Plotly

Plotly (for MediaWiki 1.40 resource)

简介

Plotly 是一种强大的开源 Python 库，用于创建交互式、基于 Web 的可视化图表。虽然最初设计用于科学研究，但其灵活性使其在金融领域，特别是二元期权交易中，也变得越来越受欢迎。本文旨在为初学者提供 Plotly 的全面概述，重点介绍如何在 MediaWiki 1.40 环境下利用其功能，并探讨其在技术分析中的应用。我们将涵盖 Plotly 的基本概念、安装、常用图表类型以及在二元期权交易策略中应用可视化数据的技巧。

为什么在二元期权交易中使用 Plotly？

二元期权交易依赖于对资产价格走势的准确预测。Plotly 可以帮助交易者通过以下方式提高预测准确性：

**可视化历史数据：** 将历史价格数据、成交量和技术指标以清晰、交互式的方式呈现，更容易发现趋势和模式。
**实时数据监控：** 与数据源连接，实时更新图表，帮助交易者快速响应市场变化。
**定制化分析：** 根据个人需求定制图表，添加自定义指标和注释，进行深入的技术指标分析。
**策略回测：** 将交易策略应用于历史数据，并使用 Plotly 可视化结果，评估策略的有效性。
**风险管理：** 通过可视化潜在的风险和回报，帮助交易者制定更明智的交易决策。例如，使用风险回报比图表。

安装 Plotly

在开始使用 Plotly 之前，您需要先安装它。推荐使用 Python 的包管理器 pip。

打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

```bash pip install plotly ```

此外，您可能需要安装 `kaleido` 用于静态图像导出：

```bash pip install kaleido ```

为了在 MediaWiki 环境中使用 Plotly 生成的图表，您通常需要将图表保存为静态图像（例如 PNG 或 SVG），然后将其上传到 MediaWiki 并嵌入到页面中。

Plotly 的基本概念

**Figures (图):** Plotly 的核心对象，代表一个可视化图表。图包含一个或多个 traces。
**Traces (轨迹):** 代表图表中的单个数据集或可视化元素，例如折线图、散点图或柱状图。
**Layout (布局):** 定义图表的整体外观和感觉，包括标题、轴标签、颜色方案和图例。
**Data (数据):** 用于创建图表的数据，通常以 Python 列表、NumPy 数组或 Pandas DataFrame 的形式提供。
**Graph Objects (图形对象):** Plotly 提供了各种图形对象，用于创建不同类型的图表。

常用 Plotly 图表类型及其在二元期权交易中的应用

以下是一些在二元期权交易中常用的 Plotly 图表类型：

Plotly 图表类型及其应用
图表类型	应用场景	示例
折线图 (线性图 )	可视化资产价格随时间的变化，识别趋势和模式。	显示黄金价格在过去 30 天的走势。	散点图 (点图 )	显示两个变量之间的关系，例如价格与成交量。	比较不同资产的价格与成交量。	柱状图 (条形图 )	比较不同时间段或资产的收益率。	显示每周的二元期权交易收益。	箱线图 (盒须图 )	显示数据的分布情况，识别异常值。	分析不同交易策略的收益分布。	饼图 (圆饼图 )	显示不同资产的比例。	显示投资组合中不同资产的比例。	蜡烛图 (K线图 )	显示资产的价格范围，包括开盘价、最高价、最低价和收盘价。是日内交易的核心图表。	显示股票在特定日期内的价格波动。	热力图 (热图 )	可视化相关性矩阵，识别资产之间的关系。	显示不同资产之间的相关性。	3D 散点图	可视化三个变量之间的关系。	显示价格、成交量和波动率之间的关系。	面积图 (面积图 )	类似于折线图，但填充了线条下方的区域，更强调数量的变化。	显示一段时间内的总交易量。	等高线图 (等高线图 )	显示两个变量的等值线，用于可视化密度分布。	显示不同价格水平的交易量密度。

Plotly 代码示例 (蜡烛图)

