真正有用的可视化是策略研发的“第二双眼睛”，聚焦关键指标、一张图只讲清一件事，如入场信号图仅展示价格与核心触发条件（布林带下轨+RSI），避免多维信号堆叠导致信息过载。
量化交易项目的数据可视化，核心不在炫酷图表，而在准确反映策略逻辑、暴露信号质量、支撑快速决策。真正有用的可视化，是策略研发的“第二双眼睛”，不是PPT装饰。
一张图只讲清一件事。常见误区是把价格、均线、成交量、MACD、买卖点全堆在一张K线图上——人眼无法同步处理多维信号，反而掩盖问题。
量化最怕“看起来对、其实错”的时间轴。Python中常见陷阱：DataFrame索引用字符串、时区未统一、resample插值引入未来数据。
pd.DatetimeIndex，显式指定tz='Asia/Shanghai'
.asof()做左连接（取不超当前时刻的最近值），禁用merge或join
静态图只能看结论，交互图才能查原因。重点支持三项操作：
研究阶段用Matplotlib没问题，但实盘监控或团队共享必须Web化。推荐轻量方案：
基本上就这些。可视化不是终点，而是把策略从代码变成可感知、可质疑、可迭代的实体。做得好，一次图上就能发现参数过拟合；做不好，再漂亮的动效也是幻觉。
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