第六章 Matplotlib案例股票K线图绘制

案例 股票K线图绘制

案例背景

本小节的内容讲解如何使用Python绘制K线图，主要包括两个部分：

• 使用tushare获取股票数据
• 使用mplfinance来绘制K线图，mplfinance是Matplotlib中用来实现金融数据可视化的模块，现在已经独立维护

在使用两个库之前，首先需要安装这两个库，这里使用 pip 安装的方式

如果用 Windows 系统的命令行进行安装，则打开 cmd 命令行，逐句输入以下代码然后按下回车

pip install tushare mplfinance

如果用 Jupyter Notebook 编辑器进行安装，则在 Notebook 代码框中输入以下代码并运行（注意感叹号是英文格式）

!pip install tushare mplfinance

获取股票数据

首先使用tushare获取股票数据

# 导入 tushare 库
import tushare as ts

# 获取股票数据
data = ts.get_k_data('600036',start="2022-03-01",end="2022-06-01") # 获取600036股票2022-03-01到2022-06-01之间的数据
data.head()

本接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pro/document/2

| | date | open | close | high | low | volume | code |
| 35 | 2022-03-01 | 46.74 | 46.98 | 47.24 | 46.10 | 406454.0 | 600036 |
| 36 | 2022-03-02 | 46.54 | 46.21 | 46.97 | 46.18 | 397076.0 | 600036 |
| 37 | 2022-03-03 | 46.32 | 46.47 | 46.71 | 46.19 | 311290.0 | 600036 |
| 38 | 2022-03-04 | 45.99 | 45.44 | 46.13 | 45.24 | 577897.0 | 600036 |

39	2022-03-07	44.75	43.50	45.00	43.24	1014354.0	600036

如果网络出现问题，无法使用以上接口下载数据，也可以使用本地保存的数据

# 运行以下代码将数据存储到本地
# data.to_csv("data.csv", index=False)

# 运行以下代码从本地文件读取数据
# import pandas as pd

# data = pd.read_csv("data.csv")
# data.head()

K 线图绘制

股票 K 线图基本知识

K 线图是由股票的四个价格来绘制的柱状图，包括了：

• 开盘价：当天开始交易（9：30，AM）时的股票价格
• 收盘价：当天结束交易（3：00，PM）时的股票价格
• 最高价：当天股票达到最高点时的价格
• 最低价：当天股票达到最低点时的价格

基于这四个价格可绘制 K 线图，K 线图由包括阴线和阳线在内两种不同颜色的柱体组成，并且中国使用的颜色与美国相反

• 阳线：当股票某天的收盘价高于开盘价时，说明股票上涨，用红色的阳线绘制
• 阴线：当股票某天的收盘价低于开盘价时，说明股票下跌，用绿色的阴线绘制

通常 K 线图下方会有一个交易量图。交易量指的是特定时间段内交易的股票总量，在 K 线图中也就是当天交易的股票总量。每一根 K 线的下方都对应了一根交易量柱，代表了这一天产生的交易量

绘制股票 K 线图

使用 mplfinance 绘制 K 线图之前，还对所使用的数据有一些要求。首先数据必须是 Dataframe 格式，其次 Dataframe 数据的索引必须设置为 DatetimeIndex 格式的日期数据，才能够被mplfinance中绘制 K 线图的函数使用，因此先用 Pandas 调整数据的格式

# 导入 pandas 库转换数据
import pandas as pd

# 原有数据已经是 Dataframe 格式，这里将索引转换为 DatetimeIndex 格式
data.index = pd.DatetimeIndex(data['date'])

还需要设置 K 线图的绘制方式为红色上涨、绿色下跌等样式

# 导入 mplfinance 库
import mplfinance as mpf

color = mpf.make_marketcolors(
    # K 线阳线颜色
    up='r',
    # K 线阴线颜色
    down='g',
    # K 线边缘颜色
    edge='i',
    # 交易量颜色根据当天和前一天的收盘价变化
    vcdopcod=True,
    inherit=True
)
style = mpf.make_mpf_style(
    # K 线颜色
    marketcolors=color, 
    # 显示中文
    rc={'font.family': 'SimHei'},
    # 显示网格
    gridaxis = 'both',
    gridstyle = '-.'
)
# 标题内容及位置
title = {'title':'招商银行(600036)', 'y':0.93}

最后用mplfinance 的 plot 函数绘制K线图

plot 函数的参数：

• data: 用于绘制 K 线图的数据
• style: 自主设置的绘图风格，例如阴阳线颜色
• type: 绘制图表的种类，这里 'candle' 表示 K 线图
• width_adjuster_version: 交易量柱状图的间隔
• volume: 设置为 True 显示交易量，False 不显示
• title: 图表的标题
• show_nontrading: 设置为 True 显示非交易日，False 不显示

# 调用mplfinance提供的方法绘制k线图
mpf.plot(
    data, 
    style=style, 
    type='candle', 
    width_adjuster_version='v0',
    volume=True, 
    title=title, 
    show_nontrading=False
)

均线图绘制

K 线图中往往还同时绘制一些折线，也就是均线图。均线图是根据每一天前一段时间（数天）内的收盘价平均值来绘制的曲线图，常见的有根据五天平均收盘价绘制的 5 日均线（MA5），以及类似的 10 日均线（MA10）和 20 日均线（MA20）

以 5 日均线为例，假设当天收盘价为 c_price1c\price{1}c_price1，前一天的收盘价为 c_price2⋯c\price{2}\cdotsc_price2⋯ 前四天的收盘价为 c_price5c\price{5}c_price5。则 5 日均线上，当天的值为

c_price1+c_price2+c_price3+c_price4+c_price55\frac{c\price{1} + c\price{2}+c\price{3}+c\price{4}+c\price{5}}{5}5c_price1+c_price2+c_price3+c_price4+c_price5

计算每一日的前5日收盘价均值，之后连接成一条平滑的曲线就是 5 日均线

通过在绘制 K 线图的函数中添加 mav 参数，指定绘制的均线图的天数，即可绘制出带均线图的 K 线图。同时均线的颜色方面，这里将 5 日均线绘制为蓝色，10 日均线绘制为黄色，20 日均线绘制为紫色。通过修改绘图风格的参数设置均线颜色

style = mpf.make_mpf_style(
    # K 线颜色
    marketcolors=color, 
    # 显示中文
    rc={'font.family': 'SimHei'},
    # 显示网格
    gridaxis = 'both',
    gridstyle = '-.',
    # 按照均线的绘制顺序，设置颜色分别为蓝色、黄色、紫色
    mavcolors = ['dodgerblue', 'goldenrod', 'm']
)

# 调用mplfinance提供的方法绘制k线图
title = {'title':'招商银行(600036)', 'y':0.93}
mpf.plot(data, 
         style=style, 
         # 绘制 5 天、10 天、20 天的均线，颜色按照设置的顺序
         mav=(5, 10, 20), 
         type='candle', 
         width_adjuster_version='v0',
         volume=True, 
         title=title, 
         show_nontrading=False,
         returnfig=True)

(<Figure size 800x575 with 4 Axes>,
 [<Axes:ylabel='Price'>, <Axes:>, <Axes:ylabel='Volume  $10^{6}$'>, <Axes:>])