python画蜡烛函数 python画灯笼代码

蜡烛怎么在一个小地方画九个

1、首先画上一条向下python画蜡烛函数的弧线。

2、其次在用一条不规则python画蜡烛函数的波浪线连接出蜡烛的顶部。

3、然后在顶部的下方用不规则的波浪线画出向下流的蜡油。

4、最后用曲线把蜡烛的蜡柱给勾勒出来注意形状同方法画九次就可以python画蜡烛函数了。以上就是蜡烛的画法。

怎么利用python代码绘制蜡烛线型k线图

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLY

from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

ticker = '600028' # 600028 是"中国石化"的股票代码

ticker += '.ss'   # .ss 表示上证 .sz表示深证

date1 = (2015, 8, 1) # 起始日期，格式：(年，月，日)元组

date2 = (2016, 1, 1)  # 结束日期，格式：(年，月，日)元组

mondays = WeekdayLocator(MONDAY)            # 主要刻度

alldays = DayLocator()                      # 次要刻度

#weekFormatter = DateFormatter('%b %d')     # 如：Jan 12

mondayFormatter = DateFormatter('%m-%d-%Y') # 如：2-29-2015

dayFormatter = DateFormatter('%d')          # 如：12

quotes = quotes_historical_yahoo_ohlc(ticker, date1, date2)

if len(quotes) == 0:

    raise SystemExit

fig, ax = plt.subplots()

fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

ax.xaxis.set_major_locator(mondays)

ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)

ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)

#ax.xaxis.set_minor_formatter(dayFormatter)

#plot_day_summary(ax, quotes, ticksize=3)

candlestick_ohlc(ax, quotes, width=0.6, colorup='r', colordown='g')

ax.xaxis_date()

ax.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')

ax.grid(True)

plt.title('中国石化 600028')

plt.show()

用python解决生日蜡烛问题

为了这个题，我找到了我的高中老师，数学全就饭吃了

class leijia:

    def test(self, num):

        for i in range(20, 40):

            sum = 0

            for j in range(i, i + 20):

                sum = sum + j

                if sum == num:

                    i = i - 1

                    return print("from" + str(i))

        return False

if __name__ == '__main__':

    lazhu = 236

    a = leijia()

    a.test(num=lazhu)

Python量化教程：不得不学的K线图「代码复制可用」

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉python画蜡烛函数他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗python画蜡烛函数？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

什么软件能画出蜡烛图或者柱状图？

photoshop就可以,

我的photoshop从零开始的教程书.

其中就有绘制蜡烛的介绍操作.

(这里面的蜡烛做出来是非常逼真的)

带图教程,

这是用PS制作蜡烛(简单版的)

蜡烛图是什么？如何通过蜡烛图掌握交易技巧？

相信金融界的朋友们对蜡烛图都不陌生，蜡烛图是一种在金融市场中所采取的技术分析的方法，它能够让投资者利用在图表上标价的方式，分析接下来外汇市场的趋势。蜡烛图上的蜡烛线能够清晰地表明当时市场的数据，蜡烛线是根据特定时间内商家与买家的价格商议变化程度而定的函数。虽然蜡烛图在金融市场内很常见，但是若是想掌握蜡烛图的交易技巧，还是需要时间来研究的。

观察蜡烛图的方法

蜡烛图表明了买卖双方在价格上的定义，一般蜡烛图会从单个水平线开始走向。对于买方来说，当水平线是白色的或者正在上涨，则说明开盘价正在上升，相反，若是黑色或者是下降的方向，则视为看跌。对于卖家来说，若是价格正在上涨，则会出现上影线，若是价格下跌，则会出现下影线。

观察蜡烛图的作用

根据蜡烛线的走势，可以观察出买家和卖家的价格最高点，从而进行价格打压，将买家和买家的蜡烛线放在一起观察，则可以看到买卖双方的价格变动情况，确认主导方，根据主导方来改变价格。在蜡烛图中还可以看到买卖双方在未来价格的动向，这都能从蜡烛图的形态上观察出来。

关于蜡烛图

蜡烛图也被称为K线图， 是对交易者来说十分重要的观察过程，他们会利用 K线图进行技术分析，从而作为价格交易的参考。但是经过K线图所得出来的价格指标并不一定是准确的，还要根据不同情况来进行具体的分析。 K线图一般是对一段时间内数据的呈现，在这段时间内也会受到一些外界因素的影响而发生改变。所以在使用蜡烛图时要与其他的指标进行综合分析。

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