(相关资料图)
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:
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 pdimport datetimefrom hs_udata import set_token,stock_quote_dailyfrom mpl_finance import candlestick_ohlcimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdatesmpl.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.SHstart="2021-06-01"end ="2021-08-01"set_token(token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx") # 注册后,获取并替换tokendata = GetData(stock_code,start,end)data
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
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()
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()
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()
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