原來Matplotlib能畫股票K線圖！！附代碼

之前在一篇文章中提到Matplotlib可視化，甚至可以用來畫股票K線圖，許多同學(xué)也在問代碼，這次來發(fā)個文回應(yīng)下。

Python用matplotlib繪制K線圖，需要配合talib、numpy、mpl_finance等第三方庫來使用，效果展示如下：簡單講講K線圖的結(jié)構(gòu)，我不搞股票，所以不太懂，特地查了資料。

股市及期貨市場中的K線圖的畫法包含四個數(shù)據(jù)，即開盤價、最高價、最低價、收盤價。

所有的k線都是圍繞這四個數(shù)據(jù)展開，反映大勢的狀況和價格信息。

如果把每日的K線圖放在一張紙上，就能得到日K線圖，同樣也可畫出周K線圖、月K線圖。

下面開始使用Matplotlib來繪制K線圖，建議在notebook中編程和展示。

第一步：導(dǎo)入相關(guān)庫

import talib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import datetime
import mpl_finance as mpf
import warnings
import akshare as ak

warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

第二步：獲取股票數(shù)據(jù) 這里從akshare庫接口自動獲取數(shù)據(jù)

def getdata(stock_symbol):
    global data_all
    # 所有股票實時數(shù)據(jù)
    data_all = ak.stock_zh_a_spot()

    # 單個股票歷史行情數(shù)據(jù)
    global data
    data = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_symbol, adjust="hfq")

    # 生成股票code和name
    global stock_code
    stock_code = data_all[data_all['symbol'] == stock_symbol].values[0, 1]
    global stock_name
    stock_name = data_all[data_all['symbol'] == stock_symbol].values[0, 2]
    
    print("數(shù)據(jù)加載完成")

getdata('sh600006')

第三步：繪制k線圖

def kline(start_time,end_time):    
    # 處理數(shù)據(jù)
    global data
    data = data[start_time:end_time]
    # 10天均線
    sma_10 = talib.SMA(np.array(data['close']), 10)
    # 30天均線
    sma_30 = talib.SMA(np.array(data['close']), 30)
    # 添加圖表
    global fig
    fig = plt.figure(figsize=(8, 4),dpi=200)
    ax = fig.add_axes([0,0.2,1,0.5])
    ax2 = fig.add_axes([0,0,1,0.2])
    # 繪制K線圖
    mpf.candlestick2_ochl(ax, data['open'], data['close'], data['high'], data['low'],
                     width=0.5, colorup='r', colordown='g', alpha=0.6)
    ax.set_xticks(range(0, len(data.index), 10))
    ax.plot(sma_10, label='10 日均線')
    ax.plot(sma_30, label='30 日均線')
    global stock_name
    ax.set_title("{0}K線圖".format(stock_name))
    ax.legend(loc='upper left')
    ax.grid(True)
    # 繪制成交量柱狀圖
    mpf.volume_overlay(ax2, data['open'], data['close'], data['volume'], colorup='r', colordown='g', width=0.5, alpha=0.8)
    ax2.set_xticks(range(0, len(data.index), 10))
    ax2.set_xticklabels(data.index[::10].strftime('%Y-%m-%d'), rotation=30)
    plt.show()

start_time = '2021-06-01'
end_time = '2021-09-30'
kline(start_time,end_time)

在公眾號后臺回復(fù)：k，獲取完整代碼