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今天小编给大家分享一下怎么使用Python代码创建复杂的财务图表的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
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将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。对于尚未安装这些软件包的人，请将此代码复制到你的终端中：
pip install pandas pip install requests pip install mplfinance
完成安装包后，是时候将它们导入到我们的 python 环境中了。
import pandas as pd import requests import mplfinance as mf
现在，我们已经导入了所有必要的包。让我们使用12data.com[1]提供的 API 端点拉取亚马逊的历史股票数据。在此之前，12data.com上的一条说明：12data是领先的市场数据提供商之一，拥有适用于所有类型市场数据的大量 API 端点。与十二数据提供的 API 交互非常容易，并且拥有有史以来最好的文档之一。此外，请确保你在12data.com上拥有一个帐户，只有这样，你才能访问你的 API 密钥（使用 API 提取数据的重要元素）。
def get_historical_data(symbol, start_date):
api_key = 'YOUR API KEY'
api_url = f'https://api.twelvedata.com/time_series?symbol={symbol}&interval=1day&outputsize=5000&apikey={api_key}'
raw_df = requests. get(api_url).json()
df = pd.DataFrame(raw_df['values']).iloc[::-1].set_index('datetime').astype(float)
df = df[df.index >= start_date]
df.index = pd.to_datetime(df.index)
return df
amzn = get_historical_data('AMZN', '2021-01-01')
amzn.tail()输出：
代码说明
我们做的第一件事是定义一个名为'get_historical_data'的函数，该函数以股票代码（'symbol'）和历史数据的开始日期（'start_date'）为参数。
在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。
接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。在对原始 JSON 数据进行一些清理和格式化处理之后，我们以一个空的 Pandas DataFrame 的形式返回它。
最后，我们调用 created 函数来拉取亚马逊从 2021 年初开始的历史数据，并将其存储到"amzn"变量中。
OHLC 图表是一种条形图，显示每个时期的开盘价、最高价、最低价和收盘价。
OHLC 图表很有用，因为它们显示了一段时间内的四个主要数据点，许多交易者认为收盘价是最重要的。它也有助于显示增加或减少的动量。开合相距较远时表现强劲，开合相近时则表现优柔寡断或动能弱。
最高价和最低价显示了该时期的完整价格范围，有助于评估波动性1[2]。现在要使用 mplfinance 创建一个 OHLC 图表，只需一行代码：
mf.plot(amzn.iloc[:-50,:])
在上面的代码中，我们首先调用该plot函数，并在其中将我们之前提取的 Amazon OHLC 数据切片为最后 50 个读数，这样做的目的只是使图表更清晰，以便元素可见。上面的单行代码将产生如下所示的输出：
OHLC图表
交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。烛台在交易时很有用，因为它们在交易者指定的整个时间段内显示四个价格点（开盘价、收盘价、最高价和最低价）。
这种类型的图表最有趣的部分是它还可以帮助交易者阅读情绪，这是市场本身的首要驱动因素 2[3]。要使用 mplfinance 生成烛台图，我们只需添加另一个参数，即函数的type参数plot并candle在其中提及。代码如下所示：
mf.plot(amzn.iloc[:-50,:], type = 'candle')
上面的代码将生成一个如下所示的烛台图表：
烛台图
砖形图( Renko chart)是一种使用价格变动构建的图表，而不是像大多数图表那样同时使用价格和标准化时间间隔。该图表看起来像一系列砖块，当价格移动指定的价格金额时会创建一个新砖块，并且每个块都与前一个砖块成 45 度角（向上或向下）。Renko 图表的主要用途是过滤掉噪音并帮助交易者更清楚地看到趋势，因为所有小于框大小的运动都被过滤掉 3[4] 。
据我所知，mplfinance 是唯一提供 Renko 图表的 Python 库，也是我们接下来要看到的，这就是为什么这个包在金融可视化方面具有强大优势的原因。现在要创建一个 Renko，我们只需要在函数renko的type参数中指定plot。Renko 图表的代码如下所示：
mf.plot(amzn, type = 'renko')
