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绘制方法 Python量化基础:绘制K线图代码复制可用

2019-06-22来源:k线学习专题网次阅读

  不管是对量化分析师还是普通的投资者来说,K线图(蜡烛图)都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中,它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价,这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

  一般来说,我们会从各大券商平台获取K线图,但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整,也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

  需要说明的是,这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance,但是现在独立出来了(而且好像没什么人维护更新了),我们将会使用它提供的方法来绘制K线图;tushare是用来在线获取股票数据的库;matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴;matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

  可以看到,所有的节假日包括周末,在这里都会显示为空白,这对于我们图形的连续性非常不友好,因此我们要解决掉他们。

  可以看到,空白问题完美解决,这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为连续数据,而连续数据之间的间距是有意义的,所以非交易日即使没有数据,在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日,在坐标轴上就对应了多少个小格子,但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

  明白了它的原理,我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标(日期)传入连续的、固定间距的数据,先保证K线图的绘制是连续的;然后生成一个保存有正确日期数据的列表,接下来,我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期,并替换为坐标轴上的标签即可。

  上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据,因此我们可以直接把它当作索引,从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法,它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数,在这个函数里,我们需要接受坐标轴的值以及位置,并返回自定义的标签。

  当然,一个完整的K线图到这里并没有结束,后边我们会考虑加入均线、成交量等元素,感兴趣的同学欢迎关注哦!

  \u83b7\u53d6\u884c\u60c5\u6570\u636e

  \u6211\u4eec\u4ee5\u4e0a\u8bc1\u7efc\u630718\u5e749\u6708\u4efd\u4ee5\u6765\u7684\u884c\u60c5\u4e3a\u4f8b\u3002\u8fd9\u91cc\u6211\u4eec\u5bf9\u6570\u636e\u6309\u7167\u65e5\u671f\u505a\u4e86\u4e2a\u6392\u5e8f\uff0c\u56e0\u4e3atushare\u9ed8\u8ba4\u63d0\u4f9b\u7684\u6570\u636e\u662f\u6700\u65b0\u7684\u6570\u636e\u5728\u6700\u524d\u8fb9;\u6211\u4eec\u7528pd.to_datetime()\u5c06\u5b57\u7b26\u4e32\u65e5\u671f\u8f6c\u6362\u4e3apandas Timestamp\u683c\u5f0f(\u7c7b\u4f3cdatetime.datetime)\uff0c\u7136\u540e\u7528date2num\u8f6c\u6362\u4e3amatplotlib\u9700\u8981\u7684\u683c\u5f0f\u3002\u7136\u540e\u6211\u4eec\u53e6\u5916\u6dfb\u52a0\u4e00\u5217dates\uff0c\u8fd9\u4e00\u5217\u7528\u4e8e\u89e3\u51b3mpl_finance\u4e2d\u5b58\u5728\u7684\u4e00\u4e9b\u95ee\u9898\uff0c\u540e\u8fb9\u6211\u4eec\u4f1a\u8be6\u7ec6\u89e3\u91ca\u3002

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