# 统一价格轴期货数据播放器 - 最终优化版 ## 🎯 核心特性 ### 💡 创新显示方式 - **倒置柱状图**: 成交量柱体从价格轴向下延伸,便于观察价格间隙 - **统一价格轴**: 买卖盘挂单在同一价格体系中对比显示 - **类对数刻度**: 成交量采用等距对数刻度,更好展示不同量级数据 ### 📊 视觉效果 - **价格轴**: 横轴显示,按真实tick (0.02元) 标注 - **成交量轴**: 纵轴显示,类对数刻度 [10, 30, 60, 150, 300, 600, 1500, 3000, 6000, 15000] - **颜色编码**: 绿色=买盘,红色=卖盘,蓝色=当前价,黄色=价差区域 ## 📈 显示逻辑详解 ### 市场深度主图表 ``` ▲ 成交量 (对数刻度) │ │ ● 1500 (成交量刻度点等距分布) │ ● 600 │ ● 300 0 ──┼───────────────── ← 价格轴 (黑色横线) │ │ ● 成交量柱体向下延伸 │ │ │● │ │ │ │● └──┼────┼─┼────▶ 价格 (¥) 904.86 904.88 904.90 ``` ### 关键设计要点 #### 1. 倒置显示优势 - **价格间隙突出**: 买卖价差在价格轴上方清晰可见 - **视觉聚焦**: 价格作为基准线,挂单量向下延伸 - **对比直观**: 不同价格档位的挂单量对比一目了然 #### 2. 类对数刻度设计 ```python volume_scale_points = [10, 30, 60, 150, 300, 600, 1500, 3000, 6000, 15000] ``` - **等距显示**: 10与30的间距 = 300与600的间距 - **业务相关性**: 覆盖期货交易常见挂单量范围 - **细节保留**: 小单量和大单量都能清晰显示 #### 3. 真实tick刻度 - **AU2512最小tick**: 0.02元 - **精确标注**: 横轴严格按照交易所规则标注 - **价格跳跃**: 真实反映买卖盘之间的价格间隙 ## 🚀 使用方法 ### 快速启动 ```bash # 运行完整应用 python futures_player_unified.py # 查看演示效果 python demo_unified_player.py # 功能测试 python test_unified_player.py ``` ### 操作指南 #### 播放控制 - **▶ Play/⏸ Pause**: 播放或暂停时序数据 - **■ Stop**: 停止并回到开始位置 - **Step Controls**: ±1或±10步进播放 #### 速度调节 - **滑块控制**: 0.1x - 10x 无级调速 - **快速按钮**: 0.25x, 0.5x, 1x, 2x, 5x, 10x #### 导航功能 - **快速跳转**: Start, 25%, 50%, 75%, End - **精确跳转**: 输入具体序列号跳转 ## 📋 界面布局 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┬─────────────────┐ │ 图表显示区域 │ 控制面板 │ │ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 播放控制 │ │ │ 倒置市场深度图表 │ │ 状态显示 │ │ │ 成交量↓ | 价格轴 (0) | 成交量↓ │ │ 速度控制 │ │ │ 绿色买盘 红色卖盘 │ │ 导航控制 │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ 进度显示 │ │ ┌─────────────────┬─────────────────────────────────┐ │ 统计信息 │ │ │ 价格趋势图 │ 成交量分析图 │ │ │ │ └─────────────────┴─────────────────────────────────┘ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ │ 统计信息显示区 │ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────┘ ``` ## 🔍 数据解读指南 ### 市场深度分析 1. **流动性观察**: 柱体越高表示该价位挂单量越大 2. **价差分析**: 黄色区域宽度显示买卖价差 3. **支撑阻力**: 高买柱形成支撑,高卖柱形成阻力 4. **订单分布**: 观察不同价位的挂单分布情况 ### 交易信号识别 - **价差收窄**: 买卖价差变小,流动性改善 - **大单出现**: 某个价位柱体异常增高 - **失衡信号**: 买盘或卖盘明显占优 ## ⚙️ 技术实现 ### 核心算法 ```python # 成交量对数变换 def transform_volume(volume): for i in range(len(volume_scale_points) - 1): if volume_scale_points[i] <= volume < volume_scale_points[i + 1]: ratio = (volume - volume_scale_points[i]) / (volume_scale_points[i + 1] - volume_scale_points[i]) return i + ratio # 等距映射 # 倒置显示 bars = ax.bar(all_prices, [-v for v in transformed_volumes]) # 负值向下 ``` ### 性能优化 - **高效渲染**: 优化的matplotlib绘图 - **内存管理**: 合理的数据处理策略 - **实时更新**: 流畅的播放体验 ## 📊 数据源 ### 文件信息 - **数据文件**: `data/au2512_20251013.parquet` - **数据量**: 66,596个有效数据点 - **时间范围**: 00:00.5 - 59:59.5 - **价格区间**: 901.84 - 928.88元 ### 数据字段 - 买1-5档价格和挂单量 - 卖1-5档价格和挂单量 - 最新成交价和累积成交量 - 时间戳信息 ## 🎯 业务价值 ### 交易决策支持 - **即时价差观察**: 直接看到买卖价差大小 - **流动性评估**: 快速评估市场深度 - **价格阻力识别**: 识别关键支撑和阻力位 - **订单流分析**: 观察买卖力量对比 ### 市场分析 - **微观结构**: 深入了解市场微观结构 - **价格发现**: 观察价格形成过程 - **风险管理**: 评估市场冲击成本 ## 🛠️ 系统要求 ### 环境依赖 ```bash pip install pandas numpy matplotlib tkinter ``` ### 硬件要求 - **内存**: 最少4GB,推荐8GB - **显示**: 1920x1080或更高分辨率 - **系统**: Windows/Linux/macOS --- **版本**: 3.0 Final Edition **最后更新**: 2025-11-02 **核心特性**: 倒置显示 + 类对数刻度 + 统一价格轴