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Gemelos

Esta biblioteca une el poder de la trama con la flexibilidad de los pandas para trazar fácilmente.

Esta biblioteca está disponible en https://github.com/santosjorge/cufflinks

Este tutorial supone que las credenciales de usuario tramalmente ya se han configurado como se indica en la guía de inicio.

Tutoriales:

  • Galería de gráficos
  • Pandas como la visualización
  • Lo básico
  • Gestión del color
  • Modo fuera de línea

Gráficos 3D

Notas de lanzamiento

V0.17.0

Soporte para Plotly 4.x
Gemelos ya no es compatible con Plotly 3.x

V0.14.0

Soporte para Plotly 3.0

V0.13.0

Nuevo helado iplot . Para ver una lista completa de parámetros cf.help () 

 # For a list of supported figures
cf . help ()
# Or to see the parameters supported that apply to a given figure try
cf . help ( 'scatter' )
cf . help ( 'candle' ) #etc

V0.12.0

Eliminado dependientes de TA-lib. Esta biblioteca ya no es necesaria. Todos los estudios se han reescrito en Python.

V0.11.0

  • QuantFigure es una nueva clase que generará un objeto gráfico con persistencia. Los parámetros se pueden agregar/modificar en cualquier punto dado.

Esto puede ser tan fácil como: 

 df = cf . datagen . ohlc ()
qf = cf . QuantFig ( df , title = 'First Quant Figure' , legend = 'top' , name = 'GS' )
qf . add_bollinger_bands ()
qf . iplot ()

Cuantificación

  • Los estudios de análisis técnico se pueden agregar a pedido. 
 qf . add_sma ([ 10 , 20 ], width = 2 , color = [ 'green' , 'lightgreen' ], legendgroup = True )
qf . add_rsi ( periods = 20 , color = 'java' )
qf . add_bollinger_bands ( periods = 20 , boll_std = 2 , colors = [ 'magenta' , 'grey' ], fill = True )
qf . add_volume ()
qf . add_macd ()
qf . iplot ()

Análisis técnico

V0.10.0

  • rangeslider para mostrar un control deslizante de gama de fechas en la parte inferior
    • cf.datagen.ohlc().iplot(kind='candle',rangeslider=True)
  • rangeselector para mostrar botones para cambiar el rango de fechas que se muestra
    • cf.datagen.ohlc(500).iplot(kind='candle', rangeselector={ 'steps':['1y','2 months','5 weeks','ytd','2mtd','reset'], 'bgcolor' : ('grey',.3), 'x': 0.3 , 'y' : 0.95})
  • Personalizar anotiones, con fontsize , fontcolor , textangle
    • Modo de etiqueta
      • cf.datagen.lines(1,mode='stocks').iplot(kind='line', annotations={'2015-02-02':'Market Crash', '2015-03-01':'Recovery'}, textangle=-70,fontsize=13,fontcolor='grey')
    • Modo explícito
      • cf.datagen.lines(1,mode='stocks').iplot(kind='line', annotations=[{'text':'exactly here','x':'0.2', 'xref':'paper','arrowhead':2, 'textangle':-10,'ay':150,'arrowcolor':'red'}])

V0.9.0

  • Figure.iplot() para trazar figuras
  • Nuevas tramas de vela de alto rendimiento y OHLC
    • cf.datagen.ohlc().iplot(kind='candle')

V0.8.0

  • 'cf.datagen.choropleth ()' a para la muestra de datos de coropleth.
  • 'cf.datagen.scattergeo ()' a para la muestra de datos de scattergeo.
  • Soporte para las figuras de Coropleth y Scattergeo en iplot
  • 'cf.get_colorscale' para mapas y objetos complementarios que admiten Colorscales

V0.7.1

  • xrange , yrange y zrange se pueden especificar en iplot y getLayout
    • cf.datagen.lines(1).iplot(yrange=[5,15])
  • layout_update se puede configurar en iplot y getLayout para actualizar explícitamente cualquier valor Layout

