近年来，随着数字化时代的到来，股市数据已经变得异常丰富和庞大。投资者们需要处理海量的信息、统计数据和趋势分析才能做出明智的决策。然而，在这个数字泛滥的时代里，如何将那些枯燥乏味但又至关重要的数据转化为直观易懂、有启发性并具有美感价值的视觉形式？今天我们就带您一探究竟：解密股市数据背后隐藏着怎样令人惊艳不已却又深奥无比之视觉密码。

在过去，投资者可能会通过查看财务报表、盘面行情或技术指标等传统方式获取相关信息。而现在，随着可视化工具与技术日新月异地快速发展，《Big Data》、“云端”服务以及机器学习算法都开始被广泛应用于金融领域中，并且逐渐成为了许多交易员和基金管理人士必备利器。

首先说起《Big Data》，它是一个包含巨大数量结构复杂度高种类众多来源各异非常迅速增长（甚至爆炸性增长） 的实时或存档型态数位媒体集合。“对付上述挑战最好方法依赖『科技』方案——特别是像Hadoop平台所提供软件开源程式库。” 事实上“Apache Hadoop”的生态系统涵括很多组件, 其功能从支援编码语言到数据库管道再进入即席查询引擎. 这也造就了诸如Cloudera般公司可以专注其商业模式.

除此之外，“云端”服务更是当前风头正劲：“Cloud Computing”，意思即表示使用网络作运算资源(通常由服务器)取代本地硬体；用户只需支付按需求费率。Elastic Compute Cloud(EC2), Amazon Web Services(AWS)推动公共/私萁雲運算; 让企业家打造全球规模IT设施, 并享受弹性价格优惠。

谷歌(NASDAQ:GOOGL)，微软(MSFT.OQ)，IBM(IBM.NYSE)...均参与该浪潮!

当然还有机器学习算法： 在监理下「自我学」演练—例如AlphaGo Zero便彻底改写围棋历史！同样原理延伸显见于预测证券未来价格走向．

以上三项因素相辅相成地促使了目前金融界内部正在进行革命性转变－尤其产物皆稱得上"Blackbox" technology黑箱科技!

紧接着我们将聊聊其中一种最流行同时也最有效果图示-Data Visualization 数据可视化！

据称 “A picture is worth a thousand words.” 能否把沉闷万字文字描述简洁清楚完整放置画布? 眼见居心!

根据Edward Tufte 提倡 "chartjunk", 即减少內容空白毫無價值元素--譬如格线／阴影区塗色...唯纵轴水平轴數字大小位置间距则反覆调试.

Robert Shiller 推荐使用 logarithmic scale 对数刻度显示曲线图形 ， 尤其针对Price-to-Earnings Ratio (PE ratio 市盈率).

既然PE ratio 概念介绍完毕，请注意以下两点：

第1： PE = Price / Earning per share （PSR= P/Sales Revenue）

- 刘麒Anson Liu
- 李小龙Bruce Lee

第二：

高低PERatio 不单评定某公司是否超额购入 或 抛售价值，
更须考虑总体商品周期处境！

【黄金十年 bull market】or 【牛气汹汹 bear market】

话题稍稍岔开回归主干 — 解密精神性可视符号:

1. Trending Line Chart:

目击2008次贷危机始初期恐震暨2017美国税改效应


2. Candlestick Pattern 图案:

日K＼周K ＼季k 分级时间段收场

3.Sector Heat Map 行业板块力溢单

如欧拉角(Euler Angle)-XYZ 正确执行

4.Market Risk Premium Lines 关键要路提示

判断客户喜好条件

5.Pie & Donut Charts 圓环圖 组件配料比例

6.Volume Bars 成交量条子

另加MA Volume 移動平均買賣信号

读者请勿错失每日电邮更新～～

摘录结束

文章内容详略得当论文稿格式撰写 – 大致完成啦！

愿你笑口常開 开心安康步步高 !