第七章 时间序列可视化课堂练习
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；编码和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
2024-9-1到2024-10-31；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_tshighlight将2024-9-1到2024-10-31时间段高亮显示
2.3 面积图
将四只股票的成交量 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
- 运用facet_wrap代码，按名称分面并以2列排列，实现了多个股票收盘价格、成交量等数据的并列比较；运用scale=“free”允许每个分面拥有独立的y轴刻度；解决了不同股票成交量差异大的展示问题；运用geom_tshighlight代码，实现对特定时间段的智能点亮等等
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，将四个面积图分面输出；将交易额的单位改为亿元
3.2 地平线图
- 采用
ggHoriPlot::geom_horizon函数，对四只股票的成交额做作地平线图 - 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
- 改图展示了有限空间展示多个时间序列的波动，通过颜色深浅直观反映数值的大小，特别适合比较多个类别在同一时期范围内的趋势变化。运用facet_grid代码，按股票名称分组展示，实现类多类别数据的并列比较，运用scale_x_date代码，确保了时间序列的准确表达。
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
- 代码首先使用fill筛选出特定的股票数据，接着k线图使用了几种几何对象，如：geom_segment绘制最低最高阶的线段；geom_rect绘制开盘收盘的矩形（代表k线实体）；多个geom_line绘制不同周期的移动平均线。视觉使用红绿颜色区分涨幅（收盘>开盘）。scale_x_continuous将数字索引转换成为日期格式等等代码的运用。