使用Python matplotlib绘制股票走势图 -解道Jdon
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　　一、前言
　　matplotlib是著名的python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等，因此将matplotlib的使用心得进行整理，与大家共同分享。
　　另外，在数据处理过程中会用到numpy，matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy，读者可以参考这篇文章有基本的了解。
　　本系列文章主要分为两部分：（1）matplotlib基本使用；（2）结合股票走势、技术指标等信息通过matplotlib进行绘制，学习其用法，个人觉得matplotlib博大精深，二八定理，20%的功能完成80%的图表需求。
　　最后，matplotlib作者英年早逝，感谢他所做出的贡献。John Hunter will be missed！
二、matplotlib基本使用
matplotlib中通过pyplot模块进行图表的绘制。所绘制的图表称为一个绘图对象，在绘图对象之上绘制各种图形。由于K线图主要是基于日期和股票价格的X-Y坐标轴结构，因此本系列文章也主要针对axes坐标轴绘制进行分析。
通过如下语句导入需要绘图的库：
import matplotlib.pyplot as plt
1. figure对象
figure对象可以看成整个图表。在figure图表之上增加多个子图，然后在子图之上绘制点和线。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
　　得到fig对象之后，通过add_subplot增加子图（返回了一个axes坐标轴），该方法需要三个参数，分别为：numrows, numcols, fignum。其中，一共有numrows*numcols个子图，即：将图表分为N行*M列，fignum标识了该子图的顺序，其范围从1到numrows*numcols。在上例中1,1,1表示了该绘图对象仅有1个子图，也就是1*1类型。
2. plot方法绘图
创建子图之后，通过plot方法在子图上绘制。plot方法可以传入两个list，分别表示X和Y坐标，因此x和y的长度要一致。需要注意的是，plot也可以接受一个list参数作为Y坐标的值，默认X坐标的值从0开始到Y的长度。
plt.plot([1,2,3,4])
　　其中X坐标为0到3，个数与Y坐标值的数目相同。
plt.plot([1,2,3,4], [1,2,3,4])
　　设置了X坐标的值。然后通过plot.show()显示该图，示例代码如下：
def PlotDemo1():
= plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
plt.show()
　　图表如下所示：
上述图表作为基础，以后我们都是围绕这个基础图表不断添加元素，直到达到我们想要的效果。
2.1 增加标题和坐标轴说明
如果需要给绘图对象增加标题，可以通过suptitle方法设置，其中可以设置参数：标题、标题字体大小、字体类型等。代码示例如下：
fig.suptitle('figure title demo', fontsize = 14, fontweight='bold')
　　如果需要对给定子图的坐标轴设置标题，可以通过刚才返回的axes对象的set_title进行设置，代码示例如下：
ax.set_title(&axes title&)
　　如果需要对于X和Y坐标设置标签，可以通过set_xlabel和set_ylabel方法设置。代码示例如下：
ax.set_xlabel(&x label&)
ax.set_ylabel(&y label&)
　　图表如下所示：
通过上述的示例，我们绘制了一个基本的X和Y坐标轴，并增加了针对坐标轴的说明。
三、股价基本走势图
股票的K线图（以日K为例）由日期和价格组成，形成X-Y坐标轴，按照前面的绘图方案，需要传入日期数组和价格数组即可。
1.numpy数组
numpy是常用的数据处理库，我将000001.SZ的股价数据（时间范围从150930）导入到csv中，然后通过numpy读取得到日期和价格数组。csv文件中包含了两列，日期和价格，分割符号为&,&，读取过程代码如下：
dates, close = np.loadtxt(filename,delimiter=&,&, unpack= True, converters={0:mdates.strpdate2num('%Y-%m-%d')})
