文末赠书
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基础准备
环境：python7+需要安装第三方模块：mplfinance、akshare运行编辑器：jupyternotebook
动手动脑
1环境准备
首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。
2模块安装
本次实验是在jupyternotebook上进行，默认你已经安装好了Python基本环境和jupyter，如果没有安装可以看上面的环境安装部分。
首先打开终端，输入：
jupyter notebook即可进入jupyter，会自动连接服务器，并跳转到网页，新建一个python文件。给文件重命名，容易区分：
在代码块中输入以下指令并运行，即可安装mplfinance和akshare：
!pip3 install mplfinance --user
!pip3 install akshare --user基本使用方法：
import mplfinance as mpf
mpf.plot(data)其中data数据是一个DataFrame数据类型，必须包含：Open,High,LowandClose这四列，并且有时间日期索引。
接下来，我们虚拟一个数据来看看效果吧：
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
# 创建日期索引
index_date = pd.DatetimeIndex(["20210906", "20210907", "20210908", "20210909"])
# 随便创建数据
data = pd.DataFrame({
"Open": [1, 2, 3, 4],
"High": [2, 3, 4, 5],
"Low" : [0.5, 1, 2, 2],
"Close": [2, 3, 4, 3]
}, index=index_date)
# 调用plot函数 进行绘图
mpf.plot(data)我们看到，现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC线条。
type参数使用，让绘更加精彩：
mpf.plot(data,type="candle")mpf.plot(data,type="line")type还可以为：renko、pnf。
mav参数可以添加移动平均线，更好的看趋势。
mpf.plot(data, type="candle", mav=2)还可以添加多条移动平均线：
mpf.plot(data, type="candle", mav=(2, 3))获取指数数据
import akshare as ak
# 获取上证指数每日的变化数据 OHLC
sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")这样就可以获取到上证指数所有历史数据啦～
获取A股数据
# 获取茅台股票每日的变化数据 采用前复权方式计算（关于复权计算更多知识以后分享，大家可以网络查找相关资料）
stock_zh_mt_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="600519", period="daily", start_date="20170301", end_date="20210913", adjust="qfq")获取港股数据
# 获取港股腾讯股票历史数据
stock_hk_tx_hist_df = ak.stock_hk_hist(symbol="00700", start_date="20170301", end_date="20210913", adjust="qfq")获取美股数据
# 获取美股苹果公司历史股票数据
stock_us_apple_hist_df = ak.stock_us_hist(symbol="105.AAPL", start_date="20100101", end_date="20210913", adjust="qfq")获取基金数据
# 获取易方达蓝筹从发行到现在的净值数据
yfd_fund = ak.fund_em_open_fund_info(fund="005827", indicator="单位净值走势")来，操作
按上面方法，我们获取上证指数数据后，选取从2020-01-01到现在的数据进行可视化，然后在进行细分可视化，并选择不同的移动平均线。
2020-01-01-"2021-09-1mav=
import akshare as ak
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
# 获取上证指数每日的变化数据 OHLC
sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
data1 = sz_index.loc["2020-01-01 00:00:00+00:00":"2021-09-13 00:00:00+00:00"]
mpf.plot(data1, type="candle", mav=(200, 300, 350), volume=True)2021-01-01-"2021-09-1mav=
data2 = sz_index.loc["2021-01-01 00:00:00+00:00":"2021-09-13 00:00:00+00:00"]
mpf.plot(data2, type="candle", mav=(30, 60, 120), volume=True)2021-04-01-"2021-09-1mav=
data3 = sz_index.loc["2021-04-01 00:00:00+00:00":"2021-09-13 00:00:00+00:00"]
mpf.plot(data3, type="candle", mav=(5, 10, 20), volume=True)老表荐书
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文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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