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| import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
# 创建子图（移除标题）
fig = make_subplots(rows=2, cols=1,
shared_xaxes=True)
# 添加收盘价的线图
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index,
y=df['收盘'],
mode='lines',
name='收盘价'),
row=1, col=1)
# 添加简单收益的线图
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index,
y=df['简单收益'],
mode='lines',
name='简单收益'),
row=2, col=1)
# 设置Y轴标签（替代标题）
fig.update_yaxes(title_text="收盘价格", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="收益率", row=2, col=1)
# 添加注释到第一个子图（关键点标注）
fig.add_annotation(
x = df['收盘'].idxmax(), # 标注最高点
y=df['收盘'].max(),
text="历史最高点",
showarrow=True,
arrowhead=2,
ax=-50, # 箭头水平偏移量[8](@ref)
ay=-30, # 箭头垂直偏移量[8](@ref)
row=1,
col=1
)
# 添加注释到第一个子图（趋势说明）
fig.add_annotation(
x=df.index[10],
y=df['收盘'].mean(),
text="上升趋势开始",
xref="x1",
yref="y1",
showarrow=False,
font=dict(size=12, color="green"),
bgcolor="rgba(255,255,255,0.5)"
)
# 统一布局设置
fig.update_layout(
title='股票数据趋势分析',
hovermode="x unified", # 联动悬停效果
xaxis_title="日期",
height=600,
margin=dict(l=50, r=30, t=80, b=50)
)
# 显示图形
fig.show()
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