　　numpy的loadtxt方法：设定了文件中的分隔符号为&，&，unpack是否将数组拆分，True为拆分，即：得到两个数组分别表示日期和收盘价格，converters是将日期类型的字符串转为数组，因为numpy规定其数组中的类型需要一致。
2.绘制基础走势图
通过numpy得到日期和收盘价格之后，参照先前的示例，通过plot方法进行绘制：
ax1.plot(dates,close)
　　图表如下所示：
在上图中，x轴通过数值标识，而不是日期类型。因为我们通过numpy构造数组时，日期按照数值类型存储，可以通过如下方法转换为日期类型：
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(bymonthday=range(1,32), interval=15))
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(&%Y-%m-%d&))
for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
label.set_rotation(45)
　　X-轴设置主要刻度locator为每日刻度，格式为：DateFormatter(&%Y-%m-%d&)，每日刻度从第1日到第31日，间隔为15日。图表如下所示：
其中，对于X-轴上面的每个ticker标签都向右倾斜45度，这样标签不会重叠在一起便于查看。
也可以按照每月进行显示，X-轴设置主要刻度为每月刻度，格式为：DateFormatter(&%Y-%m&)，转换代码如下：
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(&%Y-%m&))
　　图表如下所示：
3.图形边框调整
细心的读者可能会发现，在上图中底部（bottom）处的日期标签，显示不完整。此时可以点击【configure subplots】按钮，调整左右和上下边框，然后保存即可。图表如下所示：
也可以通过subplots_adjust方法对于边框进行调整：
plt.subplots_adjust(bottom=0.13,top=0.95)
4.绘制价格平均线
在前面的示例中绘制了基本的股票走势图，本节我们利用ta-lib证券技术指标库，绘制5日和10日价格平均线。
ta-lib中提供了方法talib.SMA得到价格简单平均线，timeperiod为时间参数，timeperiod=5为五日均线，基于上图增加五日和十日均线，代码如下：
sma5 = talib.SMA(close, timeperiod = 5)
ax1.plot(dates,sma5)
sma10 = talib.SMA(close, timeperiod = 10)
ax1.plot(dates,sma10)
　　其中，sma5和sma10均为numpy数组。
图表如下所示：
在坐标轴中有三条曲线，matplotlib会自动改变线条颜色，此时如果没有说明并不方便使用，可以在右上角增加图例，表明各线条所代表的含义，并增加图表的网格效果，代码如下：
plt.legend(('daily', 'SMA5', 'SMA10'))
plt.grid(True)
　　图表如下所示：
本章对于matplotlib的基本使用方法进行了介绍，并绘制了基本的股票价格和均线走势图。在后面的章节中对于上述图表增加成交量、MACD值等数据。
最后还是那句俗得不能再俗的话，&本人水平有限，错误在所难免，欢迎批评指正。&
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本人已委托维权骑士（）为我的文章进行维权行动","name":"刘鹏程Sai.L","profileUrl":"/people/liu-peng-cheng-sai-l","avatar":{"id":"aa22817a4","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"column":{"slug":"agBJB","name":"A股收盘小笔记"},"content":"实在不好意思，昨天计划要把更新时间从早上重新改回到晚上，结果最近一段时间习惯了早上更新，昨天晚上忘了要改时间的事。看来只能从今天收盘后开始恢复正常了。今天的更新主要想说两件事，第一，市场近期走出四连阳，市场的信心和情绪恢复的速度比较可观，同时一些个股的报复性反弹和短期题材热点都出现了连续性大涨，尤其是延长高速公路长期收费的政策出台之后，短期与高速公路有关的个股上涨非常迅猛。军工航天的的连续飙涨也是最近很大的看点，从这些热点题材的积极炒作，以及最近蓝筹和权重的相对沉默。也可以看到A股逐步回归了常态化。