今天，万矿独家在全网推出国内量化平台首款交互式可视化Python库——WindCharts。下面就让我们去了解这款强大的工具吧！
WindCharts的优势
在Python中，有很多可视化工具，比如Matplotlib，seaborn等，它们可以非常方便地做出常见的图，但是有些图往往需要很长的代码量，编写难度较大，并且画出的图一般是一张图片，无法进行细节分析。而当前基于Java 的可视化图都非常炫酷，体验感也很好。鉴于此，万矿开发了一套交互式可视化Python库：WindCharts。
WindCharts不仅让大家方便快捷地做图，而且所做的图还附带了动态可视化效果，让大家在研究过程中更加直观和详细的分析结果！
WindCharts希望用户
更便捷、更高效
做更有意义的事
WindCharts 简介
WindCharts库中图形种类丰富，包含K线图，饼图，热力图，线型图，雷达图，关系图，日历图，堆叠条形图，每日回撤，净值组合图。
使用前先引入该工具库：
fromWindCharts import*
再导入其他相关的库：
importdatetime
importpandas aspd
frompandas importDataFrame
fromWindPy import*
importtalib asta
w.start(show_welcome=False)
下面就让我们一睹Windcharts在实际研究中的强大应用吧！
一、K线图
K线图是投资者常用的分析工具。在K线图中，除了画出K线和均线之外，还可以自己定义想画的曲线(如一些技术指标)。而且在K线图中也可以标记买卖点。
在本例中，除了画出平安银行从2017-03-17至2017-06-18的基础行情及均线之外，还画出了其布林带的上界和下界。
二、饼图
常用饼图来看各个组成部分的占比情况，来判断重要程度。
三、热力图
在分析工作中，需要查看一些对象两两之间的关系，例如查看所有人工智能概念股，两两之间的相关性。而直接查看他们的相关性矩阵不直观，用热力图来表示更为直观，可读性更强。
四、线形图
在分析工作中，需要同时查看多个时间序列的走势情况，可用线形图。例如查看07年至16年机器人公司的主营业务收入分布情况。
五、雷达图
雷达图常用于展示组成分布的变化情况。例如，用雷达图可视化万科自14年至16年的财务数据变化情况。
六、关系图
关系图用来展示几个对象之间的关系。例如使用关系图可视化上市公司浦发银行与大股东的关系。
七、日历图
日历图可用来直观展示某个序列的变化情况。例如使用日历图可视化大盘的每日的涨跌。得到图形后，通过拖动图形下方的条形上的指针，可以改变图形的形态，方便查看大涨是哪几天。
八、堆叠条形图
堆叠条形图常用于展示几个对象组成构成的差异性。例如查看几个基金在大类资产持仓分布情况。data为输入数据集。
九、每日回撤和净值组合图
在量化策略回测完成后，通常希望将每日回撤和净值曲线画在同一个图中。这里以一个MA均线策略为例。如果不想查看每日回撤，点击图形右侧的图例Max_Drawdown就可以取消显示每日回撤。
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