第七章 时间序列可视化课堂练习

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221527213余语彤

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”。

List of 4
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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 分面面积图

  • 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

(1) 合并涨跌幅折线图

  • 选取了 2024年9月1日至10月31日 的股票涨跌幅数据。折线图（geom_line）能直观反映股票价格的 短期波动，例如：中信证券（600030）在 9月24日-27日 出现 大幅上涨（7.82%、3.6%），随后在 10月9日剧烈震荡（振幅13.77%）。贵州茅台（600519）同期表现 相对平稳，但 10月8日 出现 10%涨停（数据中 涨跌幅=10）。

  • geom_hline(yintercept=0) 添加 零基准线，方便判断涨跌方向。

(2) 分面收盘价折线图

  • 使用全部日期的 收盘价。分面图（facet_wrap）适合对比 不同股票的独立趋势，例如：工商银行（601398）股价 长期稳定（4.78~6.92元），而贵州茅台（600519）波动剧烈（1414~1777元）。scale="free" 让每个子图的Y轴刻度独立，避免低价股（如工商银行）被高价股（如茅台）压缩显示。

  • geom_tshighlight 高亮 9-10月区间，突出该时段的市场表现（如国庆节前后行情）。

(3) 分面成交量面积图

  • 使用全部日期的 成交量（单位转换为万手）。面积图（geom_area）强调 成交量的累积效应，例如：中信证券在 9月24日-26日 成交量激增（峰值2869万手），对应股价大涨，显示资金涌入。贵州茅台在 10月8日 成交量骤增（1475万手），与涨停行情匹配。

  • ylab("成交量-万手") 明确单位，避免误解。分面后仍保留独立Y轴，确保不同量级的股票成交量可比。

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

1. 流线图（Stream Plot）分析

  • 选取了 日期、股票名称、成交额，并将成交额单位转换为 亿元（/1e8）。geom_stream() 绘制 流线图，展示不同股票成交额的 相对占比和趋势变化。bw = 0.3 控制平滑度，值越小曲线越尖锐，反之越平滑。适用观察市场资金流动，比如：中信证券（600030） 在 9月24日-27日 成交额激增（对应股价大涨），流线宽度明显扩张。贵州茅台（600519） 成交额整体平稳，但 10月8日 出现峰值（涨停日）。

2. 地平线图（Horizon Plot）分析

  • 同样使用 成交额，但未做单位转换（因 geom_horizon 自动分层）。geom_horizon() 将数据 按均值（origin=‘mean’）分层，每层代表一定数值范围（horizonscale=10）。facet_grid(名称~.) 纵向分面，适合对比多股票的 极端波动。配色：scale_fill_hcl(palette='RdYlBu') 使用红-黄-蓝渐变，暖色（红）表示 高于均值，冷色（蓝）表示 低于均值。

  • 适用识别 成交额异常波动，例如：工商银行（601398） 在 8月30日 出现深红色带，对应成交额骤增（股价跳空下跌）。招商银行（600036） 在 5月16日 的亮黄色带，反映短期资金涌入。

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) 平滑曲线图

  • gather(收盘:ma20, key=指标, value=指标值) 将 收盘价、MA5、MA10、MA20 转换为长格式，便于分面绘制。date_index 是日期序号（1~242），用于简化X轴刻度。

  • 图形特点：分面展示（facet_wrap(~名称)）对比不同股票的 收盘价与均线趋势。X轴优化：scale_x_continuous 将序号转换为日期标签（如 "01-02"），避免重叠。隐藏图例：guides(color="none") 因分面后颜色意义明确（如蓝线=收盘价）。快速对比多只股票的 技术指标一致性（如均线是否支撑股价）。

(2) K线图

  • 仅分析 工商银行（601398），包含开盘、收盘、最高、最低价及均线（MA5/10/20）。图形组成：蜡烛实体：geom_rect 用红（涨）/绿（跌）色矩形表示 开盘-收盘价区间。上下影线：geom_segment 绘制 最高-最低价 的垂直线。均线叠加：geom_line 分别绘制MA5（蓝）、MA10（橙）、MA20（紫）。

  • X轴标签：每20天显示一个日期（seq(1, 242, by=20)），避免拥挤。均线图例置于顶部（legend.position="top"），隐藏蜡烛图例（guides(fill="none")）。