但是随着四连阳和常态化恢复，指数也越来越接近我们之前比较重视的一个压力位，60分钟线BOLL中轨，从60分钟线中轨现在的向下倾斜形态来看，这个压力位导致回调的可能性超出8成以上。所以越是临近这个位置越应该短线投资者越应该小心。同时作为有一定先导效果的股指期货，IF主力合约已经触及60分钟线BOLL中轨，并受其压力压制出现了调整，在这种情况下，上证指数复制股指期货走势的可能性较大。同时我之前考虑过的一个情况也出现了，那就是60分钟线近期的压力位恰好逐步接近日线级别的压力位，目前来看日线中轨压力位是4158，60分钟线压力位是4139，上证指数再往上运行，就极有可能在这两个周期上的压力位面前受挫，并开始回调。回调的力度有可能超出100个点，甚至有可能调整到3850附近，不过这次回调不会改变指数中期上行的趋势，短线投资者控制好风险即可，对于中长线投资者来说，反而是一个加仓的机会。第二件要说的事是关于昨天直播过程中，看到的一些疑问，也是对短线分析的一些重要原理。先说一下对短线判断，尤其是超短线甚至日内判断的一些问题。昨天在直播的那个网站上有一个猜当日收盘涨跌的小环节，在开盘前根据周一尾盘稍有疲软的情况，我猜的是跌。开盘时出现了幅度较大的低开，于是我根据当时的各分时周期形态判断了当日最低的极限值，并排除了过度暴跌的可能性。之后上证指数超出预期的快速翻红，这种情况下是最值得注意的情况，因为超短线判断完全是一个动态分析的过程，早盘猜测当日下跌依据的仅仅是周二开盘前的情况，但是盘面出现新变化，一定要做动态调整，而非死抱着新变化出现前的直觉判断而无视新情况对后续行情的影响，因为市场永远是对的，不能凭直觉和市场做对。根据新的盘面变化，我们做出了翻红之后会回踩的判断，并确定这可能是一个超短线做T的机会。最后在下午两点之前，市场出现全天最高点的时刻判断当日最高点已出现，回调的可能性增加，这个位置已经不适合加仓了。四次更新的内容基本都被后面的行情走势证实为正确的。这些判断都是基于分时周期的支撑线和压力线做出的，同时利用MACD做辅助判断，说明技术分析绝对不是神棍和马后炮，使用方式是不是全面和客观才是技术分析能不能真正发挥作用的关键。很多投资者觉得技术分析没用，真的不是分析方式的错，而仅仅是因为对技术分析的掌握和理解远远不能满足实际应用的需求。其次，技术分析尤其是超短线技术分析，是一个完整的动态过程，讲究的是大胆假设，小心求证，动态调整。比如说昨天早盘这个低开，从5分钟线上看直接跌破了关键均线，但是从15分钟线上看下方有支撑线保护。同时周期越大的支撑线效果越明确。根据这些情况，我们可以积极的做出短线的一个假设，就是上证指数会在15分钟线的支撑位附近企稳的概率非常大，我们要做的下一步行动计划都暂时按照这个假设来处理，直到支持这个假设的条件被改变。所以这里讲一个非常重要的概念，技术分析得来的判断不是确定性的结论！！！而是一种假设，我们根据已经出现的走势，进行推理和分析，提出下一个时间段走势的假设，只要所以支持这个假设的条件不变，那么我们就按照这个假设做计划来行动，假设的条件改变了，我们就需要动态调整原因假设，并拟定新的行动计划。所以技术分析是一次次提出假设，一次次求证和一次次根据假设是否正确而行动的过程。而非是看看图表就确定一个结论，而僵化的执行根据这个结论做出的计划。技术分析没有结论，技术分析是假设和求证！！！最后下午判断尾盘要回调，原因是30分钟线中指数触及了强压力线，同时MACD走势也不利于进一步上攻，所以做出尾盘可能回调的判断。但是昨天上证指数是规规矩矩在碰到压力线之后就回调了，如果稍微冲出压力线一部分，之后再调整回来可能么？或者指数在距离压力线还有10个点左右就开始回调，而不接触到压力线有可能么?当然都有可能，这也是技术分析在很多投资者实际使用时最容易犯错的一环，是坚决等到接触压力线再减仓，还是提前一点点减仓，有或者是等明确的回调迹象出现再减仓。这三种方式有都有合理性，那到底什么时候减？这也是有些已经入门的投资者越到的最大问题，分析起来头头是道，执行起来犹犹豫豫。这个的改变需要长期的锻炼和自我总结，到底在什么位置减仓需要自己来根据自己的性格和操作风格最终确定。今天关于短线操作的问题先写这些，要搞这个直播是因为之前我做中线操作为主，也经常在专栏里强调中线操作的一些思路和内容，但是逐渐发现，大多数投资者还是对短线更感兴趣，而笔记只能在收盘后进行总结，但是短线的很多关键点和动态调整分析过程都发生在盘中。而且中长线的分析和思路可以写在书里，但是短线的分析和操作写10本书都不能讲清楚。也正好赶上朋友邀请，就去他的网站搞个直播试试在盘中做一些短线分析给大家作为案例。同时这段时间的市场形态不同于去年，那个时期股票很多都低位，有周线级别超级支撑线做托底，建仓过程比较简单，现在市场环境建仓难度增加，短期的一些分析有助于中线建仓时间点的把握。所以考虑到这个只能增加一些短期分析的内容协助大家需找合理建仓机会。但是不得不提醒大家一点，证券分析的正确率和精确度是永远不兼容的，越追求短线的高效分析，出现错误的几率就越大。