Finology 大数据金融

通过大数据以量化金融

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通过Plotly画时间序列的图，细节非常多。

这篇文章罗列一下关于x轴 Tick的内容设置。

Tickmode - Linear

如果tickmode设置的linear，那就需要设置tick0首项和dtick步长。 

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fig.update_layout(
    xaxis = dict(
        tickmode = 'linear',
        tick0 = 0.5,
        dtick = 0.75
    )
)

如果是时间序列，dtick为秒数，86400000为1天。

Tickmode - Array

如果tickmode设置的array，那就需要设置数组，tickvals和ticktext。

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fig.update_layout(
    xaxis = dict(
        tickmode = 'array',
        tickvals = [1, 3, 5, 7, 9, 11],
        ticktext = ['One', 'Three', 'Five', 'Seven', 'Nine', 'Eleven']
    )
)

关于对日期的设置，update_xaxes(tickformat=’%Y-%m-%d’)

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发现这个pivot table和生成的MultiIndex有点类似。

之前一直有考虑多维的数据如何保存和操作，通过MultiIndex就能解决。

一堆数据通过pivot table也可以生成MultiIndex的DataFrame，这样分析起数据来就比较方便了。

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用某产品提供的数据，统计沪深港通的区间净买入股票数量或区间净买入金额，如果遇到公司送股了，统计的数据就会出现问题。

如图所示：

所以必须要统计出当日真实的买入股票数，再通过当日成交均价，才能算出当日净买入金额。

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