图表分析法（Charts）

• js\chartiq.js 是核心库。您可以用一个脚本标记包含此内容或使用 AMD (require.js)
• css\stx-chart.css 是库所必需的。图表库使用该文件中的 css 来确定图表的颜色和样式（烛状图颜色、线条颜色、交叉线 样式等等）。您应当将该内容纳入应用程序中。建议不更改此 css 文件。如果您想更改图表样式，只需用自己的 css 覆盖此 css 样式。
• CIQ 是 ChartIQ 命名空间。
• CIQ.CartEngine 将用来创建图表。
• 您必 须为图表提供一个。我们称之为 “容器 (container)”。图表将自动填满容器。
• stxx 是我们在图实例中使用的变量名。在我们的教程和代码示例中随处可见！
• 图表引擎将创建一些 html 元素（画布、交叉线、缩放按钮、图标等），并将其添加到您提

在中文中翻译"charts"

The highest of the charts Billboard 200, the album which climbed successfully sponsor on 图表分析法（Charts） Kickstarter: 7 20.

The VuData Statistical Process Analyzer creates customizable charts and reports to identify clear process improvement opportunities.

图表分析法（Charts）

开始之前，以下这些信息将帮助您了解 ChartIQ Library 的最佳使用方式及库的工作原理。

Library 注重高度交互的图表。

交互式图表是指终端用户可以快速轻松地移动和缩放的图表。终端用户可以添加内容（研究、比较符号等）。用户可以在多个符号之间快速转换，更改图表类型、范围、间隔等。库 API、数据模型、布局都是基于这个基本要求。 这可能与其他主要注重静态图表的图表工具不同。

Library 的重心是市场数据制图 (亦称“股价图”)。

API 设计中的诸多选择和交互默认设置偏向于交易者。特别是对图表进行了技术分析方面的优化（将图表用于证券交易）。例如，数据模型假定了开盘、高、低和收盘值。其他图表工具通常注重通用的“时间序列”制图（如绘制过去一个世纪的温度图表）。 ChartIQ 可用于通用的时间序列制图（如分析学），但是 API 意在使股价制图最简单化。

您提供库的主机以及（市场）数据。

您将收到包含库 (chartiq.js)、UI模板、示例和支持文件的 ChartIQ Library 压缩文件。您在自己的服务器上保存库，作为应用程序的一部分。您必须提供一个数据源。 通常为“市场数据服务器”图表分析法（Charts） 。

建议高度交互的股价图采用“基于事件的”数据模型。

高度交互的图表需获取数据来响应用户活动 - 添加比较，改变符号、间隔、分页、流式处理。管理图表的“状态”可能一下子变得很难，因此我们设计了库来管理它的状态。图表会向您索要它需要的数据（您编写一个“quotefeed”的代码来做到这一点），而非向图表馈送数据。这与大多数图表工具极为不同。 初期需要理解并付出一些努力，但可以节省大量工作。

ChartIQ 将“图表”与控制图表的“UI”区分开来。

图表库在标签内创建一个表。图表可以通过用户界面（菜单、对话框、符号条目）控制，也可以 通过 API（调用函数）控制。用户界面是可选的。 这有别于许多其他采用硬编码的用户界面的股价图表工具（在应用内可能看起来很糟糕！）

有三 (3) 种 UI 方法。为您的应用程序选择正确的起点！

注意：所有方法使用的数据模型相同。区别在于以下决定：(1) 您想让自己的应用以何种外观呈现，和 (2) 您希望如何构建应用。

1) 剪切和粘贴模板

ChartIQ Library（zip 文件）包含两种模板： sample-template-basic.html 和 sample-template- advanced.图表分析法（Charts） html 。这些模板都采用 W3 WebComponents 进行构建。

sample-template-advanced.html 是一个功能齐全的图表和用户界面。如果不想自己构建用户界面，可使用 template- advanced.html。将代码剪切并粘贴到您的应用当中。然后用 CSS 自定义外观和感觉。删除不想要的所有 html。

sample-template-basic.html 是一个精简示例。用户更容易理解 ChartIQ 如何在这个简单的示例中使用 Web 组件。

2)克隆 ChartIQ“种子项目” 如果在 图表分析法（Charts） Angular、React、Vue 或 iOS 中编程，您可能希望从 ChartIQ 种子项目开始。这些都是您可以科隆或叉的公共 GitHub 存储库。每个项目都包含了示例，演示对于框架的 ChartIQ 的建议方法。我们还针对所有复杂内容构建了组件！

注意：Android、Java、.Net？皆涵盖在内！查看 Webviews 和 Containers（教程 - Webviews and Containers.html）。

• js / nativeSdkBridge.js ：将简单的函数封装到我们的库中，所以任何非本地的JavaScript语言都可以轻松地使用它，而不必用基于字符串的查询来“混淆”图表分析法（Charts） 你的代码。
• js nativeSdkAccessibility.js ：一个用于nativeSdkBridge.js的插件，可以帮助您嵌入Android和iOS中的语音辅助功能模式，并允许引用自定义的公告。
• sample-template-native-sdk.html ：与“sample-template-basic.html”几乎相同，但使用可由非本地JavaScript界面使用的自定义引号。

3)使用 RAW API

有了代码，您就可以随意控制图表。轻松改造现有的 UI 来使用 ChartIQ，或从头开始构建自己的 UI。如果应用程序很复杂（如应用同时显示多个交互式图表），这也许是最好的方式。

