[内容介绍]上一篇介绍了K线图的基本绘制方法,但很不完善,本篇增加了它直接读取数据的功能,这对于金融市场的数据量大且又需要动态刷新功能的实现很重要. [实现方法] 1.需要一个数据文件,这里用的是直接读取由另一个CTP程序从上期交易所接收的期货合约RB1609所写的行情文件日线数据rb1609_d1.txt 文件格式如下: 日期 时间 开盘 最高 最低 收盘 成交量 持仓量 2.让程序加载后默认打开这个rb1609_d1.txt文件 使用4个函数: ⑴窗体加载函数 1 private void

场景分析: 后台MySql数据库保存了一大批按股票代码命名的数据表,每张表保存的是每只股票的日线数据. stock_000002 stock_600030 stock_600020 ...一共3000多个表. Django中如果要按股票代码展示每张表的数据,利用常规ORM模型变得非常困难,因为有3000多个表,就需要建3000多个模型. 解决办法: 1. 根据表名.字段等动态创建ORM表模型 def create_model(name, fields=None, app_label='', mo

接口:daily 数据说明:交易日每天15点-16点之间.本接口是未复权行情,停牌期间不提供数据. 调取说明:基础积分每分钟内最多调取200次,每次4000条数据,相当于超过18年历史,具体请参阅本文最下方积分获取办法. 描述:获取股票行情数据,或通过通用行情接口获取数据,包含了前后复权数据. 注:tushare包下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |     

13,14这两年,我的业余时间都花在了移动互联网技术和股票技术分析上,14年底,终于开发完成慢牛,上线小米应用商店.应用宝.百度应用商店.   慢牛是一款数据分析类的股票APP,提供数据订阅和数据分析,帮助用户择时和选股.   慢牛前端基于cordova+sencha touch开发,利用cordova把st应用打包成app,后端部署在阿里云,基于.net+mysql+redis,为了提高运算效率,还利用zeroMQ做了分布式计算.   2013年以前,我一直在想,只要有足够多的数据,我就可以创

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该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

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最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

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原文:WPF中使用amCharts绘制股票K线图 本想自己用GDI绘图, 通过数据直接绘制一张蜡柱图, 但觉得这样子的功能比较少, 所以到网上搜索一些能画出K线图的控件. 发现DynamicDataDisplay挺好的, 在它的开发截图里也发现可以绘制蜡柱图, 但文档好像做的不是很好, 不知道怎么用它来画, 在寻找它比较好的例子的时候发现有人推荐用amCharts绘制, 所以便去看了一下, 发现挺好用的, 效果如下: 准备工作 先要去这里下载amCharts Stock Chart for WP

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看