Python繪制專(zhuān)業(yè)的K線(xiàn)圖 源代碼解析
K線(xiàn)圖簡(jiǎn)介：
K線(xiàn)圖又被成為“蠟燭圖”、“陰陽(yáng)線(xiàn)”等，它在視覺(jué)效果上可以很清晰得凸顯出市場(chǎng)多空形勢(shì)，K線(xiàn)圖成為大家查看行情數(shù)據(jù)以及各式量化分析不可或缺的一環(huán)。在K線(xiàn)圖常見(jiàn)的時(shí)間跨度分鐘、日、周以及月。
K線(xiàn)由高開(kāi)低收四個(gè)價(jià)格繪制而成。分為陽(yáng)線(xiàn)與陰線(xiàn)兩種，收盤(pán)價(jià)高于開(kāi)盤(pán)價(jià)時(shí)為陽(yáng)線(xiàn)，收盤(pán)價(jià)低于開(kāi)盤(pán)價(jià)時(shí)為陰線(xiàn)；K線(xiàn)圖的示意圖如下：
K線(xiàn)由矩形實(shí)體與上下兩根影線(xiàn)組成，實(shí)體上方的影線(xiàn)成為上影線(xiàn)，下方的成為下影線(xiàn)。實(shí)體與陰線(xiàn)相對(duì)長(zhǎng)短，可形成多種形態(tài)。
1、股票數(shù)據(jù)
我們從恒有數(shù)金融數(shù)據(jù)社區(qū)，獲取股票市場(chǎng)歷史行情數(shù)據(jù)。我們獲取2021年6月1號(hào)至2021年8月1號(hào)，恒生電子（600570.SH）的日行情數(shù)據(jù)，代碼及執(zhí)行結(jié)果如下。
# 加載取數(shù)與繪圖所需的函數(shù)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'] # 指定默認(rèn)字體
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負(fù)號(hào)'-'顯示為方塊的問(wèn)題
def GetData(stock_code,start,end):
#stock_code：獲取股票數(shù)據(jù)的股票代碼
# start：開(kāi)始日期
# end：結(jié)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:
# 獲取日行情數(shù)據(jù)，接口說(shuō)明見(jiàn) https://udata.hs.net/datas/332/
# adjust_way枚舉值為：0-不復(fù)權(quán)，1-前復(fù)權(quán)，2-后復(fù)權(quán)，此處取前復(fù)權(quán)
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)# 將行情數(shù)據(jù)按行拼接
date_start+=datetime.timedelta(days=1) # 日期變量自增
# 返回行情數(shù)據(jù)
return data
#1、獲取行情數(shù)據(jù)
stock_code = "600570.SH" # 恒生電子 股票代碼是600570.SH
start='2021-06-01'
end ='2021-08-01'
set_token(token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')# 注冊(cè)后，獲取并替換token
data = GetData(stock_code,start,end)
data
2、數(shù)據(jù)處理
由于恒有數(shù)的stock_quote_daily接口返回參數(shù)較多，包含了非交易日及停牌日期的數(shù)據(jù)。使用candlestick_ohlc包繪制K線(xiàn)圖時(shí)，需要將日期轉(zhuǎn)為數(shù)值。程序代碼與執(zhí)行結(jié)果如下：
#2、數(shù)據(jù)處理
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']]# 選取日期、高開(kāi)低收價(jià)格、成交量數(shù)據(jù)
data_price.set_index('trading_date', inplace=True) # 將日期作為索引
data_price = data_price.astype(float) # 將價(jià)格數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)數(shù)
# 將日期格式轉(zhuǎn)為 candlestick_ohlc 可識(shí)別的數(shù)值
data_price['Date'] = list(map(lambda x:mdates.date2num(datetime.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')),data_price.index.tolist()))
data_price
3、繪制K線(xiàn)
使用mpl_finance函數(shù)包中candlestick_ohlc函數(shù)進(jìn)行繪圖，程序如下：
#3、繪制K線(xiàn)圖
# 提取繪圖數(shù)據(jù)
ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']]
f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))# 創(chuàng)建圖片
candlestick_ohlc(ax, ohlc.values.tolist(), width=.7
, colorup='red', colordown='green') # 使用candlestick_ohlc繪圖
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 設(shè)置橫軸日期格式
plt.xticks(rotation=30)# 日期顯示的旋轉(zhuǎn)角度
plt.title(stock_code,fontsize = 14)# 設(shè)置圖片標(biāo)題
plt.xlabel('日 期',fontsize = 14) # 設(shè)置橫軸標(biāo)題
plt.ylabel('價(jià) 格（元）',fontsize = 14)# 設(shè)置縱軸標(biāo)題
plt.show()
4、去除圖中非交易日
由于candlestick_ohlc函數(shù)默認(rèn)繪制的K線(xiàn)圖并未剔出非交易日（周末、節(jié)假日和停牌日期），導(dǎo)致K線(xiàn)之間存在空白間隔。下面我們通過(guò)修改繪圖數(shù)據(jù)中橫軸數(shù)據(jù)，修改橫軸標(biāo)注日期，實(shí)現(xiàn)剔除圖中的非交易日數(shù)據(jù)。