ChartIQ 的文档包括一个完整的 API 参考和许多教程。我们还有一个巨大的 jsfiddles 集合。在您开始着手之前，下面列出了帮助您入门的一些基本情况和建议：

• js\chartiq.js 是核心库。您可以用一个脚本标记包含此内容或使用 AMD (require.js)
• css\stx-chart.css 是库所必需的。图表库使用该文件中的 css 来确定图表的颜色和样式（烛状图颜色、线条颜色、交叉线 样式等等）。您应当将该内容纳入应用程序中。建议不更改此 css 文件。如果您想更改图表样式，只需用自己的 css 覆盖此 css 样式。
• CIQ 是 ChartIQ 命名空间。
• CIQ.CartEngine 将用来创建图表。
• 您必 须为图表提供一个。我们称之为 “容器 (container)”。图表将自动填满容器。
• stxx 是我们在图实例中使用的变量名。在我们的教程和代码示例中随处可见！
• 图表引擎将创建一些 html 元素（画布、交叉线、缩放按钮、图标等），并将其添加到您提

• OHLC - 开盘、高、低和收盘是股价图上显示的典型值。
• bar , 图表分析法（Charts） tick , candle , data point - 图表上的水平位置。每“柱”表示一个时间段内的活动，我们称之为“周期性” (periodicity)。
• interval - 您的数据服务器发送的每“柱”所代表的时间范围（如“1分钟柱”、“5分钟柱”、“日柱”）
• periodicity - 图上每柱/烛/数据点所代表的时间范围。一般来说与间隔相同，但是柱可以“加总”。例如，图可以根据每日数据显示“每月”柱状图。
• range - 整个图表上的可见日期范围。例如，从 1 月 1 日到 1 月 31 日。
• span - 整个图表上显示的时间量。例如，一张图显示 1 月 1 日到 1 月 31 日的“一个月”跨度。
• symbol - 该字符串代表股票代码。其传递到 stxx.loadChart()。大多数公司都有自己的“股票代码”。股票代码通常为不同信息的组合，例如“AAPL.LSE”可能表示 Apple 在伦敦证券交易所（London Stock Exchange，英文缩写 LSE）上市交易。另一家公司可能采用“AAPL LON”为股票代码。如果需要一个以上字段，您可以使用，而非代码。参阅：symbolObject。
• data server - 市场数据的来源。例如，一个通过网络连接提供 OHLC 柱状图数组的远程服务器（例如 Ajax 或 WebSocket）。
• quotefeed - 开发人员将您的服务器数据整合到图表引擎时，您构建的对象。请参阅下方步骤。
• masterData - 图表中的 OHLC 数据数组。
• series - 添加到 masterData 图表分析法（Charts） 图表分析法（Charts） 的其他数据，如比较符号
• study 或 indicator - 应用于 masterData 的公式，为图表带来额外视觉效果。可以是叠加到图表上，或者在图表下方的单独面板中显示的。
• dataSet - masterData 数组的副本，已经对 研究公式和系列的结果予以补充。
• dataSegment - 屏幕上显示的 dataSet 部分。用户查看图表时可以移动。
• streaming - 随着时间的推移，在图表末尾添加更多数据。
• pagination - 随着用户不断往后滑动，将数据前置到图表开始。
图表分析法（Charts）
• callbacks - 发生某些事件时图表可以调用的函数（如点击、移动、 新股票代码）
• injections - 您可以编写的自定义代码，通过或方法用来修改库行为。
• drawings - 用户在图表上绘制的图图，如线、注释（文本）或斐波那契。
• markers - 可以被附加到图表上的 DOM 元素，随着用户查看图表而移动。
• tfc - Trade From Chart 插件（模块），可以启用“视觉化交易”。

连接您的数据 - 第一步是将您的市场数据集成到图表库。首先阅读“数据与图表集成”（教程- DataIntegrationOverview.html)。

浏览 图表分析法（Charts） JSFiddle 示例 - 我们提供 了 JSFiddle 示例代码，供用户尝试。剪切和粘贴到您自己的代码！

怎样用图表分析数据（一）

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为什么控制图必须受控 | Why You Need Your Control Charts to be In-Control

1. 在 Minitab® Statistical Software 中，打开 https://support.minitab.com/zh-cn/datasets/control-charts-data-sets/camshaft-length-data/ 中的数据集
2. 选择 统计 > 控制图 > 子组的变量控制图 > Xbar-R 。
3. 对于观测值，输入“ 机器 1 ”-“ 机器 图表分析法（Charts） 3”
4. 在 子组大小 中，输入“子组 ID”
5. 单击确 定 。

这里，我们将关注机器 3 和机器 1 图表分析法（Charts） 的图表。对于机器 3，我们看到了预期的结果 — 两个高点超过了控制上限。因为这两个点不受控，说明这些子组有可能受一个特殊原因的影响。我们可以回过头来看看针对这些子组发生的事件，并尝试防止再次发生相同情况。这样做之后，整个过程的可预测性应当会提高。

在线条图上，更难意识到机器 1 也不受控。

对于机器 1，子组 8 低于控制下限。值得注意的是，在子组 9 中机器 3 的值更低，但这个点受控，因为机器 3 比机器 1 的变异性大 — 可能是因为特殊原因。我们还将需要调查并解决机器 1 的特殊原因。我们需要确保过程可预测，才能开始对机器 1 或 3 进行整体过程改进。如果机器是不可预测的，那么我们甚至不知道所看到的任何变化是由于过程变更，还是由于过程中出现了意外情况！