以下是蜡烛图的类图: Candlestick+String date+float open+float close+float high+float low+draw()DataSet+List candlesticks+load_data()+prepare_data()+get_candlesticks()Plotter+plot(dataSet: DataSet) 这个类图展示了蜡烛图绘制过程中涉及的类
mpf.plot(df, type='candle', volume=True, style='charles', mav=(3,6,9)) 3. 添加其他技术指标 mplfinance支持添加其他技术指标,如布林带、MACD等。可以通过addplot参数进行设置。 from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlc import matplotlib.dates as mdates 添加布林带 df['MA20'] = df...
self.master.title("K线图演示")self.frame=Frame(self.master)self.frame.pack(fill=tk.BOTH,expand=True)self.data=self._load_data()# 获取数据self.plot=CandlestickPlot(self.data)# 创建绘图对象self.create_plot()# 创建绘图def_load_data(self):# 模拟一些K线数据data_dict={'date':pd.date_range(...
subplot_titles=["Donchian Channels with Candlestick"], row_heights=[0.7], row_width=[0.3]) # Plot the Candlestick chart fig.add_trace(go.Candlestick(x=data.index, open=data['Open'], high=data['High'], low=data['Low'], close=data['Close'], name="Candlestick", increasing_line_color=...
# Plot candlestick chart mpf.plot(data, type="candle", style="yahoo", title="GS Stock Price") 烛台图提供了股票价格随时间变化的直观表示。每个烛台代表一个特定的时间段(例如一天)并显示该时间段内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。 现在我们已经检索了财务数据并将其可视化,让我们继续实施更高级的交...
K线图(Candlestick Chart)是金融市场中常用的一种图表类型,用于显示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。我们可以使用Pandas和Matplotlib结合来绘制K线图。 2.1 安装所需库 我们需要安装mplfinance库,它是一个专门用于绘制金融图表的Matplotlib扩展。 pip install mplfinance ...
使用mplfinance库中的plot函数来绘制蜡烛图。 python # 绘制蜡烛图 mpf.plot(df, type='candle', style='charles', volume=True, mav=(10, 30), title='Candlestick Chart Example', ylabel='Price', ylabel_lower='Volume') plt.show() 5. 添加额外元素(可选) 你可以根据需要添加移动平均线、设置图例...
>>> plot_candlestick_chart(historical_data,PlotType.OHLC,'Historical Data | ''Japanese Candlesticks Pattern | ''NSE:TATASTEEL | 1st Jan, 2020 | ''Candle Interval: 1 Minute') 任何命令行输入或输出都按照以下方式编写: $ pip install pyalgotrading ...
mf.plot(amzn.iloc[:-50,:],type='candle') 上面的代码将生成一个如下所示的烛台图表: 烛台图 砖形图 砖形图( Renko chart)是一种使用价格变动构建的图表,而不是像大多数图表那样同时使用价格和标准化时间间隔。该图表看起来像一系列砖块,当价格移动指定的价格金额时会创建一个新砖块,并且每个块都与前一个...
df=fetch_data(symbol)# 更新数据plt.clf()# 清空当前图形plot_candlestick(df)# 重绘plt.pause(1)# 1秒更新一次# 启动动态更新机制plt.ion()# 开启交互模式for_inrange(100):# 假设更新100次update_chart() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.