# 4、去除非交易日的間隔
ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']]
ohlc.loc[:,'Date'] = range(len(ohlc)) # 重新賦值橫軸數(shù)據(jù)，使橫軸數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)值
# 繪圖
f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))
candlestick_ohlc(ax, ohlc.values.tolist(), width=.7, colorup='red', colordown='green')
plt.xticks(rotation=30)# 日期顯示的旋轉(zhuǎn)角度
plt.title(stock_code,fontsize = 14)# 設(shè)置圖片標(biāo)題
plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)# 設(shè)置橫軸標(biāo)題
plt.ylabel('價(jià) 格（元）',fontsize = 14) # 設(shè)置縱軸標(biāo)題
# 修改橫軸標(biāo)注日期
date_list = ohlc.index.tolist() # 獲取日期列表
xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax.get_xticks())-1)) # 獲取默認(rèn)橫軸標(biāo)注的間隔
xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len) # 生成橫軸標(biāo)注位置列表
xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num)) # 生成正在標(biāo)注日期列表
ax.set_xticks(xticks_num) # 設(shè)置橫軸標(biāo)注位置
ax.set_xticklabels(xticks_str) # 設(shè)置橫軸標(biāo)注日期
plt.show()
5、在K線(xiàn)圖中，添加成交量
K線(xiàn)圖中，除了K線(xiàn)數(shù)據(jù)，一般還配有成交量數(shù)據(jù)。恒有數(shù)的stock_quote_daily接口返回的數(shù)據(jù)中，也有成交量數(shù)據(jù)。將K線(xiàn)圖與成交量繪制在同一張圖的程序如下：
#5、繪制成交量
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
grid = plt.GridSpec(12, 10, wspace=0.5, hspace=0.5)
#（1）繪制K線(xiàn)圖
# K線(xiàn)數(shù)據(jù)
ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']]
ohlc.loc[:,'Date'] = range(len(ohlc)) # 重新賦值橫軸數(shù)據(jù)，繪制K線(xiàn)圖無(wú)間隔
# 繪制K線(xiàn)
ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12])# 設(shè)置K線(xiàn)圖的尺寸
candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7
, colorup='red', colordown='green')
plt.title(stock_code,fontsize = 14) # 設(shè)置圖片標(biāo)題
plt.ylabel('價(jià) 格（元）',fontsize = 14)# 設(shè)置縱軸標(biāo)題
ax1.set_xticks([]) # 日期標(biāo)注在成交量中，故清空此處x軸刻度
ax1.set_xticklabels([]) # 日期標(biāo)注在成交量中，故清空此處x軸
#（2）繪制成交量
# 成交量數(shù)據(jù)
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) # 計(jì)算成交量柱狀圖對(duì)應(yīng)的顏色，使之與K線(xiàn)顏色一致
data_volume.Date = ohlc.Date
# 繪制成交量
ax2 = fig.add_subplot(grid[8:10,0:12]) # 設(shè)置成交量圖形尺寸
ax2.bar(data_volume.query('color==1')['Date']
, data_volume.query('color==1')['business_amount']
, color='r') # 繪制紅色柱狀圖
ax2.bar(data_volume.query('color==0')['Date']
, data_volume.query('color==0')['business_amount']
, color='g') # 繪制綠色柱狀圖
plt.xticks(rotation=30)
plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)# 設(shè)置橫軸標(biāo)題
# 修改橫軸日期標(biāo)注
date_list = ohlc.index.tolist() # 獲取日期列表
xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax2.get_xticks())-1))# 獲取默認(rèn)橫軸標(biāo)注的間隔
xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len) # 生成橫軸標(biāo)注位置列表
xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num)) # 生成正在標(biāo)注日期列表
ax2.set_xticks(xticks_num)# 設(shè)置橫軸標(biāo)注位置
ax2.set_xticklabels(xticks_str) # 設(shè)置橫軸標(biāo)注日期
plt.show()
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