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  • 3、绘制k线及移动均线

Python绘制移动均线方法 含源代码

上一篇《 python绘制专业的k线图》,讲解了数据获取、k线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上,继续讲解移动均线的绘制。

1、获取数据

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3月1号至2021年6月1号,恒生电子(600570.sh)的日行情数据,并做简单处理,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='2021-03-01'  end  ='2021-06-01'  set_token(token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')   # 注册恒有数之后,获取并替换token  data = getdata(stock_code,start,end)    

  #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']]                    # 选取日期与高开低收价格  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  

Python绘制移动均线方法 含源代码

2、计算移动均线

  #3、计算均值  data_price['ma5']=data_price['close_price'].rolling(window=5).mean()  data_price['ma10']=data_price['close_price'].rolling(window=10).mean()  data_price['ma20']=data_price['close_price'].rolling(window=20).mean()  data_price   title=    

Python绘制移动均线方法 含源代码

3、绘制k线及移动均线

将绘制移动均线的代码,添加至k线图绘制代码中;源代码及绘制图片如下:

  #4、绘制图片  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')  #(2)绘制均线    ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['ma5']           , color='red', lw=2, label='ma (5)')  ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['ma10']           , color='blue', lw=2, label='ma (10)')  ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['ma20']           , color='green', lw=2, label='ma (20)')  #设置标注  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  plt.legend(loc='best')                    # 绘制图例  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     #(3)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绘制移动均线方法 含源代码

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