Python数据可视化：如何用mplfinance创建蜡烛图

Python数据可视化：如何用mplfinance创建蜡烛图

一图胜千言，使用Python的matplotlib库，可以快速创建高质量的图形。

我们团队推出一个新的系列教程：Python数据可视化，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，使用matplotlib, seaborn, plotly等工具实现可视化。

本文的主题是如何创建蜡烛图。

蜡烛图在金融领域的应用非常广泛，蜡烛图包含了证券价格的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量，是技术分析的基础。

创建蜡烛图需要先安装一个三方库：mplfinance，这原本是Matplotlib的子模块，现被剥离成为一个独立的库。

在终端运行命令：pip install mplfinance

import os

import requests

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import mplfinance as mpf

%matplotlib inline

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# 获取微软(MSFT)的日图历史K线

data = requests.get('https://api.trochil.cn/v1/usstock/history',

params={

'symbol': 'MSFT',

'start_date': '2020-01-01',

'end_date': '2020-08-31',

'apikey': os.getenv("TROCHIL_API") # 使用您的API密钥

})

df = pd.DataFrame.from_records(data.json()["data"])

df["datetime"] = pd.to_datetime(df["datetime"])

df.set_index("datetime", inplace=True)

df.head()

open

high

low

close

volume

datetime

2020-01-02

158.78

160.730

158.3300

160.62

22634546.0

2020-01-03

158.32

159.945

158.0600

158.62

21121681.0

2020-01-06

157.08

159.100

156.5100

159.03

20826702.0

2020-01-07

159.32

159.670

157.3200

157.58

21881740.0

2020-01-08

158.93

160.800

157.9491

160.09

27762026.0

要创建蜡烛图，只需要调用mpf.plot接口。

mpf.plot(data, type, title, ylabel, style, volume, ylabel_lower, show_nontrading, figratio, mav)

data: pd.DataFrame, 包含’Open’,‘High’,‘Low’,‘Close’字段，如果要显示成交量，还要提供’Volume’，默认时间序列索引(DatetimeIndex)

type: 图表类型，可选值包含：‘ohlc’, ‘candle’, ‘line’, ‘renko’, ‘pnf’

title: 标题

ylabel: 纵轴标签

style: 蜡烛图样式，mplfinance提供了很多内置样式

volume: True表示添加成交量，默认False

ylabel_lower: 成交量的Y轴标签

show_nontrading: True显示非交易日，默认False

figratio: 控制图表大小的元组

mav: 整数或包含整数的元组，是否在图表中添加移动平均线

df2 = df["2020-08"]

mpf.plot(df2, type="candle", title="Candlestick for MSFT", ylabel="price($)")

mplfinance提供了很多内置样式，便于用户快速创建美观的蜡烛图。

mpf.available_styles()

['binance',

'blueskies',

'brasil',

'charles',

'checkers',

'classic',

'default',

'mike',

'nightclouds',

'sas',

'starsandstripes',

'yahoo']

mpf.plot(df2, type="candle", title="Candlestick for MSFT", ylabel="price($)", style="binance")

mpf.plot(

data=df2,

type="candle",

title="Candlestick for MSFT",

ylabel="price($)",

style="binance",

volume=True,

ylabel_lower="volume(shares)"

)

mpf.plot(

data=df2,

type="candle",

title="Candlestick for MSFT",

ylabel="price($)",

show_nontrading=True

)

如果内置样式不满足需求，可以自定义样式，并提供给style参数。

# 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)

mpf.plot(

data=df2,

type="candle",

title="Candlestick for MSFT",

ylabel="price($)",

style=style,

volume=True

)

mpf.plot(

data=df2,

type="candle",

title="Candlestick for MSFT",

ylabel="price($)",

style="binance",

figratio=(12, 6)

)

mpf.plot(

data=df,

type="candle",

title="Candlestick for MSFT",

ylabel="price($)",

style="binance",

figratio=(12, 6),

mav=(10, 20, 50) # 整数，或包含整数的列表/元组

)

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