用Python绘制移动均线含源代码 _PyThon

【用Python绘制移动均线含源代码】将相本无种，男儿当自强。这篇文章主要讲述用Python绘制移动均线含源代码相关的知识，希望能为你提供帮助。

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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.songbingjia.com/android/pd.DataFrame([]) while date_start< date_end: # 获取日行情数据，接口说明见 https://udata.hs.net/datas/332/ # adjust_way枚举值为：0-不复权，1-前复权，2-后复权，此处取前复权 data_i = stock_quote_daily(en_prod_code=stock_code ,trading_date=date_start.strftime(/'%Y%m%d\') ,adjust_way = 1) data=https://www.songbingjia.com/android/pd.concat([data,data_i],axis=0)# 将行情数据按行拼接 date_start+=datetime.timedelta(days=1)# 日期变量自增 # 返回行情数据 return data#1、获取行情数据 stock_code ="600570.SH"# 恒生电子股票代码是600570.SH start=\'2021-03-01\' end=\'2021-06-01\' set_token(token = \'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\')# 注册恒有数之后，获取并替换token data = https://www.songbingjia.com/android/GetData(stock_code,start,end)#2、数据处理 data = data.loc[data.turnover_status==/'交易\']# 剔除非交易日 data_price = data[[\'trading_date\',\'open_price\',\'high_price\',\'low_price\' ,\'close_price\',\'business_amount\']]# 选取日期与高开低收价格 data_price.set_index(\'trading_date\', inplace=True)# 将日期作为索引 data_price = data_price.astype(float)# 将价格数据类型转为浮点数 # 将日期格式转为 candlestick_ohlc 可识别的数值 data_price[\'Date\'] = list(map(lambda x:mdates.date2num(datetime.datetime.strptime(x,\'%Y-%m-%d\')) ,data_price.index.tolist()))data_price

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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()