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用Python绘制移动均线【含源代码】

用Python绘制移动均线【含源代码】
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上一篇《用Python绘制专业的K线图》，讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。
1、获取数据 我们从恒有数金融数据社区，获取股票市场历史行情数据。我们获取2021年3月1号至2021年6月1号，恒生电子（600570.SH）的日行情数据，并做简单处理，代码及执行结果如下。

# 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime from hs_udata import set_token,stock_quote_daily from mpl_finance import candlestick_ohlc import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题def GetData(stock_code,start,end): #stock_code：获取股票数据的股票代码 #start：开始日期 #end：结束日期 date_start=datetime.datetime.strptime(start,'%Y-%m-%d') date_end=datetime.datetime.strptime(end,'%Y-%m-%d') data = https://www.it610.com/article/pd.DataFrame([]) while date_start

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2、计算移动均线
#3、计算均值 data_price['MA5']=data_price['close_price'].rolling(window=5).mean() data_price['MA10']=data_price['close_price'].rolling(window=10).mean() data_price['MA20']=data_price['close_price'].rolling(window=20).mean() data_price

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3、绘制K线及移动均线 将绘制移动均线的代码，添加至K线图绘制代码中；源代码及绘制图片如下：
#4、绘制图片 fig = plt.figure(figsize=(12,10)) grid = plt.GridSpec(12, 10, wspace=0.5, hspace=0.5) #（1）绘制K线图 # K线数据 ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']] ohlc.loc[:,'Date'] = range(len(ohlc))# 重新赋值横轴数据，绘制K线图无间隔 # 绘制K线 ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12])# 设置K线图的尺寸 candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7 , colorup='red', colordown='green') # （2）绘制均线 ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['MA5'] , color='red', lw=2, label='MA (5)') ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['MA10'] , color='blue', lw=2, label='MA (10)') ax1.plot(range(len(data_price)), data_price['MA20'] , color='green', lw=2, label='MA (20)') # 设置标注 plt.title(stock_code,fontsize = 14)# 设置图片标题 plt.ylabel('价 格（元）',fontsize = 14)# 设置纵轴标题 plt.legend(loc='best')# 绘制图例 ax1.set_xticks([])# 日期标注在成交量中，故清空此处x轴刻度 ax1.set_xticklabels([])# 日期标注在成交量中，故清空此处x轴 #（3）绘制成交量 # 成交量数据 data_volume = data_price[['Date','close_price','open_price','business_amount']] data_volume['color'] = data_volume.apply(lambda row: 1 if row['close_price'] >= row['open_price'] else 0, axis=1)# 计算成交量柱状图对应的颜色，使之与K线颜色一致 data_volume.Date = ohlc.Date # 绘制成交量 ax2 = fig.add_subplot(grid[8:10,0:12])# 设置成交量图形尺寸 ax2.bar(data_volume.query('color==1')['Date'] , data_volume.query('color==1')['business_amount'] , color='r')# 绘制红色柱状图 ax2.bar(data_volume.query('color==0')['Date'] , data_volume.query('color==0')['business_amount'] , color='g')# 绘制绿色柱状图 plt.xticks(rotation=30) plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)# 设置横轴标题 # 修改横轴日期标注 date_list = ohlc.index.tolist()# 获取日期列表 xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax2.get_xticks())-1))# 获取默认横轴标注的间隔 xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len)# 生成横轴标注位置列表 xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num))# 生成正在标注日期列表 ax2.set_xticks(xticks_num)# 设置横轴标注位置 ax2.set_xticklabels(xticks_str)# 设置横轴标注日期 plt.show()

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