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。

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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！

python平均值函数是什么？

python没有提供求平均数的函数，建议先求和然后除以个数求得。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np，dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):if dd[BlockOffset + 1] = 10。

解释性：

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

使用python实现ema（指数移动平均的计算）

a = 2/13

Prices = [0.0] #prices of everyday

EMAs = [0.0] # ems of everyday

def ema ( N , Price) :

Prices.append(Price)

if N=1:

EMAs.append(Price)

else :

EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1] + a*Price)

ema(1,1)

ema(2,3)

print (EMAs[1])

print (EMAs[2])

python 如何写连续8个交易日低于均线

使用pandas可以快速计算

# 引入pandas包

import pandas as pd

# 模拟近10天的交易数据

days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成DataFrame

df = pd.DataFrame(days, columns=['a'])

# 使用rolling函数生成5日平均

df['b'] = df.rolling(5).mean()

# 删除空值

df = df.dropna()

# 使用any函数判断是否全为真

any(df['a']  df['b'])

不清楚您python的水平，做数据工作建议多使用pandas

V:Python码农

python怎么编写函数

在python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号：，然后在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回

def 函数名([参数1,参数2,...,参数n]):

函数体

函数代码以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号():

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数

函数的第一行语句可以选择性的使用文档字符串-用于存放函数说明

函数内容以冒号起始，并且缩进

return[表达式]结束函数，选择性的返回一个值给调用方，不带表达式的return相当于返回None

文章名称：python写均线函数,python计算均线斜率
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