系统设计：股票图表系统
介绍
在上一篇《系统设计：股票数据管理系统》中，解决了股票数据管理的问题，成功迈出第一步。有了数据，第二步是通过绘图的形式将其可视化。 绘图说简单也简单：Python 生态里的绘图库多到让人眼花缭乱，任选一个都能画出复杂的图表。
绘图说难也难：当有大量指标的时候，需要设计一个框架，支持不同图表的展示。同时，对于每种图表来说，又需要在同一张图上绘制多种类型的数据。因此，这又是一个系统设计问题。
在文本中，探索如何实际一个通用、可扩展的图表系统架构，用于支撑复杂的股票指标绘图场景。
技术选型
Python 生态里的绘图库多到让人眼花缭乱，任选一个都能画出复杂的图表。
这里我选择的是基于 ECharts 的 pyecharts。
为什么选择 pyecharts？
- 基于前端技术
- 能够较好与 PyQt 融合
- 也能够用于其它场景
- 交互体验比较好
- 功能强大，需求能够满足
- 相关资料比较重组
为什么不选 Matplotlib 等其它？
- 主要还是基于个人兴趣
- 我还会写前端，我希望这次的绘图经验，未来能够在写前端时复用
整体架构
整体可分为展示控件、布局、图表、指标、数据源等几部分：
其中：
- 数据源：《系统设计：股票数据管理系统》中设计的数据源，简单来说，通过
(Symbol, start, end)三元组，就能够换回基本的行情数据 - 指标：基于行情基本数据，进行一系列运算，并生成一个新的时间序列
- 指标可以基于单一标的计算，也可基于多标的计算，可以是纯股票计算，也可以是融合其它数据计算
- 信号：指标指的是连续时间序列，信号指的是某个时间点的事件，比如常说的“金叉”、“死叉”等等
- 图表：对指标、信号、数据进行可视化展示。
- 布局：将多图表整合到一个统一的时间轴下，将每个图表元素都与对应的时间点严格对齐
- 展示控件：在 PyQt 中使用一个 WebView，对生成的图表 HTML 进行展示
值得一提的是，这里的指标与信号不仅在绘制指标图表中有用，对于策略回测、机器学习等功能模块，也是同样重要、核心的。
布局
布局的作用是将图表组装到一起。
因为图表库选型了 pyecharts？，因此布局主要指的是 Grid。