本文系统说明了用Python自制指数的步骤：先明确目标与成分范围，确立权重与标准化的指数数学规范，治理与授权数据，定义再平衡与公司行为处理；随后将采集、清洗、计算、回测与发布模块化并自动化，输出含版本与元数据的CSV/JSON与API；通过充足回测与风险监控保障可解释与可复现，并在协作中记录变更与审计，最终形成可用、合规、稳定的定制指数。

本文系统解答了使用Python制作蜡烛图的完整方法：先获取并清洗OHLC数据，再用mplfinance生成高保真静态图或用Plotly构建交互式图，并在多轴上叠加均线、成交量、RSI/MACD等指标以提升分析力度。文中给出库选择对比、示例代码与工程化建议，涵盖时区与缺失值处理、降采样与缓存、导出与协作实践，并指出在团队场景中可用项目管理系统（如PingCode）组织数据与图表产出。结合行业趋势，交互式、可解释与可协作的可视化将成为主流，建议以标准化数据与统一样式为基础，构建可重复的图表生成流水线。