NO.94

2020.05.10

工欲善其事，必先利其器

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- 前言 -

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在万德及其他分析交易工具中，往往会出现以下行情图。

数据来源：wind

今天，小咖带大家在Python中做出股票行情的蜡烛图、均线、成交量，最终将得到以下结果。

数据来源：西瓜财经资讯

- 用Python做出行情图 -

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本文需要使用蜡烛图函数，因此需要在语句之前进行以下操作，而具体步骤如下：

pip install mpl_finance

第一步：导入各种“包”（有些不一定用到）。

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第二步：从wind提取指数行情数据

（1）首次使用Python的wind接口时，需要进行如下操作：wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。

（2）在导入“包”时已经导入了Windpy，并设置为w，之后的语句直接使用w即可。

（3）语句需要以w.start() 开始，否则所有与wind相关的程序都无法运行，但只要运行一次后不用重复运行。

（4）通过w.wsd函数，提取指数"道琼斯工业"的行情数据：开盘价、收盘价、最高价、最低价，成交量。

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第三步：数据准备

（1）由于candlestick_ochl需要（'开盘','收盘','最高','最低'）顺序的行情数据，因此借用enumerate()。它用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

比如在python中运作以下语句：

names=['Amy', 'Seline', 'Bob', 'Windy']

list(enumerate(names))

最终会输出：

[(0,'Amy'), (1,'Seline'), (2,'Bob'), (3, 'Windy')]

（2）用def format_date(x,pos)设定一个日期转换方法，以避免作图时X轴出现非交易日而造成图形不连贯。

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第四步：作图

（1）先设定图形大小plt.figure(figsize=(20,10))，再对子图进行设定和控制。如：gs = GridSpec(3, 1)，表示将整体图形分为三行一列，而ax1 = plt.subplot(gs[:2, :])表示将第一个子图设定宽为两行一列。

（2）做出第一个子图ax1，主要是K线图和折线图组合，折线图见往期回顾，而K线图函数及其详解如下：

candlestick_ochl(ax,data_mat,colordown,colorup,width,alpha)

——ax 绘图Axes的实例

——data_mat价格历史数据

——width图像中红绿矩形的宽度，代表天数

——colorup收盘价格大于开盘价格时的颜色

——colordown收盘低于开盘价格时矩形的颜色

——alpha矩形的颜色的透明度

（3）设置子图ax1的图例位置、标题、Y轴名称及字体大小等。

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（4）做出第二个子图ax2的成交量柱状图。由于需要对柱体按照当天收盘涨跌情况进行颜色区分，因此借用lambda对dateframe新生成一个判断列。

（5）设置子图ax2的Y轴名称及字体大小。

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- 后言 -

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撰稿人：安静的金融美女子