用这个库，轻松绘制股票K线图
Crossin的编程教室 | 823 2021-05-11 07:29 0 0 0
那说到股票基金就不得不提—— K线图 ！这是所有技术分析的基础。
如何用 python 来轻松绘制高颜值的K线图
本文我将以酱香型科技—— 贵州茅台 为例，获取它的近期股票数据并绘制K线图。
如果我们要特意去动手去写爬虫，就显得有些多余了，因为Python的第三库里已经有现成的工具，比如tushare 、akshare等等金融数据接口。之前的案例中我们用过几次 tushare，这次我们用 akshare 来试一试。
注：ak.stock_zh_a_daily()函数，单次返回指定 A 股上市公司指定日期间的历史行情日频率数据。其中参数 adjust="qfq" ，返回前复权后的数据。
这样就只筛选了开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量的近期数据，下面开始用 python 制作高颜值的K线图。
通常包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的k线都是围绕这四个数据展开，从而反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。 一般它长这样👇
用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）
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如何用Python处理金融数据?
首先，我将向你们介绍我们的朋友 Python，然后我们将进入一个非常有趣的部分，即编程（Programming）。正如刚刚提到的，我们将使用亚马逊股票数据（Amazon Stock Data）。如果你想免费获取这些股票数据，可在纳斯达克（NASDAQ）官网获取。纳斯达克—美国证券交易商自动报价系统协会（National Association of Securities Dealers Automated Quotations）是一个电子证券交易所，旗下拥有 使用Python绘制股票交易图形 3,300 多家公司。
- Python
- 了解亚马逊股票数据（Amazon Stock Data）
- 数据清理（Data Cleaning）
- 数据可视化（Data Visualization）
Python
Python 是一种通用编程语言，在分析数据方面变得越来越受欢迎。通过Python，你的工作效率会越来越高，能更加有效地集成系统；世界各地的公司都在用 Python 从数据中收集知识。如果你想了解更多信息，可以访问 Python 官方页面。
了解数据
我们使用的数据帧包含2020 年 6 月 24 日至 7 月 23 日亚马逊股票的收盘价（Closing Prices）。
读取数据
Head函数（Head Method）
为了了解数据，我们首先要使用 Head函数。当你在数据帧上使用 Head函数时，会显示出数据帧的前五行信息。运行此方法后，我们还可以看到，数据是按日期索引排序的。
结果
Tail命令（Tail Method）
结果
描述函数（Describe Method）
描述法
为什么我们只获取了 Volume 列的值而没有其他列？这就是我们所说的数据准备（Data Preparation）。清理数据，准备进行分析，这也是最重要的一步。在进行下一步之前，我们必须了解一些注意事项。
数据清理
我们之前提到过使用描述函数（Describe Method）是专门处理数值的，意味着只有Volume 这列是数值。我们可以查看一下列的数据类型。
列的数据类型
如上所示，只有Volume 列是整数类型（Interger Type），其余是对象类型（Object Type）。所以，我们必须注意数据类型。但是在转换数据类型之前，我们需要清除美元符号，否则当程序指令将美元符号转换为数值时，会出现错误。
清除美元符号之后的页面
好的，现在我们可以转换数据类型了。我们不需要对 Date 和 Volume 列进行任何更改。我们要将其余列转换为数值，在本练习中，我们可以使用浮点数值类型（Float Numeric Type）。
操作之后的数据类型
结果
非常棒！现在，正如上图所示，描述函数（Describe Method）与我们所有的数字列配合地非常完美。我们还可以通过使用不同的参数来自定义描述法的结果。我们在此练习中将用到describe的三个参数：include、percentiles 以及 exclude。
结果
结果
结果
结果
过滤数据
我们将使用这些运算符，用来比较特定的值与列中的值。结果将出现一串布尔值（Booleans）：也就是True 和 Falses。如果比较是正确的，则为True，如果比较是不正确的，则为False。
通过收盘价过滤
如果我们使用 loc[] 使用Python绘制股票交易图形 使用Python绘制股票交易图形 运算符将一串布尔值（Booleans）传递给数据帧时，将返回仅为 True 值的新数据帧。
结果
Pandas 通过运算符将布尔值（Booleans）的不同比较结果组合在一起。这些运算符是：And、Or、Not。我们可以使用这些运算符来创建更复杂的条件。例如，假设我们想看到AMZN股票数据收盘价（Closing Price）超过3000，同时成交量超过500万。我们可以通过以下擦做实现：
结果
数据可视化（Data Visualization）
Matplotlib
下面，我们来绘制这个月的股票价格。x 轴是日期，y 轴将是每天的收盘价。绘制出的线图将显示股票价格在一个月内的变化情况。从业务角度来说，这条线图叫做价格波动图，可以用于检测股票价格的季节性模式。
线图
旋转（Rotate）
Matplotib提供了许多有趣的参数，你可以自己尝试一下。其中之一就是旋转，可用于旋转图表的标签。下面这个例子中我们将日期标签旋转 90 度，以便于阅读。
线图
标题（Title）
线图
更多的图表类型
现在，我们以散点图（Scatter Plot）为例。我们可以在名为 kind 的方法中添加一个新参数。对的，就是这么简单。
散点图
直方图
使用Python绘制股票交易图形
1 安装包
首先要在cmd中安装绘图需要的matplotlib包，输入如下语句即可安装。
2 读取数据文件
接着设置文件的存放目录，读取股票数据。
注：如需文中数据进行练习，可到公众号中回复“股票数据波动”即可免费获取。
3 将日期列设置为数据框索引
然后把数据框中的日期设置为索引，并把索引中的日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。
4 绘制股票趋势图
可以把时间作为横轴，每天的收盘价或处理后的收盘价作为纵轴绘制折线图，以此当成股票趋势图。先来看方法一：直接以原始收盘价作为纵轴绘制折线图，具体代码如下：
其中.rolling(50, min_periods=2).mean()表示以前50天收盘价的均值当成当天的收盘价。min_periods = 2表示当时间窗口不够50时，每个窗口最少包含的观测值数量为2，小于2的窗口结果为NaN。
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