K线图上直观看到每一次买卖点stock-analysis基于pyecharts的持仓区间可视化【免费下载链接】stock-analysis使用python进行股票分析和选股项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/stock-analysis本文带你了解stock-analysis股票分析项目如何把选股策略的每一次买卖点直接画在 K线图上。它基于pyecharts把策略的历史持仓区间高亮成颜色区块红赚绿亏帮助新手快速验证自己的选股策略全程本地运行不依赖付费平台。为什么需要“看见”买卖点 选股策略写好并跑完历史数据后你拿到的通常是一份信号表格哪只股票、哪天买入、哪天卖出。问题在于买卖信号散落在成百上千行记录里只能逐条翻表格只告诉你“在哪里买卖”却看不出价格当时怎么走的——买得算不算低、卖得算不算好一目了然不了。stock-analysis 给出的答案是持仓区间可视化把每一次“买入 → 卖出”之间的时间段涂成 K线图上的颜色区块并且红色代表盈利、绿色代表亏损和 A 股软件“红涨绿跌”的习惯完全一致。区块里红多绿少说明策略胜率不错一眼就有数。三步准备让策略信号上 K线图 从数据到信号一共四步获取项目git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/stock-analysis配置路径打开user_config.py填入本机通达信软件目录和各数据保存目录。数据全部来自本地通达信导出日线数据约需 4GB 硬盘空间官方建议使用固态硬盘编写策略参照CeLue模板.py编写买卖条件并保存为celue.py供程序调用。模板写法与通达信公式几乎一致MA(C,5)、CROSS、BARSLAST等函数由func_TDX.py提供会写通达信公式的基本上手就能写生成信号运行celue_save.py它会以多进程方式把全部股票的买卖信号写回日线数据新增celue_buy、celue_sell两列同时输出一份汇总全部信号的celue汇总.csv。完成后就可以开始画 K线了。持仓区间可视化的实现原理 图表由plot.py里的两个核心函数完成持仓区块markareadata从日线数据中取出所有触发买入或卖出信号的交易日按时间两两配对一个买点 一个卖点 一段持仓区间比较卖点当日收盘价与买点当日收盘价更高则标红#ef232a表示盈利更低则标绿#14b143表示亏损区间以 50% 透明度渲染成半透明色块不会遮挡 K线本体。趋势线marklinedata额外识别阶段内的上涨/下跌高、低点分别用红色和绿色画出趋势线方便判断买点是否出现在上升趋势中。K线本体数据来自本地前复权日线价格与通达信软件内显示完全一致沿用 A 股习惯涨红跌绿支持鼠标滚轮缩放和横向拖动K线区占页面大部分高度细节看得清。一条命令生成 K线图⚡ 用法简单到只有一条命令python plot.py 000001传入任意六位股票代码程序跑完后在浏览器打开同目录下的plot.html即可看到该股票全部历史 K线、红绿买卖区块和趋势线。不传参数时默认使用内置的示例代码 300496。实用技巧 三个常用操作场景操作修改了策略逻辑python celue_save.py del完全重新生成全部信号只调试单只股票python celue_save.py single单进程运行方便打断点回测策略收益用huice.py导入celue汇总.csv基于 rqalpha 框架几个注意点运行plot.py前确保已保存好celue.py你的策略且对应股票已有日线数据日线数据必须先做前复权由readTDX_lday.py自动完成否则多年前的价格会被除权缺口“扭曲”项目提供的是数据和工具策略本身需要自己编写——工具再顺手核心永远是交易逻辑。总结借助 stock-analysis你可以用“更新数据 → 编写策略 → 生成信号 → 绘图”四步把策略信号变成一张能直接看懂的 K线图红绿区块直观呈现每次持仓的盈亏策略优劣几分钟内就有答案再配合内置的回测流程完成“选股 — 验证 — 回测”的完整闭环。【免费下载链接】stock-analysis使用python进行股票分析和选股项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/stock-analysis创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
