用Python做股票市場數據分析—做K線圖

     由於本科在校期間身邊有許多朋友是金融專業的，他們時長在我耳邊談起股票情況，受他們影響，耳濡目染地對證券時長有了興趣。畢業前幾個月找實習單位時，又機緣巧合地在這方面工作了一段時間，學習了證券交易的各種理論（道氏理論、日本蠟燭圖技術、波浪理論等），雖然后期轉行做了本專業工作（數據挖掘），但對證券交易這塊一直在關注。閑來無事就用Python來實現了一下蠟燭圖，話不多說，直接上代碼：

# 導入需要的包和模塊
import datetime

import pandas as pd
import tushare as ts # 該模塊是一個免費提供股票交易數據的API

# 我們將看看從2016年1月1日開始過去一年的股票價格
start = datetime.date(2016,1,1)
end = datetime.date.today()

# 得到國金證券公司的股票數據；股票代碼是600109
# 第一個參數是獲取股票數據的股票代碼串，第二個參數是開始日期，第三個參數是結束日期
guojin = ts.get_h_data('600109',str(start),str(end),'qfq')
type(guojin)
guojin.head()

得到股票數據如下：

# 可視化股票數據
import matplotlib as mlp
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%pylab inline

mlp.rcParams['figure.figsize'] = (15,9)
guojin['close'].plot(grid=True)

得到國金證券2015-2016年的收盤價走勢情況：

# 導入畫圖蠟燭圖所需模塊
from matplotlib.dates import DateFormatter
from matplotlib.dates import WeekdayLocator
from matplotlib.dates import MONDAY
from matplotlib.dates import DayLocator
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc

# 定義畫圖函數
def pandas_candlestick_ohlc(dat,stick='day',otherseries=None):
    """
    參數dat：pandas DataFrame對象采用datetime64指數，和浮點數列
    “開盤價”，“最高價”，“收盤價”，“最低價”
    參數stick：一個字符串或數字只是的時間段覆蓋單一的蠟桿。有效
    地字符串輸入包括“day”，“week”，“month”，“year”（默認是day）
    和任何數字輸入，該數字表明一段時間內包括的交易日
    參數otherseries：一個可迭代的，它將被強制轉換為一個列表，包含dat包
    含的其他series將被回執為線條的列
    這將顯示一個存儲在dat中的股票數據的日本蠟燭K線圖
    """
    mondays = WeekdayLocator(MONDAY) # 每周一的主要刻度
    alldays = DayLocator()  # 每周日的次要此刻度
    dayFormatter = DateFormatter("%d")
    
    # 創建一個新的DataFrame，包含按色呼入制定的每個階段的OHLC數據
    transdat = dat.loc[:,["open","high","low","close"]]
    if type(stick) == str:
        if stick == "day":
            plotdat = transdat
            stick = 1
        elif stick in ['week','month','year']:
            if stick == 'week':
                transdat['week'] = pd.to_datetime(transdat.index).map(
                    lambda x: x.isocalendar()[1])  #確定周 
            elif stick == 'month':
                transdat['month'] = pd.to_datetime(transdat.index).map(
                    lambda x: x.month)  # 確定月
            transdat['year'] = pd.to_datetime(transdat.index).map(
                lambda x: x.isocalendar()[0])   # 確定年
            
            # 按年和其他適當變量分組
            grouped = transdat.groupby(list(set(['year',stick])))
            
            # 創建將要包含繪圖的空數據框
            plotdat = pd.DataFrame({"open":[],"high":[],"low":[],"close":[]})
            for name, group in grouped:
                plotdat = plotdat.append(pd.DataFrame({"open":group.iloc[0,0],
                                                     "high":max(group.high),
                                                     "low":min(group.low),
                                                     "close":group.iloc[-1,3]},
                                                     index = [group.index[0]]))
            if stick == "weed":
                stick = 5
            elif stick == "month": 
                stick = 30
            elif stick == "year":
                stick = 365
    elif type(stick) == int and stick >=1:
        transdat["stick"] = [np.float(i/stick) for i in range(len(transdat.index))]
        grouped = transdat.groupby("stick")

        # 創建將要包含繪圖的空數據框
        plotdat = pd.DataFrame({"open":[],"high":[],"low":[],"close":[]})
        grouped = transdat.groupby('stick')
        for name,group in grouped:
            plotdat = plotdat.append(pd.DataFrame({"open": group.iloc[0,0],
                                                  "high": max(group.high),
                                                  "low": min(group.low),
                                                  "close": group.iloc[-1,3]},
                                                 index = [group.index[0]]))
    else:
        raise ValueError('Valid inputs to argument "stick" include the\
        strings "day","week","month","year",or a positive integer')

    # 設置plot參數，包括用繪制的軸線對象ax
    fig, ax = plt.subplots()
    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
    if plotdat.index[-1] - plotdat.index[0] < pd.Timedelta('730 days'):
        weekFormatter = DateFormatter("%b %d")  # 例如，1月12
        ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
        ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
    else:
        weekFormatter = DateFormatter("%b %d,%Y")
    ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)
    ax.grid(True)

    # 創建K線圖
    candlestick_ohlc(ax,list(zip(list(date2num(plotdat.index.tolist())),
                                 plotdat["open"].tolist(),
                                 plotdat["high"].tolist(),
                                 plotdat["low"].tolist(),
                                 plotdat["close"].tolist())),
                     colorup = "black",colordown='red')

    # 繪制其他series（如移動平均線）作為線
    if otherseries != None:
        if type(otherseries) != list:
            otherseries = [otherseries]
        dat.loc[:,otherseries].plot(ax=ax,lw=1.3,grid=True)

    ax.xaxis_date()
    ax.autoscale_view()
    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=45,
            horizontalalignment='right')
    plt.show()

　　下面調用該函數，輸出結果：

pandas_candlestick_ohlc(guojin)

　　

該圖看起來和商用交易軟件顯示結果差不多，但還是存在些問題，如圖像中對於未開盤日期K線不連續，不能縮放等，后期繼續加以改進。