訊號，并非入市的指標，而只需同時配合動向指標(DMI)的趨勢才可作出買賣策略。在應用時，應以ADX為主，ADXR為輔。""","dic": ["close","pdi","mdi","dx","adx","adxr"]}, {"title": "15，TRIX，MATRIX指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/TRIXTRIX指標又叫三重指數平滑移動平均指標（Triple Exponentially Smoothed Average）""","dic": ["close","trix","trix_9_sma"]}, {"title": "16，VR，MAVR指標","desc": """http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%88%90%E4%BA%A4%E9%87%8F%E6%AF%94%E7%8E%87成交量比率（Volumn Ratio，VR）（簡稱VR），是一項通過分析股價上升日成交額（或成交量，下同）與股價下降日成交額比值，從而掌握市場買賣氣勢的中期技術指標。VR, default to 26 daysstock["vr"]MAVR is the simple moving average of VRstock["vr_6_sma"]""","dic": ["close","vr","vr_6_sma"]} ]

定義一個字典，然后使用循環去計算。

3，數據展示

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展示的還是挺漂亮的。

顏色從 https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/reference/palettes.html
選擇了一個 Category20 的顏色。
保證每一個線都是不同顏色。漂亮點。

4，總結

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bokeh 是一個非常方便的類庫。
使用js在 頁面當中展示數據報表，并且也非常漂亮。

本文的原文連接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78754179
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的PythonStock（16）：使用bokeh 展示，股票中的16个常用指标的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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