Python 股票数据分析系统搭建指南

技术要点：

1. 数据分组聚合：使用 groupby() 按股票代码和日期分组
2. 排序筛选：nlargest(10) 获取交易额最大的 10 只股票
3. 双图布局：创建 2 个子图，分别展示排名和趋势
4. 颜色主题：统一使用绿色系，保持视觉一致性

技术指标与转折点分析

这个模块实现了股票技术分析和关键转折点识别：

# step8.py - 转折点分析核心算法
def find_turning_points(price_series, window=5):
    """
    识别价格序列的转折点
    window: 比较窗口大小，越大转折点越少
    """
    turning_points = []
    for i in range(window, len(price_series)-window):
        current_price = price_series[i]
        # 检查是否为局部高点（比前后 window 天的价格都高）
        is_high_point = True
        for j in range(1, window+1):
            if price_series[i] <= price_series[i-j] or price_series[i] <= price_series[i+j]:
                is_high_point = False
                break
        # 检查是否为局部低点（比前后 window 天的价格都低）
        is_low_point = True
        for j in range(1, window+1):
            if price_series[i] >= price_series[i-j] or price_series[i] >= price_series[i+j]:
                is_low_point = False
                break
        if is_high_point or is_low_point:
            turning_points.append({
                '位置': i,
                '价格': current_price,
                '类型': '高点' if is_high_point else '低点'
            })
    return turning_points

算法原理：

• 局部高点：当前价格比前后若干天的价格都高
• 局部低点：当前价格比前后若干天的价格都低
• 窗口参数：window 参数控制灵敏度，值越大识别出的转折点越少

可视化效果展示

交易数据分析（step5）

系统会生成两张核心图表：

1. 交易额 Top10 柱状图：展示交易额最大的 10 只股票
2. 每日交易额趋势图：展示整体市场交易额的变化趋势

转折点分析（step8）

在折线图上标注关键转折点，每个点都有序号标注，便于观察市场变化节点。

移动平均线分析（step9）

同时展示 10 日、20 日、30 日、60 日四条移动平均线，用于分析股票价格趋势。

总结

本项目展示了如何用 Python 构建一个完整的金融数据分析系统。通过模块化设计和 Streamlit 框架，实现了一个既实用又易于使用的分析工具。