2.mpf.plot()函数 2.1 mpf.plot(df) df必须是包含Open、High、Low和Close数据,带有Pandas DatetimeIndex的Pandas DataFrame对象。 mpf.plot(data,type,mav,volume,show_nontrading,title,ylable, figratio,addplot,style) 函数部分参数如下: 1.type设置图像类型,ohlc,candle,line,renko; 2.mav绘制成交量; 3.vol...
# 添加辅助线-一条横线s=style_model_light()kwargs=dict(type='candle',mav=(5,20,60),volume=True,scale_width_adjustment=dict(volume=0.5,candle=1.15,lines=0.65),datetime_format='%m%d',xrotation=15,title='\nk线图测试',ylabel='k线图主图',ylabel_lower='成交量\n测试',)mpf.plot(oclhv,*...
s = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style='dark_background',marketcolors=mc,facecolor = 'black',y_on_right=False,mavcolors = mavc,**grid_kwargs ) return s s = style_model_dark() mpf.plot( oclhv, **kwargs, style = s ) mpf.show() 再换一个亮色主题: # 自定义style def style_mod...
marketcolors 就是上一步我们定义的那个K线的属性,把它传入就OK了。 s = mpf.make_mpf_style( gridaxis='both', gridstyle='-.', y_on_right=True, marketcolors=mc, edgecolor='b', figcolor='r', facecolor='y', gridcolor='c') 第四步,开始使用mpf.plot()绘图了,传入上边设定好的风格s mpf....
importpandasaspd# 读取测试数据data= pd.read_csv('test_data.csv',index_col=0)# 读取的测试数据索引为字符串类型,需要转化为时间日期类型data.index = pd.to_datetime(data.index)mpf.plot(data.iloc[100:200], style=my_style,type='candle', volume=True) ...
我们使用 mpf.make_mpf_style()函数来设定新的风格样式,然后将其传给mpf.plot()的参数style即可。 第一步,我们照常扒拉数据: #从tushare调取 牧原股份(002714.SZ) 股价数据importtushareastsimportpandasaspdimportmplfinanceasmpf token ='Your token'# 输入你的接口密匙,获取方式及相关权限见Tushare官网。pro = ...
mpf.plot(df,title="159985.SZ(豆柏ETF)",type="candle",mav=(5,10,20),volume=True,style=my_style,addplot=add_plot) 默认的颜色不符合A股的表达习惯,所以,我们改成上涨为红色,下跌为绿色。且画出周,月,季度均线,可以看出“均线呈现”多头排列。下方是显示的volume成交量。
re_mpf(df_stock,type='candle', mav=(10, 20), volume=True, datetime_format='', figsize=(25, 8), style='charles', ylabel='', ylabel_lower='', savefig=path_list[biao]+re_name) 这里re_mpf=mpf.plot。 1.如果要有返回则加参数returnfig=True,返回两个数据:fig,axes。
s = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='nightclouds', rc={'font.family':'SimHei'})# 解决mplfinance绘制输出中文乱码# 将要额外添加的图线按照下边这种格式,放在一个列表中。然后传给mpf.plot的参数addplot就可以啦。add_plot=[ mpf.make_addplot(upboundDC.loc['2020-6':'2020-12']), ...
`mpf.plot(daily,**kwargs,style='classic')` 其他细节 除了设置涨跌颜色外,还可以设置蜡烛图的的边框、烛芯、成交量等颜色,如果想指定某个属性的颜色和涨跌颜色一致,可以将该值直接设置成i,in,inh。如果其他属性颜色属性都希望和涨跌颜色保持一致,直接设置属性inherit=True即可 ...