Python Dash打造金融资产表现分析神器

该应用程序提供了多种图表，供用户交互式地分析金融数据。开发者正在持续更新和完善应用程序，鼓励用户在GitHub上提供反馈。 该项目通过使用conda管理环境，确保了依赖项的一致性和易于复现。在本地设置和运行项目需要以下步骤： 1. 克隆仓库到本地。 2. 运行`conda env create -f environment.yml`命令，该命令会根据环境配置文件创建一个名为`atm_env`的conda虚拟环境，其中包含了所有运行应用程序所需的依赖。 3. 运行`conda activate atm_env`命令来激活该环境。 4. 运行`jupyter lab`命令来启动JupyterLab，这是一个用于交互式计算的Web应用程序，它允许用户通过浏览器运行代码、编写笔记等。 通过JupyterLab，用户可以更加直观和便捷地操作和分析数据。项目中使用了Jupyter Notebook，这是JupyterLab的一部分，它支持多种编程语言，是数据科学、科学计算和机器学习的常用工具。 标签`JupyterNotebook`表明该项目的开发和运行环境与Jupyter Notebook紧密相关，这是一个开源的Web应用程序，它允许用户创建和分享包含代码、可视化图表和解释性文本的文档。 在文件名称列表中，`asset-time-machine-app-master`表示该项目在GitHub上的主分支名称。这个名称可能表明用户可以从这个分支克隆项目到本地，并按照上述步骤进行操作和分析。 对于希望深入学习或使用该应用程序的用户，可能需要具备一定的Python编程基础，熟悉conda环境的管理和使用，以及理解JupyterLab的界面和功能。此外，了解金融资产的基本知识和数据可视化技巧也将有助于更加有效地使用这个应用程序。"