如何在 python 中绘制烛台

Question

我正在尝试用烛台创建一个简单的图。为此，我从 Yahoo 获取数据并使用函数 candlestick2_ohlc 绘制它。目标是使用导出 jpg 文件中的图像。

这是我使用的代码：

 from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_finance import candlestick2_ohlc
import matplotlib.dates as mdates
import fix_yahoo_finance as yf
import datetime

start = datetime.date(2018, 1, 1)
end = datetime.date.today()

aapl = yf.download("AAPL",start,end)
aapl.reset_index(inplace=True)

aapl['Date'] = aapl.index.map(mdates.date2num)

fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Price")

candlestick2_ohlc(ax, aapl.Open, aapl.High, aapl.Low, aapl.Close, width=1, colorup='g')
plt.savefig('my_figure.png')
plt.show()

我的第一个问题是：还有另一种简单的方法吗？你能给我一个处理财务数据的例子吗？我通常在 R 中使用 quantmod。

第二个问题是：在我的示例中，X 轴中没有日期。我该怎么做才能在 X 轴上显示带有日期的情节？我应该将 Date 转换为 AX 格式，但我不知道一个简单的方法来做到这一点。

谢谢

原文由 Alberto Aguilera 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

有很多方法可以使用不同的包在 python 中绘制烛台，例如：

1. 财务状况
2. 巧妙地
3. 芬图
4. 等等

您还可以使用 matplotlib 包创建您自己的专用版本的烛台。

财务组合

您可以使用以下命令安装该软件包：

 pip install mplfinance

然后，您应该按以下方式使用它：

1. 索引应来自 DatetimeIndex 格式。
2. The dataset should have the columns named: High , Open , Close and Low . （区分大小写）
3. （可选）如果要显示卷，需要 Volume 命名列。

PS 1： 您可以使用 pandas to_datetime 方法创建 DatetimeIndex。 PS 2： 您可以使用数据框上的 rename 方法重命名列。

样本：

 import pandas as pd
import mplfinance as mpf

df = pd.read_csv("<dataframe-path>", index_col=0)
mpf.plot(df, type='candle', style='yahoo', volume=True)

plotly 包

首先你需要安装 plotly 包使用：

 pip install plotly

然后，您可以像以下代码一样简单地绘制蜡烛图：

 import plotly.graph_objects as go

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('your_file_address')

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['name_of_time_column'],
                open=df['name_of_open_column'],
                high=df['name_of_high_column'],
                low=df['name_of_low_column'],
                close=df['name_of_close_column'])])

fig.show()

finplot 包

您可以使用以下命令安装 finplot 包：

 pip install finplot

然后，构建烛台图真的很容易。

例子：

 import finplot as fplt
import pandas as pd
df = pd.read_csv("<data-path.csv>")

fplt.candlestick_ochl(df[['Open', 'Close', 'High', 'Low']])
fplt.show()

原文由 Mostafa Ghadimi 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议