pythonk线蜡烛图

Ⅰ Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

Ⅱ 蜡烛图与K线图是什么关系

蜡烛图与K线图是同一概念。
炒股的时候大家常常都会看股票K线。股市变化多端，要想找一些“规律”我们可以利用K线，以便更好的投资、获得收益。
给大家来好好分析一下K线，从哪几个方面去分析它。
分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）
一、 股票K线是什么意思？
K线图我们也将他们叫做蜡烛图、日本线、阴阳线等，K线才是它最常见的叫法，它刚开始是用来算米价的变化的，之后它在股票、期货、期权等证券市场都有用武之地。
由影线和实体组成的柱状线条叫k线。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。
Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。
其中阳线的表示方法有三种，分别是：红色、白色柱体还有黑框空心，然而阴线通常用实体柱做代表，颜色一般为绿色、黑色或者蓝色，

除了这些，我们还会见到“十字线”，就是实体部分变成了一条线
其实十字线很好理解，它表示的是当天的的收盘价=开盘价。
认识了K线，我们对找出买卖点就会很在行（对股市方面虽然说是没有办法预测的，但是K线对于指导方面仍然是有作用的），对于新手来说，还是最容易操作的。
在这我要给大家警醒一下，K线分析起来是比较难的，假如炒股，你是刚刚开始的，还不了解K线，，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。
比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
有关于K线分析的技巧方面，接下来我就跟大家简单的说说，一些简单的内容帮助你尽快知道。
二、怎么用股票K线进行技术分析？
1、实体线为阴线
这个时候就是需要大家值得注意的是股票成交量，一旦有成交量小的情况，那就说明股价可能会短期下降；而成交量很大的话，那股价很有可能要长期下跌了。
2、实体线为阳线
实体线为阳线就说明股价上涨动力更足，但是否是长期上涨，还要结合其他指标进行判断。
比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-09-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看