Python画K线教程

本教程将从以下几个方面详细介绍Python画K线的方法及技巧，包括数据处理、图表绘制、基本设置等等。

一、数据处理

1、获取数据

在Python中可以使用Pandas库获取K线数据。通过以下代码可以获取A股市场某只股票的历史K线：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取A股市场某只股票的历史K线
df = ts.get_hist_data('600519')

2、数据预处理

在获取到原始数据后，需要对数据进行预处理，提取出需要用到的部分，包括时间、开盘价、收盘价、最高价、最低价等。

# 从获取到的原始数据中提取时间、开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息
data_list = []
for date, row in df.iterrows():
    data_list.append([date.strftime('%Y-%m-%d'), row['open'], row['close'], row['high'],row['low']])

二、图表绘制

1、使用Matplotlib绘制K线图

使用Matplotlib库的finance子库可以方便的绘制出K线图。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_finance import candlestick2_ohlc

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制K线
candlestick2_ohlc(ax, data_list)

# 设置x轴的刻度及标签
ax.set_xticks(range(0, len(data_list), 30))
ax.set_xticklabels([data_list[i][0] for i in range(0, len(data_list), 30)])

# 设置标题等基本属性
ax.set_title('K Line Chart')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')

plt.show()

2、使用Plotly绘制K线图

使用Plotly库可以绘制出交互式的K线图，并且支持导出HTML文件。

import plotly.graph_objs as go

# 创建K线图数据
data = [
    go.Candlestick(
        x=[row[0] for row in data_list],
        open=[row[1] for row in data_list],
        high=[row[3] for row in data_list],
        low=[row[4] for row in data_list],
        close=[row[2] for row in data_list]
    )
]

# 定义布局
layout = go.Layout(
    title='K Line Chart',
    xaxis=dict(
        title='Date',
        rangeslider=dict(
            visible=False
        )
    ),
    yaxis=dict(
        title='Price'
    )
)

# 创建图表
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 在浏览器中显示图表
fig.show()

# 导出图表为HTML文件
fig.write_html('kline_chart.html')

三、基本设置

1、设置K线的颜色及线型

# 在Matplotlib中设置K线的线宽、颜色、形状等
candlestick2_ohlc(ax, data_list, width=0.5, colorup='r', colordown='g')

# 在Plotly中设置K线的线宽、颜色、形状等
data = [
    go.Candlestick(
        x=[row[0] for row in data_list],
        open=[row[1] for row in data_list],
        high=[row[3] for row in data_list],
        low=[row[4] for row in data_list],
        close=[row[2] for row in data_list],
        increasing=dict(line=dict(width=1, color='red')),
        decreasing=dict(line=dict(width=1, color='green'))
    )
]

2、设置K线的显示范围

# 在Matplotlib中设置K线的显示范围
ax.set_xlim(0, len(data_list))
ax.set_ylim(min([row[4] for row in data_list]) * 0.9, max([row[3] for row in data_list]) * 1.1)

# 在Plotly中设置K线的显示范围
layout = go.Layout(
    xaxis=dict(
        range=['2010-01-01', '2022-01-01']
    ),
    yaxis=dict(
        range=[min([row[4] for row in data_list]) * 0.9, max([row[3] for row in data_list]) * 1.1]
    )
)

3、设置K线的其他属性

# 在Matplotlib中设置K线的其他属性
ax.grid(True)  # 显示网格线
ax.format_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')  # 设置x轴显示格式为年-月-日
ax.xaxis_date()  # x轴刻度显示为日期

# 在Plotly中设置K线的其他属性
layout = go.Layout(
    title='K Line Chart',
    xaxis=dict(
        title='Date',
        rangeslider=dict(
            visible=False
        )
    ),
    yaxis=dict(
        title='Price'
    ),
    showlegend=False,  # 不显示图例
    hovermode='x'  # 鼠标悬停后显示的数据
)