我们还可以向plot函数添加一个额外的参数，该参数是根据renko_params我们的需要和其他类似类型修改砖块大小的参数，但我更喜欢默认的。上面的代码生成了一个看起来像这样的砖形图：
砖形图
点数图，简称 P&F 图，类似于 Renko 图，它在不考虑时间流逝的情况下绘制资产的价格走势。与其他一些类型的图表（例如烛台）相反，烛台标志着资产在设定的时间段内的变动程度，而 P&F 图表使用由堆叠的 X 或 O 组成的列，每个列代表一定数量的价格变动。X 代表价格上涨，而 O 代表价格下跌。当价格反转反转量 4[5] 时，会在 O 之后形成新的 X 列或在 X 之后形成新的 O 列。
支持点数图的函数在其他地方找不到，只能在 mplfinance 库中找到，而且它还使我们可以通过仅pnf在函数的type参数中指定来创建图表的过程更容易plot。代码如下所示：
mf.plot(amzn, type = 'pnf')
点数图
mplfinance 包不仅限于生成不同类型的图表，还使我们能够通过添加简单移动平均线 (SMA) 和交易量等附加指标使这些图表更具洞察力。对于那些不知道这两者的人来说，成交量是交易者在特定时间范围内买卖的股票数量，而简单移动平均线 (SMA) 只不过是特定时间段的平均价格。它是一种技术指标，广泛用于创建交易策略。
用 matplotlib 绘制这些数据需要一千年，而 mplfinance 允许我们只用一行代码就可以完成这项任务。除了type参数之外，我们只需要引入另外两个参数，一个是mav我们必须指定每个 SMA 的回溯期的参数，另一个是volume我们必须提到的参数，True 如果我们想将成交量图添加到我们的图表中，或者False 我们不想。这两个指标的代码如下所示：
mf.plot(amzn, mav = (10, 20), type = 'candle', volume = True)
可以通过两种方式修改和试验上述代码。第一种方法显然是尝试不同类型的图表。在上述代码中，我们提到我们的图表类型是烛台，但你可以将其更改为 OHLC、Renko 甚至 P&F 图表，并观察每个图表及其两个附加指标的外观。下一个方法是使用mav我们可以添加任意数量的具有不同回顾期的 SMA的参数。上述代码的输出如下所示：
如果你想知道如何保存这些财务可视化中的任何一个，只需添加另一个参数，savefig即你只需提及其文件名的参数，其余部分将被处理。假设你想保存上面的图，那么你必须遵循的代码如下所示：
mf.plot(amzn, mav = (10, 20), type = 'candle', volume = True, savefig = 'amzn.png')
import pandas as pd
import requests
import mplfinance as mf
# Extracting stock data
def get_historical_data(symbol, start_date):
api_key = 'YOUR API KEY'
api_url = f'https://api.twelvedata.com/time_series?symbol={symbol}&interval=1day&outputsize=5000&apikey={api_key}'
raw_df = requests.get(api_url).json()
df = pd.DataFrame(raw_df['values']).iloc[::-1].set_index('datetime').astype(float)
df = df[df.index >= start_date]
df.index = pd.to_datetime(df.index)
return df
amzn = get_historical_data('AMZN', '2021-01-01')
amzn.tail()
# 1. OHLC Chart
mf.plot(amzn.iloc[:-50,:])
# 2. Candlestick Chart
mf.plot(amzn.iloc[:-50,:], type = 'candle')
# 3. Renko Chart
mf.plot(amzn, type = 'renko')
# 4. Point and Figure Chart
mf.plot(amzn, type = 'pnf')
# 5. Technical chart
mf.plot(amzn, mav = (10, 20), type = 'candle', volume = True)
# 6. Plot customization
mf.plot(amzn, mav = (5, 10, 20), type = 'candle',
volume = True, figratio = (10,5),
style = 'binance', title = 'AMZN STOCK PRICE',
tight_layout = True)
# 7. Saving the plot
mf.plot(amzn, mav = (5, 10, 20), type = 'candle',
volume = True, figratio = (10,5),
style = 'binance', title = 'AMZN STOCK PRICE',
tight_layout = True, savefig = 'amzn.png')以上就是“怎么使用Python代码创建复杂的财务图表”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注创新互联行业资讯频道。