scatterHandle = scatter(aa1,bb1 , 4,'r'); 如何改变标记点的形状

时间: 2024-01-21 08:03:30 浏览: 114

在 Python 股票交易策略画图中标记买卖点A.doc

Python 股票交易策略画图中标记买卖点 Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。股票交易策略画图是股票交易的重要组成部分，通过对股票价格的分析和预测来确定买卖点。下面我们将详细介绍 Python 中股票交易策略画图中标记买卖点的方法。第一部分：相关关系分析 MACD 交易策略 MACD（Moving Average Convergence Divergence，移动平均聚散指标）是一种常用的技术指标，用于对股票价格的趋势和波动进行分析。MACD 指标由快速移动平均线（Fast Moving Average）和慢速移动平均线（Slow Moving Average）组成。快速移动平均线反应股票价格的短期趋势，而慢速移动平均线反应股票价格的长期趋势。当快速移动平均线上穿慢速移动平均线时，表明股票价格的趋势正在上涨，形成买入信号；当快速移动平均线下穿慢速移动平均线时，表明股票价格的趋势正在下跌，形成卖出信号。在 Python 中，我们可以使用 `get_MACD` 函数来计算 MACD 指标。该函数接受三个参数：短期移动平均周期、长期移动平均周期和signal line 周期。例如，我们可以使用以下代码来计算 MACD 指标： ``` def get_MACD(df, short=12, long=26, M=9): a=get_EMA(df,short) b=get_EMA(df,long) df['diff']=pd.Series(a)-pd.Series(b) for i in range(len(df)): if i==0: df.loc[i,'dea']=df.loc[i,'diff'] if i>0: df.loc[i,'dea']=(2*df.loc[i,'diff']+(M-1)*df.loc[i-1,'dea'])/(M+1) df['macd']=2*(df['diff']-df['dea']) return df ``` 第二部分：标记买卖点在 Python 中，我们可以使用 NumPy 和 Pandas 库来进行数据分析和处理。例如，我们可以使用以下代码来标记买卖点： ``` doublediff = np.diff(np.sign(np.diff(data))) peak_locations = np.where(doublediff == -2)[0] + 1 doublediff2 = np.diff(np.sign(np.diff(-1*data))) trough_locations = np.where(doublediff2 == -2)[0] + 1 ``` 上述代码使用 NumPy 库的 `diff` 函数来计算数据的差分，然后使用 `np.where` 函数来找到峰值和谷底的位置。第三部分：20 日均线策略 20 日均线策略是一种常用的股票交易策略，通过计算股票价格的 20 日均线来确定买卖点。当股票价格高于 20 日均线时，表明股票价格的趋势正在上涨，形成买入信号；当股票价格低于 20 日均线时，表明股票价格的趋势正在下跌，形成卖出信号。在 Python 中，我们可以使用以下代码来计算 20 日均线： ``` df['close_mean20']=np.round(df['close'].rolling(window=20,center=False).mean(),2) ``` Python 中股票交易策略画图中标记买卖点可以通过使用 MACD 交易策略、20 日均线策略等方法来实现。通过对股票价格的分析和预测来确定买卖点，可以帮助投资者进行更好的投资决策。

你可以通过第四个参数来指定标记点的形状，具体来说，可以使用以下形状： - '.'：圆点 - 'o'：实心圆 - 'x'：叉 - '+'：加号 - '*'：星号 - 's'：正方形 - 'd'：菱形 - '^'：上三角形 - 'v'：下三角形 - '>'：右三角形 - '<'：左三角形 - 'p'：五边形 - 'h'：六边形以改变标记点形状为例，你可以将代码改为： ``` scatterHandle = scatter(aa1,bb1 , 4,'p'); % 将标记点形状改为五边形 ```

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scatterHandle = scatter(aa1,bb1 , 4,'r'); 如何改变标记点的形状

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plt.scatter改变点的形状

plt.scatter(path_x, path_y, s=10, facecolors='none', edgecolors='red',label='标记点') 设置x的形状

应用相应命令绘制函数y=x^2在x∈[-1,1]范围内散点图（自定义标记点形状、颜色）

plt.scatter设置点的形状

应用相应命令绘制函数y=x 在xE[-1,1]范围内的函数曲线（自定义线 型、线宽、颜色）以及散点图（自定义标记点形状、颜色）

plt.scatter(x, y, s=1, alpha=0.5) plt.scatter(result['x'], result['y'], s=10, c='r') plt.show()

plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='*', s=100, c='r')

scatter 数据标记类型

应用相应命令绘制函数y=x^2在x∈[-1,1]范围内的函数曲线（自定义线型、线宽、颜色）以及散点图（自定义标记点形状、颜色）

应用相应命令绘制函数y=x^2在x∈[-1,1]范围内的函数曲线（自定义线型、线宽、颜色）以及散点图（自定义标记点形状、颜色）、

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