【K线绘图】教你用python绘制带有买卖点的股票K线图（附送鳄鱼指标、顾比均线指标、dataframe格式化输出）

article/2025/10/27 23:43:34

提示：文章内买卖点不构成交易依据，请根据情况自行决策。

教你用python绘制带有买卖点的股票K线图（附带鳄鱼指标、顾比均线指标、dataframe格式化输出）

  • 前言
  • 一、自己绘图，是不是疯了？
  • 二、分步说明
    • 1. 准备工作
      • 1.1 安装必要的包
      • 1.2 获取日K数据
      • 1.3 下载MyTT文件
    • 2. 代码分段说明
      • 2.1 代码变编码
      • 2.2 表格美化输出
    • 3. 新增鳄鱼指标与顾比均线指标
      • 3.1 鳄鱼指标（摘自MT5）
      • 3.2 顾比均线
    • 4. 绘制K线图（封装成函数，方便调用）
  • 三、完整代码
  • 总结

前言

快速绘制一张属于自己的量化交易图，是研判指标和交易策略的有效工具。下图是个人将MT5的鳄鱼指标移植到python代码里，并通过绘图函数进行了绘制。其中红色箭头为买入标志，绿色箭头为卖出标志。当然如果要进行实盘，还需要再增加条件进行细化。这里只是抛砖引玉，故有兴趣的朋友可自行实践，也欢迎在评论区留言交流。
在这里插入图片描述

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例仅供参考

一、自己绘图，是不是疯了？

有人说，交易软件这么发达，也可以自己写指标，还要用Python自己写代码，是不是疯了。多此一举！

事实是，要对量化策略买卖点进行研判，以修改和再评估，绘图这种直观的方式必不可少。有多少人，只能在策略的黑匣子里琢磨，改来改去却又不知道为何修改，怎么修改？于是越改越晕…

下面咱们就来尝试自己撸代码，搞个私人定制的绘图工具。

二、分步说明

1. 准备工作

1.1 安装必要的包

安装matplotlib，mplfinance模块

pip install matplotlib
pip install mplfinance

1.2 获取日K数据

为了方便，这里我们使用 Ashare包，小巧方便，只一个文件。下载Ashare.py并将其也和测试代码放在同一目录即可。

计算指标，先得有数据，采集数据可考文章《一文学懂通过Tushare、AKshare、baostock、Ashare、Pytdx获取股票行情数据（含代码）》
https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/125815775

1.3 下载MyTT文件

访问https://github.com/mpquant/MyTT，下载MyTT文件放到运行Python的目录即可，下面会用到，需要提前准备好。了解更多指标计算可参考下文：

【指标计算】老妈再也不担心我的指标算不好了（教你用MyTT、TA-Lib、Pandas TA计算股票指标，附源代码）_IT里的交易员的博客-CSDN博客_python股票指标计算库
https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/125826838

2. 代码分段说明

下面是分段解释，熟悉的朋友可以跳过，看不懂完整代码的再回过来看也不迟。由于这里需要引用的东西比较多，所以还是逐个给大家解释下，免得后面晕菜。

2.1 代码变编码

将6为数字代码，如“600000”转化为“sh.600000”，方便Ashare调用。

def code2symbol(code,kind="sh.code"):'''根据code代码开头数字转为为标准的symbol'''if len(code) == 6 and kind == "sh.code":if code[0] == "6" or code[0] == "9":  #上证股票return "sh"+codeif code[0] == "0" or code[0] == "3" or code[0] == "2":  #深证股票return "sz"+codeif code[0] == "4" or code[0] == "8":  #北证股票return "bj"+code

2.2 表格美化输出

很多人使用print输出pandas的dataframe，打印中少行少列，数据还对不齐，确实对数据分析不方便，这里咱们增加一个小工具（也是我博客的常见菜），需要对代码稍稍加工下，整段函数复制即可。

为了方便数据展示，需要调用prettytable包，请测试前提前安装，以免报错。安装语句如下：

pip install -U prettytable

格式化输出函数代码如下：

def df_table(df,index):import prettytable as pt#利用prettytable对输出结果进行美化,index为索引列名:df_table(df,'market')tb = pt.PrettyTable()df = df.reset_index(drop = True)tb.add_column(index,df.index)for col in df.columns.values:#df.columns.values的意思是获取列的名称tb.add_column(col, df[col])print(tb)

3. 新增鳄鱼指标与顾比均线指标

3.1 鳄鱼指标（摘自MT5）

MT5是啥？问度娘。
鳄鱼指标？鳄鱼指标有蓝、红、绿三条。蓝线，是鳄鱼的颚。红线，是鳄鱼的牙齿。绿线，是鳄鱼的上唇。基本上，无论实时价格往任何方向移动，鳄鱼线扮演着使我们的交易保持正当方向的罗盘角色。

def Alligator(CLOSE, HIGH, LOW, FAST=5, MID=8, SLOW=13):''' 鳄鱼指标 '''MP    = (HIGH + LOW)/2 # 中间价# MP    = (CLOSE + HIGH + LOW)/3 # 中间价LIPS  = SMA(MP,FAST) #鳄鱼的嘴唇TEETH = SMA(MP,MID)  #鳄鱼的牙齿JAW   = SMA(MP,SLOW) #鳄鱼的下巴return LIPS,TEETH,JAW

