『玩转Streamlit』--查看K线的小工具
在金融市场分析中，查看差别买卖业务对的 K 线数据是一项基础且紧张的工作。今天，我们就来学习如何使用 Streamlit 构建一个简朴的 K 线查看小工具，让你可以或许方便地查看差别买卖业务对在差别时间范围内的 K 线数据。
1. 情况预备
起首，确保已经安装了须要的库。
除了 Streamlit 用于构建界面，还必要pandas 用于数据处理惩罚，plotly 用于绘制 K 线图。
我们假设已经有Streamlit情况，只要安装：
pip install pandas plotly2. 数据获取
K线数据我是从币安买卖业务所（binance）获取的，此中的字段如下：
self.safe_integer(ohlcv, 0),# open time
self.safe_number(ohlcv, 1),# open
self.safe_number(ohlcv, 2),# high
self.safe_number(ohlcv, 3),# low
self.safe_number(ohlcv, 4),# close
self.safe_number(ohlcv, 5),# volume
self.safe_integer(ohlcv, 6),# close time
self.safe_number(ohlcv, 7),# quote asset volume
self.safe_integer(ohlcv, 8),# number of trades
self.safe_number(ohlcv, 9),# taker buy base asset volume
self.safe_number(ohlcv, 10),# taker buy quote asset volume此中用于K线展示的主要是：open time（K线开始时间），open（开盘价），high（最高价），low（最低价），close（收盘价），volumn（成交量）几个字段。
采集数据使用币安的公开API即可，本文的重点不在这里，不详细叙述了。
通过API，采集了约莫300多个永续合约的K线数据。
3. 构建streamlit界面
接下来，我们开始构建 Streamlit 界面。
界面主要包罗两个部门：上半部门可以选择买卖业务对信息和 K 线时间范围；
st.header("查看Current-交易对K线")
st.selectbox("选择交易对：", key="symbol", options=options, on_change=update_symbol)
st.date_input(
"时间范围：",
(st.session_state.start_date, st.session_state.end_date),
format="YYYY/MM/DD",
key="symbol_date_range",
on_change=update_date_range,
)下半部门用tab页分别展示数据和K线图。
def tab_data():
if st.button("重载数据"):
read_data(st.session_state.symbol)
data = st.session_state.data
if len(data) == 0:
return
# 更新开始结束时间
data_start = datetime.datetime.strptime(start, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
data_end = datetime.datetime.strptime(end, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if st.session_state.start_date > data_end.date():
st.session_state.start_date = data_start.date()
if st.session_state.end_date < data_start.date():
st.session_state.end_date = data_end.date()
data = filter_data(data)
st.dataframe(data)
def tab_plotly_graph():
if st.button("重新绘图"):
read_data(st.session_state.symbol)
if len(st.session_state.data) == 0:
return
data = filter_data(st.session_state.data)
# 数据量太大时，使用最新的2000条来绘图
if len(data) > 2000:
graph = KlinePlotlyGraph(data=data.iloc[-2000:], idc_data=None)
else:
graph = KlinePlotlyGraph(data=data, idc_data=None)
fig = graph.figure(title=f"{st.session_state.symbol} - K线图")
st.plotly_chart(fig)
tab1, tab2 = st.tabs(["数据", "图形"])
with tab1:
tab_data()
with tab2:
tab_plotly_graph()代码中封装的一些读取数据，显示图表的函数，比较冗长，这里没有贴出来。
本文的重点其实是通过Streamlit来构造一个简朴的K线查看页面，展示Streamlit强大的前端界面功能。
4. 运行应用
最后，运行一下这个简朴的应用，看看结果如何。
https://img2024.cnblogs.com/blog/83005/202501/83005-20250113230140471-985013458.gif
5. 总结
通过以上步骤，我们乐成使用 Streamlit 构建了一个简朴的 K 线查看小工具。
这个工具不仅可以帮助我们快速查看差别买卖业务对的 K 线数据，还提供了直观的可视化界面。
固然，在实际应用中，你可以根据必要进一步优化和扩展这个工具，例如从实时数据源获取数据、添加更多的技术指标分析等。
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