Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,它提供了丰富的图表类型,包括折线图、柱状图、饼图等。其中,K线图(也称为蜡烛图或OHLC图)是金融领域常用的一种图表类型,用于展示股票、期货等市场资产价格的变化情况。K线图通过开盘价、最高价、最低价和收盘价四个数据点来描绘一段时间内资产价格的变化,帮助投资者...
function renderItem(params, api) { var xValue = api.value(0); var openPoint = api.coord([xValue, api.value(1)]); var closePoint = api.coord([xValue, api.value(2)]); var lowPoint = api.coord([xValue, api.value(3)]); var highPoint = api.coord([xValue, api.value(4)]); ...
作者:山海鲸可视化 简介:echarts OHLC自定义 更新时间:2021-11-18 关键词:echartsk线图OHLC自定义 是否开源:是 套餐限制:免费版套餐 下载组件查看源码 详细说明 echarts OHLC自定义 做数字孪生大屏,就用山海鲸 顶级视效|自由编辑|二次开发 免费下载
period="daily",start_date="20000101",end_date='20230106',adjust="hfq") #选取字段 temp_df=stock_zh_a_hist_df[['开盘',"最高","最低","收盘"]] x_data=temp_df['日期'].to_list()#将日期列转换为列表 y_data=temp_df.values.tolist()#将OHLC转为嵌套列表...
接前文,使用pyechart对股票数据进行绘制,由于matplotlib绘制出来的是静态图,对于很多数据的情形,不便于查看局部。 看如下一张生成的效果图,有一个小细节值得注意,它的数据格式是[open,close,low,high],而不是我们习惯的OHLC #https://github.com/pyecharts/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/doc_charts.md fro...
var data = generateOHLC(dataCount); var option = { dataset: { source: data }, title: { text: 'Data Amount: ' + echarts.format.addCommas(dataCount) }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'line' } }, toolbox: { ...
{ x: 0, y: 5 } } ] }; function generateOHLC(count) { var data = []; var xValue = +new Date(2011, 0, 1); var minute = 60 * 1000; var baseValue = Math.random() * 12000; var boxVals = new Array(4); var dayRange = 12; for(var i = 0; i < count; i++) { ...
注意其中的NegativeBrush和PositiveBrush属性, 如果不指定颜色的话, 就会默认按照美国股市的颜色来显示. 在美国, 股票涨了用绿色表示, 跌了用红色表示, 这与中国是完全相反的, 因此需要指定颜色. LegentItemType和LegendPeriodItemType用于指定鼠标悬停在图形上, 图形上方的信息显示什么内容, 这里我指定的是OHLC, 也就...
[2,2]}},// 蜡烛图candle:{// 蜡烛图上下间距,大于1为绝对值,大于0小余1则为比例margin:{top:0.2,bottom:0.1},// 蜡烛图类型 'candle_solid'|'candle_stroke'|'candle_up_stroke'|'candle_down_stroke'|'ohlc'|'area'type:'candle_solid',// 蜡烛柱bar:{upColor:'#55D252',downColor:'#F0665...
values = [] # 存储K线图的OHLC数据 volumes = [] # 存储交易量数据 for i, tick in enumerate(data): category_data.append(tick[0]) values.append(tick) # 1表示涨,-1表示跌 volumes.append([i, tick[4], 1 if tick[1] > tick[2] else -1]) ...