Python Matplotlib绘制漂亮的K线图，利用Tushare绘制K线图
1 引言
做量化分析，难免要将自己的某些指标等绘制在K线图上，或者对某些指标进行改造观察K线图和指标对应的走势关系。那么用Python如何绘制和炒股软件类似的效果呢。
2 准备工具
（1）数据源：Tushare（国内做量化研究高质量数据）
Tushare大数据社区
（2）常用指标计算：Ta-lib （离线下载安装链接如下）
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib
（3）K线绘图工具：mpl_finance.py （下载链接如下）
https://download.csdn.net/download/yifengdongying/29738748
3 开始工作
3.1 导入依赖包
import mpl_finance
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import ticker
import talib3.2 编制计算指标的函数
这里只计算了最常见的两个指标MACD、KDJ，量化小伙伴，可以自己进行加工改造，找到适合自己的指标。
# 利用talib计算MACD指标
def macd_cal(df):df['DIFF'], df['DEA'], df['MACD'] = talib.MACD(df['close'].values)df['MACD'] *= 2 #国内MACD需要乘以2return df# 利用talib计算KDJ指标
def kdj_cal(df):df['kdj_k'], df['kdj_d'] = talib.STOCH(df['high'].values,df['low'].values,df['close'].values,fastk_period=9,slowk_period=5,slowk_matype=1,slowd_period=5,slowd_matype=1) # 计算kdj的正确配置df.loc[:, 'kdj_j'] = 3.0 * df.loc[:, 'kdj_k'] - 2.0 * df.loc[:, 'kdj_d']return df3.3 编制绘图的函数
# k线绘制
def ax_kline(ax, df):date_tickers = df['trade_date'].valuesdef format_date(x, pos=None):# 由于前面股票数据在 date 这个位置传入的都是int# 因此 x=0,1,2,...# date_tickers 是所有日期的字符串形式列表if x < 0 or x > len(date_tickers) - 1:return ''return date_tickers[int(x)]date_len = len(df)dateLoc = int(date_len / 10 + 0.5)ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(dateLoc))ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))ax.set_ylabel('K')ax.grid(True)plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False)mpl_finance.candlestick_ochl(ax=ax,quotes=df[['iNum', 'open', 'close', 'high', 'low']].values,width=0.7,colorup='r',colordown='g',alpha=0.7)ax.set_title('%s' % (df['ts_code'].iloc[0]))# kdj指标绘制
def ax_kdj(ax, df):ax.plot(df['iNum'], df[['kdj_k', 'kdj_d', 'kdj_j']])# make these tick labels invisibleax.set_ylabel('KDJ')ax.grid(True)plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True)ax.set_title('KDJ:', loc='right')# macd指标绘制
def ax_macd(ax, df):ax.bar(df['iNum'], df['MACD'], color='b')ax.plot(df['iNum'], df[['DIFF', 'DEA']])ax.set_ylabel('MACD')# ax.set_title('MACD_%s_%0.2f'%(df['ts_code'][0],success_rate_macd))ax.grid(True)plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True)# 绘图主程序
def kplot(df, index):'''df: 数据格式如下(实例)： ts_code 000001.SZ trade_date 20190329open 12.26high 12.82low 12.21close 12.82pre_close 12.22change 0.6pct_chg 4.91vol 1.66951e+06amount 2.1083e+06DIFF -0.00807692DEA -0.00448718MACD -0.00717949kdj_k 46.7579kdj_d 47.4992kdj_j 45.2753Name: 20190329, dtype: object'''df = df.sort_values('trade_date')df['iNum'] = np.arange(len(df))if index == 'MACD':fig = plt.figure(figsize=[12, 8])ax1 = plt.axes([0.1, 0.3, 0.8, 0.6])ax_kline(ax1, df)ax2 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.2], sharex=ax1)ax_macd(ax2, df)elif index == 'KDJ':fig = plt.figure(figsize=[12, 8])ax1 = plt.axes([0.1, 0.3, 0.8, 0.6])ax_kline(ax1, df)ax2 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.2], sharex=ax1)ax_kdj(ax2, df)return fig
3.4 获取K线数据并绘图
if __name__ == '__main__':import tushare as tsts.set_token('********需要用户自己去Tushare注册获取Token链接在第2章******')pro = ts.pro_api()df = ts.pro_bar(api=pro, ts_code='600036.SH', adj='qfq', start_date='20210301')print(df.shape)df = df.sort_values('trade_date')df['iNum'] = np.arange(len(df))df = macd_cal(df)df = kdj_cal(df)df['iNum'] = np.arange(len(df))date_tickers = df['trade_date']fig = kplot(df, 'MACD')plt.show(fig)
４ 结果展示
4.1 K线图+MACD
4.2 K线图+KDJ
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