3.2 顾比均线

顾比均线又叫顾比移动复合平均线，由澳大利亚的投资家戴若-顾比先生发明。顾比均线由短期线束：3、5、8、10、12、15均线，和 长期线束：30、35、40、45、50、60组成。用短期线束和长期线束来判断短长线的趋势，很好的过滤了单一的均线产生的骗线的问题。

def Guby(CLOSE, SHORT_MA = [3,5,8,10,12,15], LONG_MA = [30,35,40,45,50,60] ):'''顾比均线'''# 短期线束SHORT0 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[0]);SHORT1 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[1]);SHORT2 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[2]);SHORT3 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[3]);SHORT4 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[4]);SHORT5 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[5]);    # 长期线束LONG0 = EMA(CLOSE,LONG_MA[0]);LONG1 = EMA(CLOSE,LONG_MA[1]);LONG2 = EMA(CLOSE,LONG_MA[2]);LONG3 = EMA(CLOSE,LONG_MA[3]);LONG4 = EMA(CLOSE,LONG_MA[4]);LONG5 = EMA(CLOSE,LONG_MA[5]); return SHORT0,SHORT1,SHORT2,SHORT3,SHORT4,SHORT5,LONG0,LONG1,LONG2,LONG3,LONG4,LONG5

4. 绘制K线图（封装成函数，方便调用）

这里以鳄鱼指标进行演示，顾比均线大家有兴趣自己修改玩。有问题可在评论区留言。
传入参数df为dataframe格式数据，必须包含open，high，low，close，volume，需要在主图添加指标的，将指标也作为一列即可。如鳄鱼指标的’LIPS’,‘TEETH’,‘JAW’。

这里对每一行进行了注释，就是方便大家修改代码，实现自己的需要。不过代码坑比较多，建议直接使用。笔者在这里折腾的时间比做指标还要长几倍！

def draw_kline(df):# 调用make_marketcolors函数，定义K线颜色，'i'表示根据K线颜色mc = mpf.make_marketcolors(up="red",  # 上涨K线的颜色down="green",  # 下跌K线的颜色edge='i',  # 蜡烛图箱体的颜色，'i'表示跟随K线颜色volume='i',  # 成交量柱子的颜色，'i'表示跟随K线颜色wick='i',  # 蜡烛图影线的颜色，'i'表示跟随K线颜色)# 调用make_mpf_style函数，自定义图表样式 ，函数返回一个字典，查看字典包含的数据，按照需求和规范调整参数style = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style="ggplot", marketcolors=mc,rc={'font.family': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': 'False'})# 添加单个指标示例# add_plot=[# mpf.make_addplot(df.LIPS),# mpf.make_addplot(df.TEETH),# mpf.make_addplot(df.JAW)]# 鳄鱼指标(后两行为多空标记)    add_plot=[mpf.make_addplot(df[['LIPS','TEETH','JAW']]),mpf.make_addplot(df['duo'].values, scatter=True, markersize=20, marker='^', color='r'),mpf.make_addplot(df['kong'].values, scatter=True, markersize=20, marker='v', color='g'),]# # 顾比均线# add_plot=[mpf.make_addplot(df[['SHORT0','SHORT1','SHORT2','SHORT3','SHORT4','SHORT5','LONG0','LONG1','LONG2','LONG3','LONG4','LONG5']])]       # 开始绘图mpf.plot(data=df,type="candle",title="K线图",addplot=add_plot,ylabel="价格",style=style,volume=True,figratio=(20,14),figscale=1)

