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用Python绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

Python股票

根据指定股票通道指标的算法 ， 能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线 ， 即价格通道里的上下轨道 。一般来说 ， 当股价向上突破上轨时 ， 即预测后市将涨 ， 反之当股价向下突破下轨时 ， 即预测后市将跌 。
这里将根据若干算法 ， 计算并绘制多种价格通道 ， 从中大家一方面可以积累股市分析的经验 ， 另一方面还能进一步掌握基于pandas的数据分析方法 ， 以及基于matplotlib的可视化技巧 。
1 计算并绘制唐奇安通道唐奇安通道是由上阻力线、下支撑线和中心线这三条线组成 。
上阻力线 = 过去N天的最高价
下支撑线 = 过去N天的最低价
中心线 =（上线 + 下线）除以 2
在实际的分析场景里 ， N的取值一般是20 ， 在如下的DisplayDonChannel.py范例中 ， 就用20天为周期 ， 来计算并绘制唐奇安通道 。
01# coding=utf-802import pandas as pd03import matplotlib.pyplot as plt04from mpl_finance import candlestick2_ochl05# 读数据06stockDf = pd.read_csv('D:/work/data/ch11/600530.ss.csv')07fig, ax = plt.subplots()08candlestick2_ochl(ax = ax, opens=stockDf["Open"].values, closes=stockDf["Close"].values, highs=stockDf["High"].values, lows=stockDf["Low"].values, width=0.75, colorup='red', colordown='green')09stockDf['up'] = stockDf['High'].rolling(window=20).max()10stockDf['up'].plot(color="green",label='上阻力线')11stockDf['down'] = stockDf['Low'].rolling(window=20).min()12stockDf['down'].plot(color="navy",label='下支撑线')13stockDf['mid'] = (stockDf['up']+stockDf['down'])/214stockDf['mid'].plot(color="red",label='中心线')15ax.set_ylabel("收盘价（元）")16ax.grid()# 带网格线17ax.legend()# 绘制图例18#设置x轴文字间隔和旋转角度19index=stockDf.index[stockDf.index%7==0]20xtics=stockDf['Date'][stockDf.index%7==0]21plt.xticks(index,xtics)22plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30)23plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']24plt.title("600530交大昂立20天唐奇安通道效果图")25plt.show()在第5行到第8行的代码里 ， 从csv文件里读到了股票交易数据 ， 并通过调用candlestick2_ochl方法绘制了k线图 。在第9行里 ， 通过rolling(window=20)方法得到了过去20天的最高价集合 ， 在此基础上通过max()方法得到了过去20天的最高价 ， 随后用第10行的plot方法绘制了上阻力线 。
随后用同样的方法 ， 用第11行和第12行的代码计算并绘制了下支撑线 。在第13行里 ， 设置了中心线为上阻力线和下支撑线的均值 ， 并在第14行绘制了中心线 。
由于在绘制上阻力线、下支撑线和中心线的时候都通过label参数设置了图例 ， 随后在第17行用legend方法绘制了图例效果 。为了能更直观地对比数据 ， 所以在第16行里用grid方法设置了网格效果 。
这里同样是通过第19行到第22行的代码 ， 设置了x轴文字的间隔以及旋转角度 ， 并在第24行里用title方法设置了标题 。为了能显示中文标题 ， 所以还需要加上第23行的语句 。运行本范例 ， 能看到如下图所示的效果 ， 由于计算周期是20日 ， 所以之前19日看不到对应的价格通道 。而且从图上看 ， 股价均在通道内运动 ， 并没有向上和向下突破的动作 ， 也就是说 ， 从这些天的交易数据里 ， 看不到基于20日唐奇安通道的买卖信号 。
 

用Python绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

文章插图
 
 
2 计算并绘制布林带通道和上文描述的唐奇安通道类似 ， 布林带通道也是通过上阻力线、下支撑线和中心线来绘制价格通道 ， 这里的三条线算法如下所示 。
中心线 = N日移动均线
上阻力线 = 中心线+两倍过去N天收盘价的标准差
下支撑线 = 中心线-两倍过去N天收盘价的标准差
而N的取值一般也是20 。在如下的DisplayBollingerBands.py范例中 ， 将演示计算并绘制20日周期布林带通道的做法 。
01# coding=utf-802import pandas as pd03import matplotlib.pyplot as plt04from mpl_finance import candlestick2_ochl05# 读数据06stockDf = pd.read_csv('D:/work/data/ch11/600530.ss.csv')07fig, ax = plt.subplots()08candlestick2_ochl(ax = ax, opens=stockDf["Open"].values, closes=stockDf["Close"].values, highs=stockDf["High"].values, lows=stockDf["Low"].values, width=0.75, colorup='red', colordown='green')09stockDf['mid'] = stockDf['Close'].rolling(window=20).mean()10stockDf['std'] = stockDf['Close'].rolling(window=20).std()11stockDf['up'] = stockDf['mid'] + 2*stockDf['std']12stockDf['down'] = stockDf['mid'] - 2*stockDf['std']13stockDf['up'].plot(color="green",label='上阻力线')14stockDf['down'].plot(color="navy",label='下支撑线')15stockDf['mid'].plot(color="red",label='中心线')16ax.set_ylabel("收盘价（元）")17ax.grid() # 带网格线18ax.legend()# 绘制图例19#设置x轴文字间隔和旋转角度20index=stockDf.index[stockDf.index%7==0]21xtics=stockDf['Date'][stockDf.index%7==0]22plt.xticks(index,xtics)23plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30)24plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']25plt.title("600530交大昂立20天布林带通道效果图")26plt.show()


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