使用mpf画出k线图和唐奇安通道线

本小章节对mplfinance的画图进行简单的说明

画出k线图和唐奇安通道线（同一幅图片内）

首先需要求解唐奇安通道线的各个指标，包括上轨线，下轨线和中轨线。

计算代码如下：

# 通过数据库获取数据
def get_data(security,start_date,end_date):df = get_price(security, start_date, end_date, frequency='daily')df['ret']=df.close.pct_change()close=df.closehigh=df.highlow=df.lowup=pd.Series(0.0,index=close.index)down=pd.Series(0.0,index=low.index)middle=pd.Series(0.0,index=close.index)for i in range(20,len(close)):up[i]=max(high[(i-20):i])down[i]=min(low[(i-20):i])middle[i]=(up[i]+down[i])/2df['up']=updf['down']=downdf['middle']=middledf=df[20:]df1=df.copy()df1 = ta.add_all_ta_features(df1, "open", "high", "low", "close", "volume", fillna=True)atr=df1.volatility_atrdf['atr']=atrdf=df[20:]df['openinterest']=0df.index=pd.to_datetime(df.index)df=df[['open','high','low','close','volume','openinterest','ret','up','down','middle','atr']] return df

security='600071.XSHG'
start_date='2018-01-01'
end_date='2020-10-01'
stock_df=get_data(security,start_date,end_date)
stock_df

结果如下所示

 open    high    low close   volume  openinterest    ret up  down    middle  atr
2018-03-06  17.40   17.48   17.17   17.23   800200.0    0   -0.009770   17.84   15.30   16.570  0.516375
2018-03-07  17.49   17.49   17.12   17.20   429100.0    0   -0.001741   17.84   15.30   16.570  0.501738
2018-03-08  17.25   17.69   17.25   17.63   1685050.0   0   0.025000    17.84   15.30   16.570  0.500564
2018-03-09  17.60   17.60   17.00   17.47   1737678.0   0   -0.009075   17.84   15.30   16.570  0.513507
2018-03-12  17.41   17.70   17.37   17.66   1623748.0   0   0.010876    17.84   15.30   16.570  0.495157
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-09-24  10.47   10.59   10.33   10.41   1578200.0   0   -0.022535   11.88   10.32   11.100  0.344765
2020-09-25  10.42   10.46   10.27   10.31   1198000.0   0   -0.009606   11.88   10.32   11.100  0.329289
2020-09-28  10.31   10.35   10.02   10.04   1144904.0   0   -0.026188   11.88   10.27   11.075  0.329360
2020-09-29  10.00   10.23   10.00   10.09   1365967.0   0   0.004980    11.88   10.02   10.950  0.319424
2020-09-30  10.06   10.18   10.00   10.07   1015515.0   0   -0.001982   11.88   10.00   10.940  0.305482

接下来就是画图的过程，可以自己设置图片的风格
风格代码为：

mc = mpf.make_marketcolors(up="red",  # 上涨K线的颜色down="green",  # 下跌K线的颜色edge="black",  # 蜡烛图箱体的颜色volume="blue",  # 成交量柱子的颜色wick="black"  # 蜡烛图影线的颜色
)# 调用make_mpf_style函数，自定义图表样式
# 函数返回一个字典，查看字典包含的数据，按照需求和规范调整参数
style = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style="ggplot", marketcolors=mc)
# print(style)

进行可视化

import mplfinance as mpf
# 调用make_marketcolors函数，定义K线颜色
mc = mpf.make_marketcolors(up="red",  # 上涨K线的颜色down="green",  # 下跌K线的颜色edge="black",  # 蜡烛图箱体的颜色volume="blue",  # 成交量柱子的颜色wick="black"  # 蜡烛图影线的颜色
)# 调用make_mpf_style函数，自定义图表样式
# 函数返回一个字典，查看字典包含的数据，按照需求和规范调整参数
style = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style="ggplot", marketcolors=mc)
# print(style)add_plot=[mpf.make_addplot(stock_df.up),mpf.make_addplot(stock_df.middle),mpf.make_addplot(stock_df.down)]
mpf.plot(data=stock_df,type="candle",title="Candlestick for fhgx",addplot=add_plot,ylabel="price",style=style,volume=True,figratio=(20,14))

结果如下

结束，ending。

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