Nifty Returns Heatmap Generation utilizzando NSEpy e Seaborn

Understanding ProTerminal and its new features (Luglio 2019).

Anonim

Tutti amano visualizzare questo mercato a modo loro. Python è utile quando arriva alla visualizzazione. Uno dei linguaggi di programmazione Awesome per codificare qualsiasi livello di complessità. Tuttavia, comincio qui semplicemente creando una heatmap che visualizza i ritorni storici di Nifty dal 2000 e lì visualizzando la realtà del mercato.

Nifty Historical Returns Heatmap (percentuale)

Ecco alcune delle librerie Python essenziali richieste per la visualizzazione dei dati di borsa

IPython (Interactive Python)
Seaborn (pacchetto di visualizzazione dei dati statistici)
Pandas (libreria Python per gestire i dati delle serie temporali)
NSEpy (recupera dati storici da NSEpy - NSEpy 0.3 ver o superiore)
Matplotlib (libreria Python per gestire il disegno 2D)

Esempio di Notebook IPython per generare una mappa termica di resi Spot Nifty di seguito:

Per la versione semplificata

$ Nifty Returns mensili. Codice #Python semplificato: //t.co/1hROEONDd5 Ispirato al codice condiviso da _ pic.twitter.com/TDx1SHjFAw

- Uptickr (@uptickr) 12 marzo 2016

Stocks Return Heatmap - Ipython Notebook