9、使用Streamlit构建交互式技术分析Web应用

使用Streamlit构建交互式技术分析Web应用

1. 引言

传统的技术分析流程较为静态，每次更改资产或日期范围都需重复下载数据、计算指标和绘图等步骤。而Streamlit作为一个开源框架，能让我们仅用Python在几分钟内构建交互式Web应用，为技术分析带来了更便捷的解决方案。

2. Streamlit简介

Streamlit具有以下优点：
- 易于学习，能快速生成结果。
- 仅需Python，无需前端经验。
- 可专注于应用的数据/机器学习方面。
- 可使用Streamlit的托管服务。

3. 构建交互式技术分析应用

3.1 准备工作

应用代码存于单个Python脚本 technical_analysis_app.py 中，约百行代码。Streamlit按从上到下的顺序执行代码，以下步骤是对应用各组件的逐步介绍，构建或扩展应用时可按需调整步骤顺序。

3.2 具体步骤

3.2.1 导入库

import yfinance as yf
import streamlit as st
import datetime
import pandas as pd
import cufflinks as cf
from plotly.offline import iplot
cf.go_offline()

3.2.2 定义从Wikipedia下载标普500成分股列表的函数