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Python绘制专业的K线图|Python绘制专业的K线图 源代码解析

目录

  • 1、股票数据
  • 2、数据处理
  • 3、绘制K线
  • 4、去除图中非交易日
  • 5、在K线图中，添加成交量
Python绘制专业的K线图|Python绘制专业的K线图 源代码解析
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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 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 = https://www.it610.com/article/pd.DataFrame([])while date_start

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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 = https://www.it610.com/article/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()

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