Python怎么实现折线图显示股票数据

这篇文章主要介绍“Python怎么实现折线图显示股票数据”，在日常操作中，相信很多人在Python怎么实现折线图显示股票数据问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python怎么实现折线图显示股票数据”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

步骤：

1. 准备数据

2. 可视化数据、审查数据

3. 处理数据

4. 根据ACF、PACF定阶

5. 拟合ARIMA模型

6. 预测

# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import pandas as pd import pandas_datareader import datetime import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.pylab import style from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf style.use('ggplot')     # 设置图片显示的主题样式 # 解决matplotlib显示中文问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 def run_main():     """         主函数     """     # 1. 准备数据     # 指定股票分析开始日期     start_date = datetime.datetime(2009, 1, 1)     # 指定股票分析截止日期     end_date = datetime.datetime(2019, 4, 1)     # 股票代码     stock_code = '600519.SS'    # 沪市贵州茅台     stock_df = pandas_datareader.data.DataReader(                         stock_code, 'yahoo', start_date, end_date                 )     # 预览数据     print(stock_df.head())     # 2. 可视化数据     plt.plot(stock_df['Close'])     plt.title('股票每日收盘价')     plt.show()     # 按周重采样     stock_s = stock_df['Close'].resample('W-MON').mean()     stock_train = stock_s['2014':'2018']     plt.plot(stock_train)     plt.title('股票周收盘价均值')     plt.show()     # 分析 ACF     acf = plot_acf(stock_train, lags=20)     plt.title("股票指数的 ACF")     acf.show()     # 分析 PACF     pacf = plot_pacf(stock_train, lags=20)     plt.title("股票指数的 PACF")     pacf.show()     # 3. 处理数据，平稳化数据     # 这里只是简单第做了一节差分，还有其他平稳化时间序列的方法     stock_diff = stock_train.diff()     diff = stock_diff.dropna()     print(diff.head())     print(diff.dtypes)     plt.figure()     plt.plot(diff)     plt.title('一阶差分')     plt.show()     acf_diff = plot_acf(diff, lags=20)     plt.title("一阶差分的 ACF")     acf_diff.show()     pacf_diff = plot_pacf(diff, lags=20)     plt.title("一阶差分的 PACF")     pacf_diff.show()     # 4. 根据ACF和PACF定阶并建立模型     model = ARIMA(stock_train, order=(1, 1, 1), freq='W-MON')     # 拟合模型     arima_result = model.fit()     print(arima_result.summary())     # 5. 预测     pred_vals = arima_result.predict(start=str('2019-01'),end=str('2019-03'),                                      dynamic=False, typ='levels')     print(pred_vals)     # 6. 可视化预测结果     stock_forcast = pd.concat([stock_s, pred_vals], axis=1, keys=['original', 'predicted'])     plt.figure()     plt.plot(stock_forcast)     plt.title('真实值vs预测值')     plt.savefig('./stock_pred.png', format='png')     plt.show() if __name__ == '__main__':     run_main()

到此，关于“Python怎么实现折线图显示股票数据”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！