python教程分享Python绘制专业的K线图 源代码解析

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  • 3、绘制k线
  • 5、在k线图中,添加成交量

Python绘制专业的K线图 源代码解析

k线图简介:

k线图又被成为“蜡烛图”、“阴阳线”等,它在视觉效果上可以很清晰得凸显出市场多空形势,k线图成为大家查看行情数据以及各式量化分析不可或缺的一环。在k线图常见的时间跨度分钟、日、周以及月。

k线由高开低收四个价格绘制而成。分为阳线与阴线两种,收盘价高于开盘价时为阳线,收盘价低于开盘价时为阴线;k线图的示意图如下:

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k线由矩形实体与上下两根影线组成,实体上方的影线成为上影线,下方的成为下影线。实体与阴线相对长短,可形成多种形态。

1、股票数据

我们从恒有数金融数据社区,获取股票市场历史行情数据。我们获取2021年6月1号至2021年8月1号,恒生电子(600570.sh)的日行情数据,代码及执行结果如下。

  # 加载取数与绘图所需的函数包  import pandas as pd  import datetime  from hs_udata import set_token,stock_quote_daily  from mpl_finance import candlestick_ohlc  import matplotlib as mpl  import matplotlib.pyplot as plt  import matplotlib.dates as mdates  mpl.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 指定默认字体  mpl.rcparams['axes.unicode_minus'] = false  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题    def getdata(stock_code,start,end):      #stock_code:获取股票数据的股票代码      #     start:开始日期      #       end:结束日期      date_start=datetime.datetime.strptime(start,'%y-%m-%d')      date_end  =datetime.datetime.strptime(end,'%y-%m-%d')      data = pd.dataframe([])      while date_start<date_end:          # 获取日行情数据,接口说明见 https://udata.hs.net/datas/332/          # adjust_way枚举值为:0-不复权,1-前复权,2-后复权,此处取前复权          data_i = stock_quote_daily(en_prod_code=stock_code                                     ,trading_date=date_start.strftime('%y%m%d')                                     ,adjust_way = 1)          data=pd.concat([data,data_i],axis=0)      # 将行情数据按行拼接          date_start+=datetime.timedelta(days=1)    # 日期变量自增      # 返回行情数据      return data    #1、获取行情数据  stock_code = "600570.sh"     # 恒生电子 股票代码是600570.sh  start='2021-06-01'  end  ='2021-08-01'  set_token(token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')   # 注册后,获取并替换token  data = getdata(stock_code,start,end)  data  

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2、数据处理

由于恒有数的stock_quote_daily接口返回参数较多,包含了非交易日及停牌日期的数据。使用candlestick_ohlc包绘制k线图时,需要将日期转为数值。程序代码与执行结果如下:

  #2、数据处理  data = data.loc[data.turnover_status=='交易']             # 剔除非交易日  data_price = data[['trading_date','open_price','high_price','low_price','close_price'                     ,'business_amount']]                  # 选取日期、高开低收价格、成交量数据  data_price.set_index('trading_date', inplace=true)       # 将日期作为索引  data_price = data_price.astype(float)                    # 将价格数据类型转为浮点数  # 将日期格式转为 candlestick_ohlc 可识别的数值  data_price['date'] = list(map(lambda x:mdates.date2num(datetime.datetime.strptime(x,'%y-%m-%d')),data_price.index.tolist()))  data_price      

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3、绘制k线

使用mpl_finance函数包中candlestick_ohlc函数进行绘图,程序如下:

  #3、绘制k线图  # 提取绘图数据  ohlc = data_price[['date','open_price','high_price','low_price','close_price']]  f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))                        # 创建图片  candlestick_ohlc(ax, ohlc.values.tolist(), width=.7                   , colorup='red', colordown='green')           # 使用candlestick_ohlc绘图  ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.dateformatter('%y-%m-%d')) # 设置横轴日期格式  plt.xticks(rotation=30)                                        # 日期显示的旋转角度  plt.title(stock_code,fontsize = 14)                            # 设置图片标题  plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)                              # 设置横轴标题  plt.ylabel('价 格(元)',fontsize = 14)                        # 设置纵轴标题  plt.show()      

