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使用数据库数据绘制股票k线图

发布时间:2024-07-07 11:37:46

❶ 如何使用excel画出股指k线图()

1、K线是日本古代用来记录大米市价的一种表示方式。现在引用于股市交易中,它有四部分组成:实体的两端分别组成开盘价和收盘价。上影线表示最高价,下影线表示最低价。如果实体为绿色说明收盘价低于开盘价。如果实体为红色说明收盘价高于开盘价。由K线组成的K线图是股票市场上最常用,最权威的分析图表之一。

2、K线图的样式

❷ 如何用Excel制作K线图

1、首先在excel表格的单元格内输入需要制作K线图的数据,选中单元格。

❸ 请问哪款股票软件可以根据自己提供的数据系列画出折线图(或K线图)

飞狐、5.83内核的通达信、advanced get都可以做到。
如果是现有交易品种,飞狐和通达信都不能保存结果。只能即时查看,而且要一条一条k线地的输数据,比较麻烦。
你自己可以在飞狐里自建一个品种,用TXT按格式输好数据后导入。这种方法比较好一点。有人试达将彩票的数据输到飞狐里,像看K线一样看。
另外advanced get只要读取符合格式的文本文档就可以了。
飞狐(不是和讯的新飞狐)和Get(8.0的版本就可以了)网上都有免费能用的版本。自己网络一下吧。

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❺ 股票K线图怎么画

  • K线图绘制:

首先确定开盘和收盘的价格,它们之间的部分画成矩形实体。如果收盘价格高于开盘价格,则k线被称为阳线,用空心的实体表示。反之称为阴线用黑色实体或白色实体表示。很多软件都可以用彩色实体来表示阴线和阳线,在国内股票和期货市场 ,通常用红色表示阳线,绿色表示阴线。(但涉及到欧美股票及外汇市场的投资者应该注意:在这些市场上通常用绿色代表阳线,红色代表阴线,和国内习惯刚好相反。)用较细的线将最高价和最低价分别与实体连接。最高价和实体之间的线被称为上影线,最低价和实体间的线称为下影线。

  • K线图优缺点

1、优点:能够全面透彻地观察到市场的真正变化。我们从K线图中,既可看到股价(或大市)的趋势,也同时可以了解到每日市况的波动情形。

2、缺点:

(1)绘制方法十分繁复,是众多走势图中最难制作的一种。

(2)阴线与阳线的变化繁多。

  • K线图形态运用

1、头肩型

K线在经过一段时日聚集后,在某一价位区域内,会出现三个顶点或底点,但其中第二个顶点或底点较其他两个顶点或底点更高或更低的现象。如图10-3是一顶二肩的头肩顶;或图10-4,是一底二肩的头肩底型。然而,有时也可能出现三个以上的顶点或底点;若出现一个或二个头部(或底部),两个左肩与右肩,称为复合型肩型(或复合型头肩底)。

2、双重顶

双重顶是当某一种股票急速涨升至某一价位时,由于短线获利回吐的卖压出现,成交量扩大,股价自峰顶滑落,然后成交量随股价的下跌而逐渐萎缩,股价止跌回升后又开始往上盘升,涨升至与前一峰顶附近价位时,成交量再增加,但却比前一峰顶所创造出的成交量少,上档卖压再现,股价再度下跌,且跌破颈线,形成一直往下走的弱势。颈线即是在双峰间的低点划一平行线,由于双重顶完成后突破颈线,从图形上可看出,非常类似英文字母“M”,故双重顶又可称“M”头。

3、双重底

双重顶的反转型态,形成“W”型;也就是股价下跌至某一价位时出现反弹,但是买方力量仍未能集中,股价再度回软,然后跌势趋于缓和,在跌至前次低价附近获得支撑,买方力量此时增强,股价开始呈现转强走势。 应该注意的是,双重顶(或双重底)出现时,不一定都会呈现反转走势,有时依然会呈现整理型态。双重顶或双重底完成后,突破颈线幅度超过该股市价3%以上时,才能算是有效突破,否则,仍有可能是盘旋整理甚至反转走势。

❻ 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!

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