在不斷發展的金融世界中,視覺化資料可以提供對市場趨勢前所未有的洞察。在本文中,我們將探討如何利用 Python 來執行特定的財務分析任務:使用雅虎財經的歷史資料來視覺化給定股票的選擇權流。我們將使用一個程式碼片段來獲取期權數據、對其進行處理並產生散點圖來說明看漲期權和看跌期權的流程。讓我們深入了解細節。
入門
我們的目標是分析特定股票的選擇權資料並在散佈圖中將其視覺化。在本例中,我們將使用股票代號 LLY(禮來公司)。此程式碼片段完成以下任務:
- 檢索指定股票的最新選擇權資料。
- 過濾和清理資料。
- 建立散佈圖來表示買權和賣權隨時間的變化。
逐步細分
1. 導入庫
首先,我們需要導入必要的函式庫:
import yfinance as yf import os from datetime import datetime, timedelta import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
- yfinance 用來取得歷史股票資料。
- os 處理目錄和檔案操作。
- datetime 和 timedelta 用於管理日期。
- matplotlib.pyplot 用於建立視覺化。
- pandas 用於資料操作和分析。
2. 設定目錄和文件
我們設定了保存資料的輸出目錄和檔案:
output_directory = 'output' os.makedirs(output_directory, exist_ok=True) output_file = os.path.join(output_directory, 'output.data')
這裡,我們確保輸出目錄存在並指定資料檔案的路徑。
3. 取得和處理選項數據
要取得股票代號 LLY 的選擇權數據,我們使用 yfinance:
ticker = 'LLY' days = 21 populate_data = 'Y' # Set 'N' to use existing file, 'Y' to create new file
如果 populate_data 設定為“Y”,程式碼將取得新的選項資料。如果“N”,它將使用現有的資料檔案。
以下是資料擷取與處理的完成方式:
if populate_data == 'Y': stock = yf.Ticker(ticker) options_dates = stock.options today = datetime.now() fourteen_days_later = today + timedelta(days) with open(output_file, 'w') as file: for date in options_dates: date_dt = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') if today <p>此程式碼取得看漲期權和看跌期權數據,過濾掉包含不需要的捲數據的行,並將其寫入文件。 </p> <h3> 4. 清理和準備可視化數據 </h3> <p>接下來,我們讀取資料並清理它:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">data = pd.read_csv(output_file, names=['Type', 'Last_Trade_Date', 'Strike', 'Volume']) data.dropna(inplace=True) data['Last_Trade_Date'] = pd.to_datetime(data['Last_Trade_Date']) data = data[data['Volume'].notna()]
我們確保我們的資料集不包含 NaN 值,且 Last_Trade_Date 的日期時間格式正確。
5. 建立散點圖
我們已準備好建立散佈圖:
extra_days_before = 5 extra_days_after = 5 min_date = data['Last_Trade_Date'].min() - timedelta(days=extra_days_before) max_date = data['Last_Trade_Date'].max() + timedelta(days=extra_days_after) plt.figure(figsize=(12, 8)) calls_data = data[data['Type'] == 'Call'] plt.scatter(calls_data['Last_Trade_Date'], calls_data['Strike'], s=calls_data['Volume'], c='green', alpha=0.6, label='Call') puts_data = data[data['Type'] == 'Put'] plt.scatter(puts_data['Last_Trade_Date'], puts_data['Strike'], s=puts_data['Volume'], c='red', alpha=0.6, label='Put') plt.xlabel('\nLast Trade Date') plt.ylabel('Strike Price\n') plt.title(f'Options Flow for {ticker} ({days} days)\n', fontsize=16) plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.matplotlib.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) plt.xlim(min_date, max_date) plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.grid(True) plt.text(0.5, 0.5, f'{ticker}', color='gray', fontsize=80, alpha=0.5, ha='center', va='center', rotation=15, transform=plt.gca().transAxes) plt.text(0.95, 0.95, 'medium.com/@dmitry.romanoff', color='gray', fontsize=20, alpha=0.5, ha='right', va='top', transform=plt.gca().transAxes) plt.text(0.05, 0.05, 'medium.com/@dmitry.romanoff', color='gray', fontsize=20, alpha=0.5, ha='left', va='bottom', transform=plt.gca().transAxes) plot_file = os.path.join(output_directory, 'options_scatter_plot.png') plt.savefig(plot_file) print(f"Scatter plot has been saved to {plot_file}")
此部分建立買權和賣權的散佈圖,其中 y 軸為行使價,x 軸為交易日期。點的大小代表交易量,綠色表示買權,紅色表示賣權。我們還出於品牌目的添加浮水印並將繪圖保存到文件中。
結論
視覺化選擇權資料有助於交易者和分析師了解市場情緒和交易活動。本指南示範如何使用 Python 取得、處理和視覺化選擇權資料。透過執行以下步驟,您可以針對任何股票調整此程式碼並分析其選擇權流,從而提供有關市場趨勢的寶貴見解。
請隨意修改程式碼以滿足您的特定需求,並探索視覺化財務資料的不同方法。
以上是使用 Python 視覺化期權流:逐步指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

SecLists
SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具