我的Python心路历程第十期（10.10 股票实战可视化历史趋势）

今天尝试做一下股票历史趋势的事，主要分为如下几类：
1、单只股数据历史趋势展示
每日收盘价格走势分析，显示指定周期且间隔90天的代码为：

        plt.xticks(pd.date_range('2015-01-01', '2020-12-30', freq='90d'))   #横坐标日期范围及间隔

效果图如下：

2、两只股数据历史价格趋势同台展示
每日收盘价格走势分析

    # 苹果和微软的股票价格对比Apple['Adj Close'].plot(legend=True, label='Apple.Inc')Google['Adj Close'].plot(legend=True, label='Google')

效果图如下：

3、两只股数据历史交易量趋势同台展示
每日收盘交易量走势分析

    # 交易量对比Apple['Volume'].plot(legend=True, label='Apple.Inc')Google['Volume'].plot(legend=True, label='Google')

效果图如下：

4、两只股数据历史价格极差对比
日均（股票每日最高价格-股票每日最低价格）变化走势分析

    # 股票价格极差对比Apple['high-low'] = Apple['High'] - Apple['Low']Google['high-low'] = Apple['High'] - Apple['Low']Apple['high-low'].plot(label='Apple.Inc')Google['high-low'].plot(label='Google')

效果图如下：

5、单只股daily return(每天变化情况)
每日收盘价天与天之间股票变化分析

   # daily return(每天变化情况)Apple['daily return'] = Apple['Adj Close'].pct_change()Apple['daily return'].plot(label='Apple.Inc', linestyle='--', marker='o')   #, figsize=(15, 8) 设置尺寸大小

效果图如下：

6、单只股daily return直方图
每日收盘价天与天之间股票变化分析（直方图）

    Apple['daily return'].plot(label='Apple.Inc', kind='hist')

效果图如下：

7、单只股daily return直方图第二种方法

    # daily return直方图第二种方法sns.distplot(Apple['daily return'].dropna(), bins=100, color='purple')

效果图如下：

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