python收益率走势图

以下是获取历史存款利率数据并画成折线图的Python示例：

# 获取历史存款利率数据
# 这里假设已经通过baostock接口获取了存款利率数据，存储在deposit_rate_data中

# 画成折线图
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设deposit_rate_data是存款利率数据
# 假设dates是日期数据
plt.plot(dates, deposit_rate_data)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Deposit Rate')
plt.title('Historical Deposit Rate Trend')
plt.show()

相关问题

如何用每日收益率数据框运用曲线绘出股票和股票收益率走势图

可以使用Python的Matplotlib库绘制股票和股票收益率走势图。首先，读取每日收益率数据框，然后使用plot函数绘制股票和股票收益率的曲线，最后使用legend函数添加图例。下面是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取每日收益率数据框
df = pd.read_csv('daily_returns.csv')

# 绘制股票和股票收益率曲线
plt.plot(df['date'], df['stock_price'], label='Stock Price')
plt.plot(df['date'], df['stock_return'], label='Stock Return')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

用python选择一只股票，设计基于均线、回归、两种机器学习方法的交易策略，画出包含基 于这四种策略和买入并持有策略的股票收益率走势图，解释并将图片输出为 “3.1”；

好的，我可以为您提供一些思路和代码示例。

首先，需要安装Tushare库和pandas库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install tushare
!pip install pandas

然后，可以选择一只股票，例如阿里巴巴（股票代码为BABA），使用Tushare库获取历史数据，并进行数据处理和分析。

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取股票数据
df = ts.get_k_data('BABA', start='2010-01-01', end='2021-08-31')
df.index = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期作为索引
df = df[['open', 'close']]  # 只保留开盘价和收盘价两列
df.columns = ['Open', 'Close']  # 重命名列名

# 计算移动平均线
df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean()
df['MA20'] = df['Close'].rolling(20).mean()

# 计算回归分析指标
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = df[['Open']]
y = df['Close']
reg = LinearRegression().fit(X, y)
df['Predict'] = reg.predict(X)

# 计算机器学习指标
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR

X = df[['Open', 'Close', 'MA5', 'MA20']]
y = df['Close']

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=1).fit(X, y)
df['RF_Predict'] = rf.predict(X)

svm = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1).fit(X, y)
df['SVM_Predict'] = svm.predict(X)

# 计算收益率
df['Buy_Hold_Returns'] = df['Close'].pct_change()
df['MA_Returns'] = df['Close'].pct_change().shift(-1) * df['MA5'].apply(lambda x: 1 if df['Close'][-1] > x else -1)
df['Reg_Returns'] = df['Close'].pct_change().shift(-1) * df['Predict'].apply(lambda x: 1 if df['Close'][-1] > x else -1)
df['RF_Returns'] = df['Close'].pct_change().shift(-1) * df['RF_Predict'].apply(lambda x: 1 if df['Close'][-1] > x else -1)
df['SVM_Returns'] = df['Close'].pct_change().shift(-1) * df['SVM_Predict'].apply(lambda x: 1 if df['Close'][-1] > x else -1)

# 绘制收益率走势图
import matplotlib.pyplot as plt

df[['Buy_Hold_Returns', 'MA_Returns', 'Reg_Returns', 'RF_Returns', 'SVM_Returns']].cumsum().plot(figsize=(10, 6))
plt.title('Stock Returns')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Returns')
plt.savefig('3.1.png')

以上代码实现了基于移动平均线、回归、随机森林和支持向量机的交易策略，并绘制了收益率走势图。您可以根据需要自行调整参数和指标，并使用其他机器学习算法进行交易策略的设计。