這篇文章主要介紹如何利用Jupyter Notekook做初步分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

專注于為中小企業提供成都做網站、成都網站建設、成都外貿網站建設服務,電腦端+手機端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業辛集免費做網站提供優質的服務。我們立足成都，凝聚了一批互聯網行業人才，有力地推動了成百上千家企業的穩健成長，幫助中小企業通過網站建設實現規模擴充和轉變。

最近一段時間都是Jupyter Notebook做策略的最初版本設計，就是行情導入畫圖一類。

之前做個dataframe做分析容易，這個算是簡化版本。

1. 新建一個DataAnalyzer 類，這個簡單很多，支持從csv和mongodb導入行情數據，和從1分鐘k線整合不同分鐘k線

   下面是導入1分鐘螺紋鋼數據，整合為5分鐘K線

from pymongo import MongoClient, ASCENDING
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import talib
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
class DataAnalyzer(object):
    """
    """
    def __init__(self, exportpath="C:\Project\\", datformat=['datetime', 'high', 'low', 'open', 'close','volume']):
        self.mongohost = None
        self.mongoport = None
        self.db = None
        self.collection = None
        self.df = pd.DataFrame()
        self.exportpath = exportpath
        self.datformat = datformat
        self.startBar = 2
        self.endBar = 12
        self.step = 2
        self.pValue = 0.015
    def db2df(self, db, collection, start, end, mongohost="localhost", mongoport=27017, export2csv=False):
        """讀取MongoDB數據庫行情記錄，輸出到Dataframe中"""
        self.mongohost = mongohost
        self.mongoport = mongoport
        self.db = db
        self.collection = collection
        dbClient = MongoClient(self.mongohost, self.mongoport, connectTimeoutMS=500)
        db = dbClient[self.db]
        cursor = db[self.collection].find({'datetime':{'$gte':start, '$lt':end}}).sort("datetime",ASCENDING)
        self.df = pd.DataFrame(list(cursor))
        self.df = self.df[self.datformat]
        self.df = self.df.reset_index(drop=True)
        path = self.exportpath + self.collection + ".csv"
        if export2csv == True:
            self.df.to_csv(path, index=True, header=True)
        return self.df
    def csv2df(self, csvpath, dataname="csv_data", export2csv=False):
        """讀取csv行情數據，輸入到Dataframe中"""
        csv_df = pd.read_csv(csvpath)
        self.df = csv_df[self.datformat]
        self.df["datetime"] = pd.to_datetime(self.df['datetime'])
        # self.df["high"] = self.df['high'].astype(float)
        # self.df["low"] = self.df['low'].astype(float)
        # self.df["open"] = self.df['open'].astype(float)
        # self.df["close"] = self.df['close'].astype(float)
        # self.df["volume"] = self.df['volume'].astype(int)
        self.df = self.df.reset_index(drop=True)
        path = self.exportpath + dataname + ".csv"
        if export2csv == True:
            self.df.to_csv(path, index=True, header=True)
        return self.df
    def df2Barmin(self, inputdf, barmins, crossmin=1, export2csv=False):
        """輸入分鐘k線dataframe數據，合并多多種數據，例如三分鐘/5分鐘等，如果開始時間是9點1分，crossmin = 0；如果是9點0分，crossmin為1"""
        dfbarmin = pd.DataFrame()
        highBarMin = 0
        lowBarMin = 0
        openBarMin = 0
        volumeBarmin = 0
        datetime = 0
        for i in range(0, len(inputdf) - 1):
            bar = inputdf.iloc[i, :].to_dict()
            if openBarMin == 0:
                openBarmin = bar["open"]
            if highBarMin == 0:
                highBarMin = bar["high"]
            else:
                highBarMin = max(bar["high"], highBarMin)
            if lowBarMin == 0:
                lowBarMin = bar["low"]
            else:
                lowBarMin = min(bar["low"], lowBarMin)
            closeBarMin = bar["close"]
            datetime = bar["datetime"]
            volumeBarmin += int(bar["volume"])
            # X分鐘已經走完
            if not (bar["datetime"].minute + crossmin) % barmins:  # 可以用X整除
                # 生成上一X分鐘K線的時間戳
                barMin = {'datetime': datetime, 'high': highBarMin, 'low': lowBarMin, 'open': openBarmin,
                          'close': closeBarMin, 'volume' : volumeBarmin}
                dfbarmin = dfbarmin.append(barMin, ignore_index=True)
                highBarMin = 0
                lowBarMin = 0
                openBarMin = 0
                volumeBarmin = 0
        if export2csv == True:
            dfbarmin.to_csv(self.exportpath + "bar" + str(barmins)+ str(self.collection) + ".csv", index=True, header=True)
        return dfbarmin
exportpath = "C:\\Project\\"
DA = DataAnalyzer(exportpath)
#數據庫導入
start = datetime.strptime("20190920", '%Y%m%d')
end = datetime.now()
dfrb8888 = DA.db2df(db="VnTrader_1Min_Db", collection="rb8888", start = start, end = end,export2csv=True)
dfrb5min = DA.df2Barmin(dfrb8888,5,crossmin=1, export2csv=True)
dfrb5min.tail()

2. 計算5分鐘K線的參照，包括標準差，rsi，5分鐘均線，和40分鐘均線

logdata = pd.DataFrame()
logdata['close'] =(dfrb5min['close'])
# logdata['tr'] = talib.ATR(np.array(dfrb8888['high']), np.array(dfrb8888['low']), np.array(dfrb8888['close']) ,1)
# logdata['atr'] = talib.ATR(np.array(dfrb8888['high']), np.array(dfrb8888['low']), np.array(dfrb8888['close']) ,20)
logdata['std20'] = talib.STDDEV( np.array(dfrb5min['close']) ,20)
logdata['rsi30'] = talib.RSI(np.array(dfrb5min['close']) ,30)
logdata['sma5'] = talib.SMA(np.array(dfrb5min['close']) ,5)
logdata['sma40'] = talib.SMA(np.array(dfrb5min['close']) ,40)
logdata.plot(subplots=True,figsize=(18,16))

3. 使用快慢均線策略，顯示買入賣出點

closeArray = np.array(logdata['close'])
listup,listdown = [],[]
for i in range(1,len(logdata['close'])):
    if logdata.loc[i,'sma5'] > logdata.loc[i,'sma40'] and logdata.loc[i-1,'sma5'] < logdata.loc[i-1,'sma40']:
        listup.append(i)
    elif logdata.loc[i,'sma5'] < logdata.loc[i,'sma40'] and logdata.loc[i-1,'sma5'] > logdata.loc[i-1,'sma40']:
        listdown.append(i)
fig=plt.figure(figsize=(18,6))
plt.plot(closeArray, color='y', lw=2.)
plt.plot(closeArray, '^', markersize=5, color='r', label='UP signal', markevery=listup)
plt.plot(closeArray, 'v', markersize=5, color='g', label='DOWN signal', markevery=listdown)
plt.legend()
plt.show()

以上是“如何利用Jupyter Notekook做初步分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道！

當前名稱：如何利用JupyterNotekook做初步分析-創新互聯
鏈接地址：http://vcdvsql.cn/article26/dgodjg.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供網站改版、品牌網站設計、小程序開發、標簽優化、建站公司、關鍵詞優化

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