以下是一个使用 Plotly 创建蜡烛图的示例代码：

```python import plotly.graph_objects as go import pandas as pd

假设我们有一个包含 OHLC 数据的 Pandas DataFrame
例如：

data = {'Date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03'],

       'Open': [1800, 1810, 1820],
       'High': [1820, 1830, 1840],
       'Low': [1790, 1800, 1810],
       'Close': [1810, 1820, 1830]}

df = pd.DataFrame(data) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

创建蜡烛图

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],

               open=df['Open'],
               high=df['High'],
               low=df['Low'],
               close=df['Close'])])

设置布局

fig.update_layout(

   title='黄金价格蜡烛图',
   xaxis_title='日期',
   yaxis_title='价格',
   xaxis_rangeslider_visible=False # 隐藏范围滑块

)

显示图表

fig.show()

将图表保存为 HTML 文件 (用于 MediaWiki)

fig.write_html("gold_candlestick.html")

或者将图表保存为静态图像 (PNG)
fig.write_image("gold_candlestick.png")

```

该代码首先导入必要的库，然后创建一个包含 OHLC 数据的 Pandas DataFrame。接下来，使用 `go.Candlestick` 创建蜡烛图，并使用 `update_layout` 设置图表的标题和轴标签。最后，使用 `fig.show()` 显示图表，或者使用 `fig.write_html()` 将图表保存为 HTML 文件，以便在 MediaWiki 中嵌入。也可以保存为 PNG 图像。

在 MediaWiki 中嵌入 Plotly 图表

由于 MediaWiki 不直接支持 Plotly 的交互式图表，您需要将图表保存为静态图像或 HTML 文件，然后将其嵌入到页面中。

**静态图像 (PNG/SVG):** 将图表保存为 PNG 或 SVG 图像，上传到 MediaWiki，然后使用以下语法嵌入图像：

```wiki

File:Gold candlestick.png

```

**HTML 文件:** 将图表保存为 HTML 文件，上传到 MediaWiki，然后使用以下语法嵌入 HTML：

```wiki <iframe src="gold_candlestick.html" width="800" height="600"></iframe> ```

请注意，HTML 嵌入可能需要启用 MediaWiki 的 HTML 嵌入功能。

Plotly 与其他技术分析工具的结合

Plotly 可以与各种技术分析工具相结合，以增强交易策略：

**移动平均线 (均线):** 在 Plotly 图表上叠加移动平均线，识别趋势和支撑阻力位。
**相对强弱指数 (RSI):** 使用 Plotly 可视化 RSI 指标，识别超买和超卖区域。
**移动平均收敛 divergence (MACD):** 在 Plotly 图表上叠加 MACD 指标，识别趋势变化和交易信号。
**布林带 (布林带):** 使用 Plotly 可视化布林带，评估价格波动率和潜在的突破。
**斐波那契回撤 (斐波那契回撤):** 在 Plotly 图表上绘制斐波那契回撤位，识别潜在的支撑阻力位。
**成交量分析 (量价关系):** 使用 Plotly 可视化成交量数据，确认趋势和识别潜在的突破。例如，结合 OBV 指标。

高级技巧

**Dash:** Plotly 的 Dash 框架允许您创建交互式 Web 应用程序，用于可视化和分析金融数据。
**Plotly Express:** Plotly Express 是一个高级 API，用于快速创建各种类型的图表。
**自定义图表样式:** 使用 Plotly 的布局选项，自定义图表的颜色、字体和样式，以满足您的需求。
**数据更新:** 使用 Plotly 的 streaming 功能，实时更新图表数据。

总结

Plotly 是一种功能强大且灵活的数据可视化工具，可以帮助二元期权交易者更有效地分析市场数据，制定更明智的交易决策。通过掌握 Plotly 的基本概念和常用图表类型，并将其与其他技术分析工具相结合，您可以显著提高您的交易效率和盈利能力。记住，良好的资金管理和风险控制同样重要。并且要深入了解期权定价模型。

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