通过tushare的股票数据绘制股票各曲线图—

import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.dates as md
#引入自己的api，把股票数据引入放到df里面
pro = ts.pro_api('ee5e027680ee512ab9783ae3e78d766ada5b959b441f4b2bba7db241')
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20210401', end_date='20210601')
#print(df)#记录第一步预处理的数据，计算9日内的最大最小值
KdjData = {"trade_date":[],"max_value":[],"min_value":[],"close":[]}
#Rsv数据
RsvData = {"trade_date":[],"Rsv_value":[]}
#K值数据
KData = {"trade_date":[],"K_value":[]}
#D值数据
DData = {"trade_date":[],"D_value":[]}
#J值数据
JData = {"trade_date":[],"J_value":[]}#初步整理数据  其中 N=9 不包含当日    即包含当日的话有10天
for i in (range(0,df.trade_date.size - 9)):KdjData.setdefault("max_value",[]).append(df.pre_close[i]) #设置初始值为前一天的close值KdjData.setdefault("min_value",[]).append(df.pre_close[i])KdjData.setdefault("close",[]).append(df.close[i])KdjData.setdefault("trade_date",[]).append(df.trade_date[i])for j in (range(i + 1,i + 10)):if df.close[j] > KdjData["max_value"][i]:   #找出前九天内的最大最小值KdjData["max_value"][i] = df.close[j]if df.close[j] < KdjData["min_value"][i]:KdjData["min_value"][i] = df.close[j]
myKdjData = pd.DataFrame(KdjData)
#print(myKdjData)#计算RSV值
for i in (range(0,myKdjData.trade_date.size)):RsvData.setdefault("trade_date",[]).append(myKdjData.trade_date[i])rsv = (myKdjData.close[i] - myKdjData.min_value[i])/(myKdjData.max_value[i] - myKdjData.min_value[i])*100RsvData.setdefault("Rsv_value",[]).append(rsv)
MyRsvData = pd.DataFrame(RsvData)
#print(MyRsvData)#定义计算K值的函数
def Compute1(i,data):if i == data.trade_date.size - 1:return 50else:return 2/3*Compute1(i + 1,data) + 1/3*data.Rsv_value[i]
#print(Compute1(2,MyRsvData))#定义计算D值的函数
def Compute2(i,data):if i == data.trade_date.size - 1:return 50else:return 2/3*Compute2(i + 1,data) + 1/3*data.K_value[i]#计算K值
for i in (range(0,MyRsvData.trade_date.size)):KData.setdefault("trade_date",[]).append(MyRsvData.trade_date[i])KData.setdefault("K_value",[]).append(Compute1(i,MyRsvData))
MyKData = pd.DataFrame(KData)
#print(MyKData)#计算D值
for i in (range(0,MyKData.trade_date.size)):DData.setdefault("trade_date",[]).append(MyKData.trade_date[i])DData.setdefault("D_value",[]).append(Compute2(i,MyKData))
MyDData = pd.DataFrame(DData)
#print(MyDData)#计算J值
for i in(range(0,MyKData.trade_date.size)):JData.setdefault("trade_date",[]).append(MyKData.trade_date[i])JData.setdefault("J_value",[]).append(3*MyKData.K_value[i] - 2*MyDData.D_value[i])
MyJData = pd.DataFrame(JData)#创建图形实例，设置xy轴
mp.figure("KDJ Line", figsize=(15, 5),facecolor="lightgray")
mp.title("KDJ Line", fontsize=18)
mp.xlabel("Date", fontsize=15)
mp.ylabel("KDJ", fontsize=15)mp.tick_params(labelsize=5) #设置刻度标签的字体大小
mp.grid(linestyle=":")   #显示网格#绘制K线
mp.plot(MyKData.trade_date,MyKData.K_value, color="blue", linestyle="-",linewidth=2, label="KValue", alpha=0.3)#绘制D线
mp.plot(MyDData.trade_date,MyDData.D_value,color="green",linestyle= "-",linewidth=2, label="DValue", alpha=0.3)#绘制J线
mp.plot(MyJData.trade_date,MyJData.J_value,color="purple",linestyle= "-",linewidth=2, label="JValue", alpha=0.3)#最终展示
mp.legend() #图例
mp.gcf().autofmt_xdate() #使X轴坐标斜着显示
mp.show()

结果展示：

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