使用Python绘制 OHLC 图表

OHLC 图表是代表股票开盘价、最高价、最低价和收盘价的最重要的财务图表之一。在本文中，让我们讨论如何使用Python库绘制 OHLC 图表。

方法一：使用 Plotly 库的 OHLC 图

Plotly 库提供了一个名为 OHLC 的图表，可用于绘制股票数据的烛台模式。此函数需要以股票价格的时间范围作为绘图的 x 轴。需要提供股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价作为位置参数。线的尖端显示股票价格的低值和高值，水平线段显示股票的开盘价和收盘价。

句法：

go.OHLC(x, open, high, low, close)

参数：

• x -对应于 x 轴的系列对象
• open –脚本的开盘价
• high –当天脚本的最高价格。
• low –当天脚本的最低价格。
• close –脚本的收盘价。

例子：

在这个例子中，我们从 plotly 库中导入图形对象，并导入 panda 的包来读取数据集，初始化图形对象 Figure 对象在 Figure 中，对象通过 go.ohlc函数。此函数获取 x 轴上的数据以及脚本的开盘价、最高价、最低价和收盘价，并使用图。 show() 在Python中查看 ohlc 图。

单击此处下载数据集。

Python3

# import plotly graph objects
import plotly.graph_objects as go
  
# import python pandas package
import pandas as pd
  
# read the stock price dataset
data = pd.read_csv(r"C:\Users\Downloads\TATAMOTORS.csv")
  
# use go.OHLC function and pass the date, open,
# high, low and close price of the function
fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=data['Date'],
                             open=data['Open Price'],
                             high=data['High Price'],
                             low=data['Low Price'],
                             close=data['Close Price']))
  
# show the figure
fig.show()

输出：

方法二：使用 mpl_finance 库的 OHLC 图表

可以使用 mpl_finance Python库绘制类似的 OHLC 图表。 mpl_finance 库要求数据采用指定格式。日期列必须采用 DateTime 格式。另一列的名称必须命名为 Open、High、Close 和 Low。除了简单的烛台形态外，mpl_finance 库还提供了 OHLC 图表的其他变体，可以通过更改 Renko、pmf 图表等类型参数来更改这些变体。通过此类数据准备，可以使用 mpl_finance 库绘制 OHLC 图表。

句法：

mpl.plot(data, type)

参数：

• data –一个数据框对象，以 Date 作为索引和 DateTime 格式以及 Open、High、Low 和 Close 列。
• type –指定 ohlc 图表的类型。蜡烛，renko，pmf 等。

例子：

在本例中，使用的数据集与上例相同，如果需要使用 pip install –upgrade mplfinance 安装 mplfinance 包并如图所示导入 mplfinance 和 pandas 包，然后我们将 parse_dates函数设置为 True 并提及该列被索引。现在，我们将索引列设置为“日期”，使用 mplfinance 的绘图函数，并将类型作为蜡烛来获取 OHLC 图表，如Python语言输出所示。

单击此处下载数据集。

Python3

# import the mplfinance library
import mplfinance as mpf
  
# import the pandas package
import pandas as pd
  
# use read_csv function to read the dataset
data = pd.read_csv(r"C:\Users\Downloads\TATAMOTORS.csv",
                   parse_dates=True, index_col=1)
# set the index column as date
data.index.name = 'Date'
  
# use the plot function of mpl finance,
# and mention the type as candle to 
# get ohlc chart
mpf.plot(data, type='candle')

输出：