用Python繪制專業的K線圖【含源代碼】

用Python繪制專業的K線圖【含源代碼】

使用Python繪制一幅專業的K線圖，是量化投資和金融數據分析的必備功課。下面我將從K線圖簡介、數據獲取、K線圖繪制及成交量繪制等方面，結合源代碼，一步步實現專業K線圖的繪制。

K線圖簡介

K線圖又被成為“蠟燭圖”、“陰陽線”等，它在視覺效果上可以很清晰得凸顯出市場多空形勢，K線圖成為大家查看行情數據以及各式量化分析不可或缺的一環。在K線圖常見的時間跨度分鐘、日、周以及月。

K線由高開低收四個價格繪制而成。分為陽線與陰線兩種，收盤價高于開盤價時為陽線，收盤價低于開盤價時為陰線；K線圖的示意圖如下：

K線由矩形實體與上下兩根影線組成，實體上方的影線成為上影線，下方的成為下影線。實體與陰線相對長短，可形成多種形態。

我們從恒有數金融數據社區，獲取股票市場歷史行情數據。我們獲取2021年6月1號~2021年8月1號，恒生電子（600570.SH）的日行情數據，代碼及執行結果如下。

# 加載取數與繪圖所需的函數包 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'] # 指定默認字體 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題 def GetData(stock_code,start,end): #stock_code：獲取股票數據的股票代碼 # start：開始日期 # end：結束日期 date_start=datetime.datetime.strptime(start,'%Y-%m-%d') date_end =datetime.datetime.strptime(end,'%Y-%m-%d') data = pd.DataFrame([]) while date_start

由于恒有數的stock_quote_daily接口返回參數較多，使用candlestick_ohlc包繪制K線圖時，需要將日期轉為數值。程序代碼與執行結果如下：

#2、數據處理 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、高開低收價格、成交量數據 data_price.set_index('trading_date', inplace=True) # 將日期作為索引 data_price = data_price.astype(float) # 將價格數據類型轉為浮點數 # 將日期格式轉為 candlestick_ohlc 可識別的數值 data_price['Date'] = list(map(lambda x:mdates.date2num(datetime.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')),data_price.index.tolist())) data_price

使用mpl_finance函數包中candlestick_ohlc函數進行繪圖，程序如下：

#3、繪制K線圖 # 提取繪圖數據 ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']] f1, ax = plt.subplots(figsize = (12,6)) # 創建圖片 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')) # 設置橫軸日期格式 plt.xticks(rotation=30) # 日期顯示的旋轉角度 plt.title(stock_code,fontsize = 14) # 設置圖片標題 plt.xlabel('日 期',fontsize = 14) # 設置橫軸標題 plt.ylabel('價 格（元）',fontsize = 14) # 設置縱軸標題 plt.show()

由于candlestick_ohlc函數默認繪制的K線圖并未剔出非交易日，導致K線之間存在空白間隔。下面我們通過修改繪圖數據中橫軸數據，修改橫軸標注日期，實現剔除圖中的非交易日數據。

# 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)) # 重新賦值橫軸數據，使橫軸數據為連續數值 # 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) # 日期顯示的旋轉角度 plt.title(stock_code,fontsize = 14) # 設置圖片標題 plt.xlabel('日 期',fontsize = 14) # 設置橫軸標題 plt.ylabel('價 格（元）',fontsize = 14) # 設置縱軸標題 # 修改橫軸標注日期 date_list = ohlc.index.tolist() # 獲取日期列表 xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax.get_xticks())-1)) # 獲取默認橫軸標注的間隔 xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len) # 生成橫軸標注位置列表 xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num)) # 生成正在標注日期列表 ax.set_xticks(xticks_num) # 設置橫軸標注位置 ax.set_xticklabels(xticks_str) # 設置橫軸標注日期 plt.show()

K線圖中，除了K線數據，一般還配有成交量數據。恒有數的stock_quote_daily接口返回的數據中，也有成交量數據。將K線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線圖 # K線數據 ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']] ohlc.loc[:,'Date'] = range(len(ohlc)) # 重新賦值橫軸數據，繪制K線圖無間隔 # 繪制K線 ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12]) # 設置K線圖的尺寸 candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7 , colorup='red', colordown='green') plt.title(stock_code,fontsize = 14) # 設置圖片標題 plt.ylabel('價 格（元）',fontsize = 14) # 設置縱軸標題 ax1.set_xticks([]) # 日期標注在成交量中，故清空此處x軸刻度 ax1.set_xticklabels([]) # 日期標注在成交量中，故清空此處x軸 #（2）繪制成交量 # 成交量數據 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) # 計算成交量柱狀圖對應的顏色，使之與K線顏色一致 data_volume.Date = ohlc.Date # 繪制成交量 ax2 = fig.add_subplot(grid[8:10,0:12]) # 設置成交量圖形尺寸 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) # 設置橫軸標題 # 修改橫軸日期標注 date_list = ohlc.index.tolist() # 獲取日期列表 xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax2.get_xticks())-1)) # 獲取默認橫軸標注的間隔 xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len) # 生成橫軸標注位置列表 xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num)) # 生成正在標注日期列表 ax2.set_xticks(xticks_num) # 設置橫軸標注位置 ax2.set_xticklabels(xticks_str) # 設置橫軸標注日期 plt.show()

至此一幅專業的K線圖便繪制完畢了。

下篇文章，我們將在圖中添加均線及常見技術指標走勢圖，敬請期待。

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