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【D8】制作图表:三大法人-区分期货与选择权二类

前言

有了资料後,就要进行分析,因此需要做出图表比较适合观察,所以我们现在来做图罗!

本日程序码使用:d8_3Legal_chart.ipynb


制作图表

改造VS Code

需要安装好用的Python编辑器:Jupyter,可以看之前的文章。需要使用这个语法:

pipenv install jupyter

安装完後,就有了Jupyter的样子罗

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210908/201038268BpNQFVYHx.png

执行程序

需要从资料库取的资料,因此需要引入之前的连线功能,再加上pandas制作图表。记得要安装matplotlib来制作图表,不然会发生错误:

matplotlib is required for plotting when the default backend "matplotlib" is selected.

都安装好後,就开始写程序罗!

首先把所需的模组放入:

import db_connect
import pandas

接着建立与MySQL的连线:

my_connt_obj = db_connect.mysql_connect()
# print(my_connt_obj.db_settings) #for check data
conn = my_connt_obj.connect()

取得连线後,取得我们所需要的资料,放在Dataframe中,是使用read_sql,直接取得我们所需要影响市场最大且交易量最多的三大法人之首:外资及陆资的每日期货留存部位:

df = pandas.read_sql("SELECT TradeDate,FutureOINetQty FROM LegalDailyFutureOption WHERE TradeGroup ='外资及陆资'", con=conn)

然後我们把X轴变成日期,然後画图:

total_data = df.set_index("TradeDate")
ax1 = total_data.plot()

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210908/20103826hebLKR8wgM.png

看不出来什麽东西来,把时间缩点一点,变成近100个交易日:

total_data2 = total_data.iloc[-100:]
print(total_data2.head())
ax2 = total_data2.plot()

这边使用.iloc的方式,取得最後100笔资料,所以就会从2021年开始,不会从2018开始画,图表也比较清楚趋势。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210908/201038264F3Jwdg7ep.png


後记:

但是这样还是无法研究出什麽,这时候需要大盘指数,来验证我们的资料是否可以做参考。


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