mplfinance 使用make_addplot做复杂股票走势图
mplfinance 使用make_addplot做复杂股票走势图
1.代码
import talib as tb
import pandas as pd
import mplfinance as mpfimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['simHei'] # 以黑体显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决保存图像符号“-”显示问题def find_signal(df):# 收盘价上穿布林带上轨做多,增加signal_long 列df.loc[(df['close'].shift(1) <= df['upper'].shift(1)) & (df['close'] > df['upper']), 'signal_long'] = 1# 收盘价下穿布林带中轨平仓,增加signal_short 列df.loc[(df['close'].shift(1) >= df['middler'].shift(1)) & (df['close'] < df['middler']), 'signal_short'] = -1return df#df = df.loc['2020-06-01':'2020-12-31']
#df.rename(columns={'vol': 'volume'}, inplace=True)df['upper'], df['middler'], df['lower'] = tb.BBANDS(df['close'], timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
df.fillna(method='bfill',inplace=True) # 用下一个非空值向上填充df=find_signal(df)df.loc[df['signal_short'].notna(),'signal_short']=df['high']my_color=mpf.make_marketcolors(up='red',down='green',edge='black',wick='i',volume={'up':'red','down':'green'},ohlc='black',inherit=False)
my_style=mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='sas',marketcolors=my_color,gridaxis='both',gridstyle='-.',y_on_right=False,rc={'font.family':'SimHei'})add_plot=[mpf.make_addplot(df[['upper']].values,linestyle='dashdot'),mpf.make_addplot(df[['middler']].values,linestyle='dashdot'),mpf.make_addplot(df[['lower']].values,linestyle='dashdot'),mpf.make_addplot(df[['signal_short']].values,type='scatter',markersize=20,marker='v',color='g'),mpf.make_addplot(df[['close']].values,panel=2,color='y',secondary_y='auto')]mpf.plot(df,type='candle',volume=True,addplot=add_plot,main_panel=0,volume_panel=1,num_panels=3,panel_ratios=(2,1,1),style=my_style, title='布林线',ylabel='价格',ylabel_lower='成交量',figratio=(9,6),figscale=1.2,show_nontrading=False)2.图示效果
3.说明
1.make_mpf_style()函数
make_mpf_style(base_mpf_style,base_mpl_style,marketcolors,mavcolors,facecolor,edgecolor,figcolor,gridcolor,gridaxis,gridstyle,y_on_right,rc)
函数部分参数如下：
- 1）.base_mpf_style设置需要继承的系统样式；
- 2）.base_mpl_style设置同时使用matplotlib中的式样seaborn；
- 3）.marketcolor设置K线的颜色，可以使用make_marketcolors()函数进行定义；
- 4）.mavcolors设置均线的颜色，必须使用列表传参；
- 5）.facecolor设置前景色；
- 6）.edgecolor设置边缘线颜色；
- 7）.figcolor设置图像外周围填充色；
- 8）.gridcolor设置网格线颜色；
- 9）.gridaxis设置网格线的位置，gridaxis=‘both’/‘horizontal’/‘vertical’；
- 10）.gridstyle设置网格线线型，gridstyle=‘solid’/‘dashed’/‘dashdot’/‘dotted’；
- 11）.y_on_right设置y轴位置是否在右,y_on_right=True设为右边；
- 12）.rc使用rcParams的dict设置格式；
2.关于make_mpf_style()函数中的marketcolors参数
make_marketcolors(up,down,edge,wick,volume,ohlc,inherit)
函数部分参数如下：
- 1).up设置阳线柱填充颜色；
- 2).down设置阴线线柱填充颜色；
- 3).edge设置蜡烛线边缘颜色，edge='i’代表继承K线主体颜色；
- 4).wick设置蜡烛线上下影线的颜色，wick='i’代表继承K线主体的颜色；
- 5).volume设置成交量的颜色，volume='i’代表继承K线主体颜色；
- 6).ohlc设置均线颜色，代表继承K线主体的颜色；
- 7).inherit设置是否继承，如果设置了继承inherit=True,那么edge/wick/volume/ohlc 四个参数即便设置了颜色也会无效，其中edge/wick/volume/ohlc四个参数除了设置’i’ 自动继承up和down的颜色外，也可以使用dict模式定义。
参考：
https://blog.csdn.net/malishizu222/article/details/124484598
https://blog.csdn.net/qq_39065491/article/details/130010354
4. 问题
make_addplot函数的一些主要参数说明：
数据参数：
- Ndarray、list：make_addplot可以接受这些格式的数据作为输入。这意味着你可以传递一个pandas DataFrame、numpy Ndarray或一个Python list来包含你想要在主图上展示的额外数据。
- 特殊参数：
**kwargs：这是一个可变关键字参数，意味着你可以传递任何额外的关键字参数给make_addplot。这些参数随后将被传递到绘图方法（如plot）中。 - 注意事项：
传递给make_addplot的数据参数行数必须与将来传递给plot方法的数据行数相同。这是因为make_addplot是为了在主价格图下方同步地添加额外的图表或数据。 - 标记参数：
marker：用于设置标记的形状，例如^表示正三角形，v表示倒三角形。
markersize：用于设置标记点的大小。
color：用于设置标记点的颜色。请注意，这个颜色设置是针对标记点的，而不是线条的颜色。
布局参数： - panel：当设置为"lower"时，可以让线条显示在附图的成交量上方。
make_addplot()必须使用Ndarray，否则报错
print(type(df[['upper']]))
print(type(df['upper']))
print(type(df['close'].values))
结果是：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'numpy.ndarray'>
必须用 df[‘close’].values ！！！
不是ndarray类型，直接把报错，折腾了半天才找到原因！！！
ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g.
obj[:, None]) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.