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 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

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

• geom_tshighlight 高亮 9-10月区间，突出该时段的市场表现。

• 折线图（geom_line）能直观反映股票价格的 短期波动，分面图（facet_wrap）适合对比 不同股票的独立趋势，面积图（geom_area）强调 成交量的累积效应。

3 流线图和地平线图

3.1 流线图

• 将四只股票的交易额 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

• 流线图选取了 日期、股票名称、成交额，。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。地平线图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。

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

• 平滑曲线图分面布局：通过 facet_wrap(~股票名称) 实现多股并行对比，清晰展示各股的收盘价与均线（MA5/10/20）互动关系。坐标轴优化：scale_x_continuous() 将序号转换为”MM-DD”格式的日期标签，并通过间隔标注（如每15天）避免标签重叠。视觉增强：隐藏颜色图例（guides(color="none")），因分面标题和线条颜色已明确语义（蓝色=收盘价，其他颜色=均线）。

• K线图 完整呈现价格波动与均线系统的动态关系（如金叉/死叉），适用于个股趋势分析。

  图表构成：蜡烛主体：geom_rect() 绘制红涨/绿跌的实体矩形（开盘价-收盘价区间），颜色编码反映当日涨跌。影线标记：geom_segment() 添加垂直线段表示最高-最低价波动范围。均线叠加：geom_line() 分层绘制MA5（蓝色）、MA10（橙色）、MA20（紫色），线型粗细区分。交互优化：刻度策略：X轴每20天显示一个日期标签（breaks=seq(1, 242, by=20)），平衡信息密度与可读性。图例管理：顶部集中显示均线图例（theme(legend.position="top")），隐藏蜡烛图例（冗余信息）。