cufflinks-绘制K线图

安装 cufflinks

1. pip install cufflinks

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绘制K线图

1. import yfinance as yf
2. import cufflinks as cf
4. cf.set_config_file(offline=True, world_readable=True)
6. data = yf.download('QQQ', '2022-01-01', '2023-05-06')
8. qf = cf.QuantFig(data, title='QQQ', legend='top', name='QQQ')
9. qf.add_volume()
10. qf.add_ema(periods=20, column='Close', color='gray')
12. qf.add_trendline('2023-01-06','2023-03-13',on='low')
13. qf.add_resistance('2022-08-16',on='high',mode='toend')
14. qf.add_support('2022-10-13',on='low',mode='toend')
16. qf.iplot(up_color='green',down_color='red')

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剔除周六周日

1. fig = qf.figure(up_color='green',down_color='red')
2. fig.update_xaxes(rangebreaks=[dict(bounds=["sat", "mon"])])
3. fig.show()

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剔除所有非交易日

1. import datetime
3. def date_range(begin, end):
4.     range_list = []
5.     d = begin
6.     delta = datetime.timedelta(days=1)
7.     while d <= end:
8.         range_list.append(d)
9.         d += delta
10.     return range_list
12. begin = datetime.date(2022,1,1)
13. end = datetime.datetime.now().date()
14. # 获取所有日期
15. dr = date_range(begin, end)
18. dr_str = list(map(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d"), dr))
19. # 获取所有交易日
20. data_str = list(map(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d"), data.index.tolist()))
21. # 获取所有非交易日
22. s = list(filter(lambda x: x not in data_str,dr_str))
24. fig = qf.figure(up_color='green',down_color='red')
25. fig.update_xaxes(
26.     rangebreaks=[
27.         dict(values=s)  # 剔除所有非交易日
28.     ]
29. )
30. fig.show()

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