第七章 时间序列可视化课堂练习

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221527207刘润钿

1 案例数据

1.1 all_stock_2024:工商银行、招商应用、中信证券和贵州茅台四个股票2024各天交易数据

  • data为为日期变量,但该日期变量不规则(不连续),周末和公众假期没有交易数据;

  • 编码名称用于识别不同股票,注意不同股票有交易数据日期不一定一致,但本例种各股票均有242个交易日数据;

  • 开盘价到换手率 均为数值变量,开盘价到成交量与每股资产有关,不同股票间不可比;

  • 交易量的单位为手(百股)、成交额的单位为元,振幅等四个变量均为相对指标。

2 折线图和面积图

2.1 合并折线图

  • 将四只股票的涨跌幅 做作折线图,将四条折线在同一个图形输出;

  • 日期截取2024-9-12024-10-31

  • 添加一条纵轴为0的参考线,采用twodash 的线型;

  • 将图标题改为“合并涨跌幅折线图”。

2.2 分面折线图

  • 将四只股票的收盘 价格做作折线图,将四条折线图分面输出;

  • 日期截取一整年;

  • 并使用ggpol::geom_tshighlight2024-9-12024-10-31 时间段高亮显示

2.3 分面面积图

  • 将四只股票的收盘 价格做作面积图,将四个面积图分面输出;

  • 将成交量的单位改为万手

2.4 图形观察和代码编写的心得体会

  • 1.涨跌幅折线图(2024年9月-10月):中信证券(600030)在9月底至10月初出现剧烈波动,10月8日单日涨幅达10%(涨停),但随后快速回落,显示短期投机性较强。招商银行(600036) 和工商银行(601398) 涨跌幅相对平缓,银行股表现稳定,符合其防御性特征。贵州茅台(600519)在10月经历大幅下跌(单日最大跌幅-8.57%),可能与消费板块整体疲软或市场情绪有关。
  • 2.收盘价分面图(全周期):中信证券在9-10月出现显著拉升,但未形成持续趋势,反映券商股受政策或市场交易量影响较大。招商银行和工商银行呈现缓慢上行,波动较小,体现蓝筹股的稳定性。贵州茅台 年中(6-7月)跌破关键支撑位,随后反弹乏力,需警惕消费板块估值调整风险。
  • 3.成交量面积图(全周期):中信证券在9-10月成交量爆发式增长,与价格波动同步,显示资金短期集中涌入。银行股成交量平稳,与价格趋势一致,缺乏突发性资金介入。贵州茅台在6月下跌时成交量放大,可能为机构抛售信号,需结合基本面进一步分析。

3 流线图和地平线图

3.1 流线图

  • 将四只股票的成交额 做作流线图;

  • 将成交额的单位改为亿元

3.2 地平线图

  • 采用ggHoriPlot::geom_horizon函数,对四只股票的交易额 做作地平线图
  • 设置原点为均值origin='mean',输出配色图例

3.3 图形观察和代码编写的心得体会

  • 1.成交额流线图(StreamPlot):中信证券(600030)在9月底至10月初成交额急剧放大,与股价暴涨(10月8日涨停)同步,显示短期资金集中涌入,但后续快速回落,反映高风险投机特征。贵州茅台(600519)全年成交额波动显著,6-7月放量下跌,可能因机构调仓或消费板块估值调整;10月再次放量,但价格未同步上涨,需警惕抛压。银行股(招行、工行) 成交额稳定,与股价低波动一致,符合防御性资产特性。 启示:流线图直观呈现资金流动的时间集中性,中信证券的脉冲式放量适合波段操作,而银行股适合长期持有。
  • 2.成交额地平线图(Horizon Plot):颜色分层:红/蓝分别表示成交额高于/低于均值,色块高度反映偏离程度。中信证券 在9-10月出现连续红色高块,验证资金短期狂热;贵州茅台6-7月深蓝色块(成交额远低均值)与股价破位下跌吻合,显示流动性危机;银行股 色块均匀且高度低,再次印证稳定性。优势:地平线图通过压缩Y轴,高效展示多标的长期趋势,尤其适合对比不同量级的数据(如茅台与银行股成交额差异显著)。

4 不规则时间序列图

4.1 数据准备

  • 通过zoo::rollmean 时间收盘价的5天、10天和20天的移动平均

  • 将日期变量转化为id变量

4.2 平滑曲线图

  • 将四只股票收盘价和3种移动平均的折线图分面输出;

  • 横轴的每隔30天一个刻度,只显示月/日;

4.3 K线图

  • 选择工商银行数据作出,2024年的K线图

  • scale_x_continuous 将横轴坐标刻度转化回日期型

4.4 图形观察和代码编写的心得体会

  • 1.移动平均线分析(多均线分面图):趋势识别:通过比较不同周期的均线(5日、10日、20日),可以清晰观察到各标的的短期、中期趋势变化。均线排列方式(多头/空头)能有效反映市场情绪。波动特征:不同标的展现出明显差异的波动特性,如券商股波动剧烈,消费股次之,银行股最为平稳。这种差异反映了不同行业的基本面特性。交叉信号:均线交叉点往往对应着重要的趋势转折,但需要结合成交量等其他指标确认信号的有效性。

  • 2.K线图分析(工商银行案例):价格行为:K线实体和影线的组合直观展示了每日的价格波动范围和市场博弈情况。较短的影线表明市场分歧较小,较长的影线则反映多空争夺激烈。技术指标配合:将均线系统叠加在K线图上,可以更好地理解价格与趋势的关系。均线对价格的支撑/压力作用明显。可视化效果:红绿配色方案有效区分了涨跌日,使图形信息更加直观易懂。