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4、去除图中非交易日

由于candlestick_ohlc函数默认绘制的k线图并未剔出非交易日(周末、节假日和停牌日期),导致k线之间存在空白间隔。下面我们通过修改绘图数据中横轴数据,修改横轴标注日期,实现剔除图中的非交易日数据。

  # 4、去除非交易日的间隔  ohlc = data_price[['date','open_price','high_price','low_price','close_price']]  ohlc.loc[:,'date'] = range(len(ohlc))     # 重新赋值横轴数据,使横轴数据为连续数值  # 绘图  f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))  candlestick_ohlc(ax, ohlc.values.tolist(), width=.7, colorup='red', colordown='green')  plt.xticks(rotation=30)                                        # 日期显示的旋转角度  plt.title(stock_code,fontsize = 14)                            # 设置图片标题  plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)                               # 设置横轴标题  plt.ylabel('价 格(元)',fontsize = 14)                          # 设置纵轴标题  # 修改横轴标注日期  date_list = ohlc.index.tolist()           # 获取日期列表  xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax.get_xticks())-1))    # 获取默认横轴标注的间隔  xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len)                # 生成横轴标注位置列表  xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num))  # 生成正在标注日期列表  ax.set_xticks(xticks_num)                                      # 设置横轴标注位置  ax.set_xticklabels(xticks_str)                                 # 设置横轴标注日期  plt.show()      

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5、在k线图中,添加成交量

k线图中,除了k线数据,一般还配有成交量数据。恒有数的stock_quote_daily接口返回的数据中,也有成交量数据。将k线图与成交量绘制在同一张图的程序如下:

  #5、绘制成交量  fig = plt.figure(figsize=(12,10))  grid = plt.gridspec(12, 10, wspace=0.5, hspace=0.5)  #(1)绘制k线图  # k线数据  ohlc = data_price[['date','open_price','high_price','low_price','close_price']]  ohlc.loc[:,'date'] = range(len(ohlc))     # 重新赋值横轴数据,绘制k线图无间隔  # 绘制k线  ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12])   # 设置k线图的尺寸  candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7                   , colorup='red', colordown='green')  plt.title(stock_code,fontsize = 14)     # 设置图片标题  plt.ylabel('价 格(元)',fontsize = 14)   # 设置纵轴标题  ax1.set_xticks([])                      # 日期标注在成交量中,故清空此处x轴刻度  ax1.set_xticklabels([])                 # 日期标注在成交量中,故清空此处x轴   #(2)绘制成交量  # 成交量数据  data_volume = data_price[['date','close_price','open_price','business_amount']]  data_volume['color'] = data_volume.apply(lambda row: 1 if row['close_price'] >= row['open_price'] else 0, axis=1)        # 计算成交量柱状图对应的颜色,使之与k线颜色一致  data_volume.date = ohlc.date  # 绘制成交量  ax2 = fig.add_subplot(grid[8:10,0:12])  # 设置成交量图形尺寸  ax2.bar(data_volume.query('color==1')['date']          , data_volume.query('color==1')['business_amount']          , color='r')                    # 绘制红色柱状图  ax2.bar(data_volume.query('color==0')['date']          , data_volume.query('color==0')['business_amount']          , color='g')                    # 绘制绿色柱状图  plt.xticks(rotation=30)   plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)                               # 设置横轴标题  # 修改横轴日期标注  date_list = ohlc.index.tolist()           # 获取日期列表  xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax2.get_xticks())-1))      # 获取默认横轴标注的间隔  xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len)                   # 生成横轴标注位置列表  xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num))     # 生成正在标注日期列表  ax2.set_xticks(xticks_num)                                        # 设置横轴标注位置  ax2.set_xticklabels(xticks_str)                                   # 设置横轴标注日期  plt.show()      

Python绘制专业的K线图 源代码解析

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