python 使用mplfinance模块绘制蜡烛图

在金融分析领域，蜡烛图是一种可视化股票价格数据的重要工具，可以使用python的mplfinance模块绘制。它们提供了有关市场趋势和模式的宝贵见解。

通过利用mplfinance的功能，开发人员可以轻松生成具有视觉吸引力的蜡烛图。在本文中，我们将探索如何利用mplfinance模块轻松创建令人惊叹和富有见地的蜡烛图。

mplfinance模块

mplfinance是一个专门用于使用蜡烛图可视化金融市场数据的Python模块。它提供直观灵活的界面，用于创建高度可定制和交互式的图表。

该模块提供了许多功能来增强金融数据的表示，包括将成交量柱、移动平均线和技术指标合并到蜡烛图中。mplfinance模块支持各种图表类型，如OHLC（开盘价-最高价-最低价-收盘价）、线图甚至散点图。

mplfinance模块还提供了广泛的自定义选项，允许您修改颜色、字体、网格线、注释等。此外，它还提供处理非交易日和数据间隙的功能。

以下是安装mplfinance模块的代码−

pip install mplfinance

蜡烛图是什么

蜡烛图是一种在金融分析中广泛使用的流行图表技术。它可视化了资产（如股票）在特定时间段内的价格变动。每个蜡烛图代表一个交易周期，比如一天、一周或一个月。

蜡烛图由四个主要元素组成：开盘价、收盘价、最高价和最低价。蜡烛图的实体表示开盘和收盘价之间的价格范围，不同的颜色表示该期间价格的增加或减少。高价和低价用称为影线或阴影的细线表示。

蜡烛图提供有关市场情绪和趋势的有价值信息。交易员和分析师使用它们来识别模式和信号，如看涨或看跌的反转、趋势延续以及支撑/阻力水平。它们提供了价格行为的视觉呈现，有助于决策和市场分析。

如何使用Python的mplfinance模块绘制蜡烛图？

以下是使用mplfinance模块在Python中绘制蜡烛图的步骤：

导入必要的库： mplfinance、pandas、numpy 和 matplotlib.pyplot 。
使用 pd.read_csv() 从CSV文件中加载特斯拉股票数据。将’date’列解析为日期并将其设置为DataFrame的索引。
使用 pd.to_numeric() 将’volume’列转换为数字。通过将非数字值替换为0来处理任何非数字值。
使用 mpf.make_mpf_style() 创建绘图的自定义样式。使用 ‘default’ 基本样式，并将字体大小设置为8。
使用 mpf.plot() 创建一个新图和设置标题、y轴标签和下方轴标签。传递数据DataFrame，将图表类型指定为’candle’，启用成交量条和设置所需的绘图属性。
从返回的列表中检索轴对象。在本例中，我们使用 axes[0] 访问第一个轴对象。
自定义绘图的外观。通过设置 ax.grid(True) 在绘图上启用网格线。
使用 fig.savefig() 将绘图保存为图像文件。
使用 mpf.show() 在屏幕上显示绘图。

以下是使用mplfinance模块在Python中绘制蜡烛图的程序，使用特斯拉股票价格数据遵循上述步骤：

示例

#import all the necessary libraries and modules
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the Tesla stock data from a CSV file (or any other data source) 
data = pd.read_csv('tesla-stock-price.csv', parse_dates=['date'])
data = data.set_index('date')

# Convert 'volume' column to numeric, handle non-numeric values
data['volume'] = pd.to_numeric(data['volume'], errors='coerce')
non_numeric_values = data['volume'].isnull()
if non_numeric_values.any():
   data['volume'] = np.where(non_numeric_values, 0, data['volume'])

# Create a style with adjusted font size
style = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style='default', rc={'font.size': 8})  # Set the font size here

# Create a new figure and set the title
fig, axes = mpf.plot(data, type='candle', volume=True,
   title='Tesla Stock Price', ylabel='Price', ylabel_lower='Volume',
   show_nontrading=True, returnfig=True, style=style)
plt.style.use('dark_background')

# Retrieve the axis objects from the returned list
ax = axes[0]

# Customize the appearance of the plot
ax.grid(True)  # Display grid lines

# Save the plot to an image file
fig.savefig('tesla_candlestick_chart.png')

# Show the plot on the screen
mpf.show()