数据可视化

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

{{use_style}}

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd

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本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

导语

大家在使用平台过程中常常会遇到一些问题，有些问题出现频率很高，这里，小编为大家进行了整理， 包含“数据”、“策略开发”、“模拟实盘”、“订阅”等多类问题 ，大家在遇到问题后可以先尝试在本贴中寻找答案，希望可以帮助大家第一时间解决心中的疑惑。

数据问题

BigQuant平台提供哪些数据?

答： 平台支持包括 沪深A股、期货、场内基金、期权数据、宏观经济数据、部分港股、美股 等丰富的数据，详细内容均在 “数据” 板块中列出，大家可以直接前往文档板块查

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/05c39d35fc4542cc9fc763d812220af9

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导语

很多朋友在股票行情软件上能看到很多情绪的指标，例如每日涨停/跌停数，每日上涨股票数，昨日涨停溢价，昨日连板溢价，行业板块百日新高等。此篇文章了介绍如何在宽邦平台上构建这些情绪指标以及如何使用的思路。

指标构建

每日涨停/跌停数

定义

统计每日的股票涨停数和跌停数

构建

在输入特征列表中加入price_limit_status_0抽取股票的涨跌停因子，然后按照日期分组计算每日的涨停/跌停数，同时获取中证500指数数据作为对照，用T.plot方法画出每日涨停/跌停数和指数走势图。

#获取指数数据
d

导语

介绍了平台数据接口DataSource后，本文介绍如何实现常用的绘图功能。

为了方便大家绘图，平台封装了HighChart绘图工具T.plot，同时平台也支持常用的matlibplot模块和seaborn模块。

绘图模块T.plot

针对Pandas的DataFrame对象可以使用T.plot函数绘图， 在用户模块-共享模块中，我们可以找到T.plot绘图模块，可以拖拽模块至画布，连接m5模块和T.plot模块

模块

建议出一个模块

BigCharts 介绍

BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具，致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案，提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性，成为量化投资者和金融分析师的得力助手。

快速入门

• import bigcharts
• bigchart.Line(…) 构建图表
  • .render() 显示图表
• 传入 DAI SQL 作为数据源

import bigcharts

bigcharts.Line("SELECT date, close FROM cn

接口

• bigchart.Chart 定义查看 Chart文档

对于Bar（条形图）的 _type=”bar” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数

    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "bar",

    # 各数据系列配置项，其中key为数据系列名称，value为配置项，配置项定义见具体图表
    series_o

接口

• bigchart.Chart 定义建议 Chart文档

对于Line（折线图）的 _type=”line” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数

    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "line",

    # 各数据系列配置项，其中key为数据系列名称，value为配置项，配置项定义见具体图表
    serie

matplotlib 是一个 Python 编程语言和其数值数学扩展包 NumPy 的绘图库。它提供了各种绘图工具，使得开发者可以绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表。

为什么要用matplotlib？

1. 灵活性：matplotlib 提供了广泛的图表类型和样式选项，使得用户可以根据需要定制图表的每一个细节。无论是简单的线图、柱状图，还是复杂的等高线图、3D图，matplotlib 都能轻松应对。
2. 易用性：尽管 matplotlib 功能强大，但它的 API 设计相对直观，容易上手。而且，它与 Python 和 NumPy 完美集成，使得数据处理

Matplotlib是Python编程语言中最广泛使用的绘图库之一，提供了一个强大的接口来创建各种静态、动态和交互式的图表和可视化。由于其灵活性和易用性，Matplotlib成为数据科学、工程、金融分析和量化研究中不可或缺的工具。

核心概念

Matplotlib是基于NumPy数组的绘图库，支持多种格式的输出，并且可以生成高质量的图形，如线图、散点图、条形图、直方图、饼图等。它设计的初衷是为了让简单的事情更加简单，复杂的事情成为可能。

核心功能

• Figure和Axes：Matplotlib的图形都位于Figure对象中，你可以认为Figure

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2023年11月20日 17:49
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。
 
# 显式导入 BigQuant 相关 SDK 模块
from bigdatasource.api import DataSource
from bigdata.api.datareader import D
from biglearning.api import M
from biglearning.api import tools as T
from biglearning.modul

根据视频4.1.3可视化模块操作，提示这个报错，对于表字段的提取，应该最后加什么模块来展现或者输出数据呢？

如图：

plotly包现在的用户量很大而且增长迅速，画图也比较方便，建议考虑新增plotly包。

首发于我的博客 The North。

GitHub 里老早之前就 Star 了 felixglow/Stock 这个项目，原作者 felixglow。昨天晚上又想起这个来，于是今儿早上就拿出来看——我对其中相当多的部分都不熟悉，有些还是第一次了解。在这里将我的理解记录下来，其中的错谬之处，还望各位大神指正。

实现效果

![](/community/uploads/defau

关于python的优势就不说再多了，地球人都知道，还不知道的去面壁思过。因为不想当韭菜，所以还是自己老老实实写代码吧。

记录些常用的内容，以便自己回头复习。

常用的函数有：

• numpy 处理向量矩阵

• scipy 数据统计优化处理

• pandas 金融数据分析

• matplotlib 画图

• tushare 财经数据

• Zipline 回测平台

• TaLib 技术指标

• BigQuant 人工智能量化投资平台

——介绍

Numpy

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运

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希望平台能开发个拟合模块，结果用图形的方式显示训练集和测试集的拟合情况

https://bigquant.com/experimentshare/657440e6921f4a32833dad80017fb83e

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