所以直播是仅仅是一种讨论和形成案例，大家可以拿成功的案例去套用自己的个股来进行独立分析，而非希望大家去跟踪直播操作。这个是直播链接，PS,昨天本钢板材复牌了，复牌之后出现了补跌的情况，我昨天观察了一天，暂时还没卖，但是昨天尾盘走势不是很理想，同时考虑近期上证指数可能要调整，所以今天本钢板材如果不能回到7.20以上并站稳的话，我就打算把它暂时出了，等大盘调整完了再买回来。","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T05:51:22+08:00","url":"/p/","title":" 短期回调可能临近","summary":"实在不好意思，昨天计划要把更新时间从早上重新改回到晚上，结果最近一段时间习惯了早上更新，昨天晚上忘了要改时间的事。看来只能从今天收盘后开始恢复正常了。今天的更新主要想说两件事，第一，市场近期走出四连阳，市场的信心和情绪恢复的速度比较可观，…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":108,"likesCount":385},"next":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/50/e46e2d1d48dee285a4ef97b75ca63273_xl.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"bio":"先谋后事者昌．先事后谋者亡。","isFollowing":false,"hash":"90fd1f33fcb12078a8ffb5","uid":56,"isOrg":false,"slug":"liu-peng-cheng-sai-l","isFollowed":false,"description":"新书《策略为先》已正式发售，感谢大家的一路支持，购书链接\n京东/.html\n 本人已委托维权骑士（）为我的文章进行维权行动","name":"刘鹏程Sai.L","profileUrl":"/people/liu-peng-cheng-sai-l","avatar":{"id":"aa22817a4","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"column":{"slug":"agBJB","name":"A股收盘小笔记"},"content":"昨天上证指数迅猛上涨，单日内接连突破两道短期压力线，远远超乎我的预期。导致为了避免在压力位回调的而在周三减仓的我，只能以两成的仓位目送了一个百点长阳。目前来看，30分钟线上这道压力线暂时可以视为已经有效突破了，因为在线上的K线数量已经超过了三条，幅度也还可以，同时这条压力线目前是稍稍上倾，是顺势突破的压力线，效果相对好一些。60分钟线BOLL中轨这条压力线，目前尚不能确定为有效突破，因为压力线是明显下倾的，即使不压制指数跌回到压力线以下，近期出现回踩确认的几率也是很大的。而我想要建仓的实际就是回踩到BOLL中轨且不跌破的这个时刻。以上次上证指数调整过程中突破60分钟线BOLL中轨来看，我周三减仓，相当于发生在绿色箭头这个位置，后市回踩的过程中，确认支撑线力度之后出现了一根大阳线，我在这样的位置买回来，前后相差并不大，而且相对安全，同时即使出现第一回踩，也不能直接满仓，因为可能不仅仅只有一次回踩，要留一些仓位应对后面的变化，等到BOLL中轨走缓并整体向上之后。就可以不那么谨慎，坐看上涨就好。除了之前的上证指数案例，我们也可以看看最近先于上证指数突破60分钟线中轨的个股，回踩确认的时刻加仓就可以，而且目测后续可能还要有一到两次类似的走势和过程，每次回踩加一些仓位就好。同理的还有这个，也都是小幅突破，然后回踩。所以同理推断，近期如果我周三卖出的浦东建设回踩到中轨，我就可以把减掉的仓位加回来，而且价格上也不太吃亏。今天主要看点除了等待自选股中的股票出现回踩确认，剩下的就是看上证指数在日线BOLL中轨附近怎么表现了。目前指数和这条压力线的差距还有40个点左右，因为日线中轨这道压力是顺势压力线，最终突破的结果是相对确定。但是目前会不会出现触及日线中轨暂时回落，而如果回落的话，正好也是回头检验昨天越过60分钟线中轨这次突破是不是有效的。所以今天就得边看指数边仔细再过一遍大部分个股，需找合理的加仓机会。正文","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T08:07:10+08:00","url":"/p/","title":" 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