求助：Python Plotly多股票时序图实现水平滚动与系列切换

以下是满足需求的极简示例，包含两只股票的价格时序展示，同时支持水平滚动和点击图例切换股票显示/隐藏，代码结构清晰，可轻松扩展到3-6只股票：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

# 生成模拟股票数据（两只股票，200个交易日）
np.random.seed(42)
n_periods = 200
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=n_periods)
# 生成两只股票的累计收益模拟价格
stock_a = 100 + np.cumsum(np.random.normal(0, 1, n_periods))
stock_b = 120 + np.cumsum(np.random.normal(0, 1.2, n_periods))

# 创建Plotly图表对象
fig = go.Figure()

# 添加股票A的时序曲线
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=dates,
    y=stock_a,
    name='股票A',
    line=dict(color='#1f77b4')
))

# 添加股票B的时序曲线
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=dates,
    y=stock_b,
    name='股票B',
    line=dict(color='#ff7f0e')
))

# 配置布局：启用水平滚动+设置样式
fig.update_layout(
    title='股票价格时序图',
    xaxis=dict(
        title='日期',
        # 启用水平滚动条
        rangeslider=dict(visible=True),
        # 可选：添加快速时间范围选择器
        rangeselector=dict(
            buttons=list([
                dict(count=1, label='1月', step='month', stepmode='backward'),
                dict(count=3, label='3月', step='month', stepmode='backward'),
                dict(count=6, label='6月', step='month', stepmode='backward'),
                dict(step='all', label='全部')
            ])
        )
    ),
    yaxis=dict(title='价格'),
    showlegend=True,  # 显示图例，用于切换股票显示/隐藏
    height=600
)

# 显示图表
fig.show()

关键功能说明 #

• 水平滚动：通过xaxis.rangeslider=dict(visible=True)启用底部的水平滚动条，拖动即可查看不同时间段的数据；额外添加的rangeselector可以快速切换时间范围（比如查看最近1/3/6个月数据）。
• 系列切换：Plotly默认支持点击图例中的股票名称，即可切换对应股票曲线的显示/隐藏状态，无需编写复杂的按钮逻辑，操作直观。

扩展到3-6只股票的方法 #

如果需要添加更多股票，只需：

1. 生成对应股票的价格数据（比如新增stock_c、stock_d等）；
2. 重复调用fig.add_trace(go.Scatter(...))添加新的曲线，设置不同的name和颜色即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者intrigued_66