昨天我們把時間序列呈現(xiàn)出來，計算了基本的風險，收益及相關(guān)的時間序列統(tǒng)計特征。
今天我們基于時間序列計算”因子“。我們的觀點——”一切皆因子“。
以我們之前做了深入分析的RSRS及其衍生指標體系，對于一個指標，我們先來可視化分析。
點擊”指標可視化“，希望呼出獨立窗口，用來呈現(xiàn)指標可視化的情況。
第一步，我們要加載數(shù)據(jù)，我們需要封閉一個”表格化“的控件，用來呈現(xiàn)表格數(shù)據(jù)。
class PandasGrid(wx.grid.Grid): def __init__(self,parent,nrow=10,ncol=20): super().__init__(parent,-1) self.CreateGrid(numRows=nrow, numCols=ncol) def show_df(self,df): self.ClearGrid() self.df = df self.SetRowSize(0, 60) self.SetColSize(0, 150) for i,col in enumerate(list(df.columns)): self.SetColLabelValue(i,col) for i,row in enumerate(list(df.index)): self.SetRowLabelValue(i, row) i = 0 for index, row in df.iterrows(): for j in range(len(row)): self.SetCellValue(i,j,str(row[j])) i += 1
Pandas的Dataframe可以直接呈現(xiàn)在界面上，這個很有用，我們大量的中間數(shù)據(jù)格式都是datafame，可以直接在界面上呈現(xiàn)出來。它繼承自wx本身的的Grid。
PandasGrid的使用也非常簡單，直接當成一個Page直接嵌到tabs里使用。
self.panel_raw = widgets.PandasGrid(tabs) tabs.AddPage(self.panel_raw,'原始數(shù)據(jù)') #當數(shù)據(jù)到達的時候，直接show_df即可，使用起來非常之方便。 if 'raw' in data_dict.keys(): raw = data_dict['raw'] self.panel_raw.show_df(raw)
另外有一個非常通用的組件，就是把matplotlib的畫圖，整合的wxpython的窗體里。
import matplotlib matplotlib.use("WXAgg") from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas class MatplotlibPanel(wx.Panel): def __init__(self,parent,id=-1): super(MatplotlibPanel, self).__init__(parent,id) self.TopBoxSizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL) self.SetSizer(self.TopBoxSizer) self.figure = matplotlib.figure.Figure(figsize=(4, 3)) self.ax = self.figure.add_subplot(111) self.canvas = FigureCanvas(self, -1, self.figure) self.TopBoxSizer.Add(self.canvas, proportion=-10, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND) def show_data(self,data): #print(data) self.ax.clear() data.plot(ax=self.ax) self.ax.grid(True) self.canvas.draw()
一、創(chuàng)建一個垂直化的boxsizer；
二、聲明一個Figure對象，F(xiàn)igure對象上設定坐標軸——可以有子坐標軸。
三、從Figure里得到畫布FigureCanvas，把畫布添加到布局器BoxSizer里
明天繼續(xù)特征提取以及可視化。
(公眾號： 七年實現(xiàn)財富自由（ailabx），思想者，行動派；用數(shù)字說基金，用基金做投資組合，踐行財富自由之路)