V0.7

  • Soporte para Python 3

V0.6

Ver el cuaderno de iPython

  • Soporte para gráficos circulares
    • cf.datagen.pie().iplot(kind='pie',labels='labels',values='values')
  • Generar datos abiertos, altos, bajos y cerrados
    • datagen.ohlc()
  • Soporte de gráficos de velas
    • ohlc=cf.datagen.ohlc()
      ohlc.iplot(kind='candle',up_color='blue',down_color='red')
  • Soporte de gráficos OHLC (bar)
    • ohlc=cf.datagen.ohlc()
      ohlc.iplot(kind='ohlc',up_color='blue',down_color='red')
  • Soporte para gráficos logarítmicos (logx | logy)
    • df=pd.DataFrame([x**2] for x in range(100))
      df.iplot(kind='lines',logy=True)
  • Soporte para MulitIndex Dataframes
  • Soporte para barras de error (ERROR_X | ERROR_Y)
    • cf.datagen.lines(1,5).iplot(kind='bar',error_y=[1,2,3.5,2,2])
    • cf.datagen.lines(1,5).iplot(kind='bar',error_y=20, error_type='percent')
  • Soporte para barras de error continuas
    • cf.datagen.lines(1).iplot(kind='lines',error_y=20,error_type='continuous_percent')
    • cf.datagen.lines(1).iplot(kind='lines',error_y=10,error_type='continuous',color='blue')
  • Estudios de análisis técnico para Timeseries (beta)
    • Promedios móviles simples (SMA)
      • cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',periods=[13,21,55])
    • Indicador de resistencia relativa (RSI)
      • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='boll',periods=14)
    • Bandas de Bollinger (Boll)
      • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='rsi',periods=14)
    • Divergencia de convergencia de promedio móvil (MACD)
      • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='macd',fast_period=12,slow_period=26, signal_period=9)

V0.5

  • Soporte de gráficos fuera de línea
    • cf.go_offline()
    • cf.go_online()
    • cf.iplot(figure,online=True) (para forzar en línea mientras está en modo fuera de línea)
  • Soporte para el eje secundario
    • fig=cf.datagen.lines(3,columns=['a','b','c']).figure()
      fig=fig.set_axis('b',side='right')
      cf.iplot(fig)

V0.4

  • Soporte para la configuración de temas globales
    • cufflinks.set_config_file(theme='pearl')
  • Nuevo tema ggplot
    • cufflinks.datagen.lines(5).iplot(theme='ggplot')
  • Soporte para gráficos de barras horizontales Barh
    • cufflinks.datagen.lines(2).iplot(kind='barh',barmode='stack',bargap=.1)
  • Soporte para la orientación y la normalización del histograma
    • cufflinks.datagen.histogram().iplot(kind='histogram',orientation='h',norm='probability')
  • Soporte para parcelas de área
    • cufflinks.datagen.lines(4).iplot(kind='area',fill=True,opacity=1)
  • Soporte para subtramas
    • cufflinks.datagen.histogram(4).iplot(kind='histogram',subplots=True,bins=50)
    • cufflinks.datagen.lines(4).iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True)
  • Soporte para la matriz de dispersión para mostrar la distribución entre todas las series del marco de datos
    • cufflinks.datagen.lines(4,1000).scatter_matrix()
  • Soporte para VLine y Hline para líneas horizontales y verticales
    • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hline=[2,3])
    • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hline=dict(y=2,color='blue',width=3))
  • Soporte para VSPAN y HSPAN para áreas horizontales y verticales
    • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hspan=(-1,2))
    • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hspan=dict(y0=-1,y1=2,color='orange',fill=True,opacity=.4))

V0.3.2

  • Escenario global para gráficos públicos
    • cufflinks.set_config_file(world_readable=True)

V0.3

  • Gráficos de propagación mejorados
    • cufflinks.datagen.lines(2).iplot(kind='spread')
  • Soporte para gráficos de mapa de calor
    • cufflinks.datagen.heatmap().iplot(kind='heatmap')
  • Soporte para gráficos de burbujas
    • cufflinks.datagen.bubble(4).iplot(kind='bubble',x='x',y='y',text='text',size='size',categories='categories')
  • Soporte para gráficos Bubble3D
    • cufflinks.datagen.bubble3d(4).iplot(kind='bubble3d',x='x',y='y',z='z',text='text',size='size',categories='categories')
  • Soporte para cuadros de caja
    • cufflinks.datagen.box().iplot(kind='box')
  • Soporte para gráficos superficiales
    • cufflinks.datagen.surface().iplot(kind='surface')
  • Soporte para gráficos de scatter3D
    • cufflinks.datagen.scatter3d().iplot(kind='scatter3d',x='x',y='y',z='z',text='text',categories='categories')
  • Soporte para histogramas
    • cufflinks.datagen.histogram(2).iplot(kind='histogram')
  • Generación de datos para los tipos de gráficos más comunes
    • cufflinks.datagen
  • Extracción de datos: extraiga datos de cualquier gráfico de trazado. Los datos se entregan en DataFrame
    • cufflinks.to_df(Figure)
  • Integración con ColorLover
    • Soporte para escamas iplot(colorscale='accent') para trazar un gráfico usando una escala de color de acento
    • gaflinks.scales () para ver todas las escalas disponibles
  • Soporte para colores con nombre * iplot(colors=['pink','red','yellow'])
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