三、完整代码

绘制带有鳄鱼指标及多空方向K线图（下方是成交量）完整代码。具体多空点没有进行细化研究，故不要作为买卖依据，实盘请再细化。

import time
from Ashare import *
# 加载指标计算库
from MyTT import *import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf# ===============表格美化输出===============
def df_table(df,index):import prettytable as pt#利用prettytable对输出结果进行美化,index为索引列名:df_table(df,'market')tb = pt.PrettyTable()df = df.reset_index(drop = True)tb.add_column(index,df.index)for col in df.columns.values:#df.columns.values的意思是获取列的名称tb.add_column(col, df[col])print(tb)def code2symbol(code,kind="sh.code"):'''根据code代码开头数字转为为标准的symbol'''if len(code) == 6 and kind == "sh.code":if code[0] == "6" or code[0] == "9":  #上证股票return "sh."+codeif code[0] == "0" or code[0] == "3" or code[0] == "2":  #深证股票return "sz"+codeif code[0] == "4" or code[0] == "8":  #北证股票return "bj"+codedef Alligator(CLOSE, HIGH, LOW, FAST=5, MID=8, SLOW=13):''' 鳄鱼指标 '''MP    = (HIGH + LOW)/2 # 中间价# MP    = (CLOSE + HIGH + LOW)/3 # 中间价LIPS  = SMA(MP,FAST) #鳄鱼的嘴唇TEETH = SMA(MP,MID)  #鳄鱼的牙齿JAW   = SMA(MP,SLOW) #鳄鱼的下巴return LIPS,TEETH,JAWdef Guby(CLOSE, SHORT_MA = [3,5,8,10,12,15], LONG_MA = [30,35,40,45,50,60] ):'''顾比均线'''# 短期线束SHORT0 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[0]);SHORT1 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[1]);SHORT2 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[2]);SHORT3 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[3]);SHORT4 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[4]);SHORT5 = EMA(CLOSE,SHORT_MA[5]);    # 长期线束LONG0 = EMA(CLOSE,LONG_MA[0]);LONG1 = EMA(CLOSE,LONG_MA[1]);LONG2 = EMA(CLOSE,LONG_MA[2]);LONG3 = EMA(CLOSE,LONG_MA[3]);LONG4 = EMA(CLOSE,LONG_MA[4]);LONG5 = EMA(CLOSE,LONG_MA[5]); return SHORT0,SHORT1,SHORT2,SHORT3,SHORT4,SHORT5,LONG0,LONG1,LONG2,LONG3,LONG4,LONG5def draw_kline(df):# 调用make_marketcolors函数，定义K线颜色，'i'表示根据K线颜色mc = mpf.make_marketcolors(up="red",  # 上涨K线的颜色down="green",  # 下跌K线的颜色edge='i',  # 蜡烛图箱体的颜色volume='i',  # 成交量柱子的颜色wick='i',  # 蜡烛图影线的颜色)# 调用make_mpf_style函数，自定义图表样式 ，函数返回一个字典，查看字典包含的数据，按照需求和规范调整参数style = mpf.make_mpf_style(base_mpl_style="ggplot", marketcolors=mc,rc={'font.family': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': 'False'})# 添加单个指标示例# add_plot=[# mpf.make_addplot(df.LIPS),# mpf.make_addplot(df.TEETH),# mpf.make_addplot(df.JAW)]# 鳄鱼指标(后两行为多空标记)    add_plot=[mpf.make_addplot(df[['LIPS','TEETH','JAW']]),mpf.make_addplot(df['duo'].values, scatter=True, markersize=20, marker='^', color='r'),mpf.make_addplot(df['kong'].values, scatter=True, markersize=20, marker='v', color='g'),]# # 顾比均线# add_plot=[mpf.make_addplot(df[['SHORT0','SHORT1','SHORT2','SHORT3','SHORT4','SHORT5','LONG0','LONG1','LONG2','LONG3','LONG4','LONG5']])]       # 开始绘图mpf.plot(data=df,type="candle",title="K线图",addplot=add_plot,ylabel="价格",style=style,volume=True,figratio=(20,14),figscale=1)if __name__ == "__main__":# 1.过Ashare获取数据print('开始提取K线数据')name = code = '300450' period = '1d'from  Ashare import *df = get_price(code2symbol(code),frequency=period,count=500)  #frequency='1d' 表是获取日K,count=1000，表示获取1000根K线# print('Ashare行情获取\n',df)# df_table(df.tail(20),'df')# 2. 测试计时开始，测试哪个就把if 后面的0改为1即可，其它改成0。time1 = time.time()print('开始计算指标')if 0:# 计算顾比均线df['SHORT0'],df['SHORT1'],df['SHORT2'],df['SHORT3'],df['SHORT4'],df['SHORT5'],df['LONG0'],df['LONG1'],df['LONG2'],df['LONG3'],df['LONG4'],df['LONG5'] = Guby(df['close'])df_table(df.tail(5),'df')if 1:# 计算鳄鱼指标df['LIPS'],df['TEETH'],df['JAW'] = Alligator(df['close'], df['high'], df['low'], FAST=5, MID=8, SLOW=13)df_table(df.tail(5),'df')if 1:df['duo'] = CROSS(df['LIPS'].values,df['JAW'].values)df['kong'] = CROSS(df['JAW'].values,df['LIPS'].values)df['duo']= df['duo'].apply(lambda x: 1 if x==True else None)df['kong'] = df['kong'].apply(lambda x: -1 if x==True else None)df_table(df.tail(20),'df')draw_kline(df.tail(120))time2 = time.time()print("计算指标并绘图耗时:",time2-time1,'秒')

经过测试，速度还是很快的，绘图也很快。最终截图在文章开头。
在这里插入图片描述

总结

写到这里已是深夜2点。不知道为什么，写文章，深夜效率很高，不过这么熬夜，也确实对身体不好。今天先写到这里。代码均调测无误，拿来就可以用。创作不易，欢迎评论收藏！

明天还有很多工作，抓紧睡觉去。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/Pth5UrrW.shtml

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