利用 yfinance 库下载 start=datetime(2018, 1, 12), end=datetime(2023, 7, 27) 的市场数据

"DPZ", "AAPL", "GOOG", "AMD", "GME", "SPY", "NFLX", "BA", "WMT","GS","XOM","NKE","META","BRK-B","MSFT"

包含了许多大型科技公司，还有指数，投行等

corr_matrix = d.corr()
corr_matrix

corr_matrix 计算各个公司间的相关系数矩阵

import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure

# 设置画布大小为 8x6，分辨率为 200 dpi
figure(figsize=(8, 6), dpi=200)
sn.heatmap(corr_matrix, annot=True)

# Adding watermark text
#
# Display the plot
plt.show()

利用 matplotlib 和 seaborn 绘制热力图

figure(figsize=(8, 6), dpi=200)

这个仅仅是画布大小，热力图的大小由数据的维度决定

相关性矩阵

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让我们陷入困境的不是无知，而是看似正确的谬误论断。