Python量化的關鍵是金融數據可視化，無論是傳統的K線圖，還是現在的策略分析，都需要大量的可視化圖表。具體到編程代碼，就是使用Python繪圖模塊庫繪圖，比如傳統的Python繪圖模塊庫有Matplotlib,Seaborn等。
對于股票和財經的金融數據源，可以使用Tushare庫來獲取和分析股票財經數據，我們獲得財經數據源后，就可以使用Pandas對金融數據的各種指標進行定制化的分析了，最后讓數據可視化，可以使用Matplotlib來繪制出美觀大方的金融圖形，為企業的決策提供便利。金融繪圖的主要步驟如下：
獲得股票數據源
Tushare是一個免費、開源的Python財經數據接口包。主要實現對股票等金融數據從數據采集、清洗加工到數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便于分析的數據，為他們在數據獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專注于策略和模型的研究與實現上?？紤]到Python 的Pandas包在金融量化分析中體現出的優勢，Tushare返回的絕大部分的數據格式都是Pandas的 DataFrame類型，非常便于用Pandas,NumPy和Matplotlib進行數據分析和可視化。
Tushare的官網地址
http:
//tushare.org
在Tushare中使用的股票代碼，可以參考東方財富網提供的股票代碼查詢頁面，如圖7-63所示
http:
//quote.eastmoney.com/stocklist.html
圖763股票代碼查詢頁面
使用pip安裝Tushare。安裝Tushare之前，需要使用pip命令先安裝好lxml,requests和bs4模塊。
pip
?install?tushare
顯示股票歷史數據
TuShare里的 get_hist_data()函數用于獲取到目前為止3年的歷史數據。獲取個股歷史交易數據（包括均線數據），可以通過參數設置獲取日k線、周k線、月k線，以及5分鐘、15分鐘、30分鐘和60分鐘k線數據。本接口只能獲取近3年的日線數據，適合搭配均線數據進行選股和分析。
參數說明：
-
code：股票代碼，即6位數字代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板）
-
start：開始日期，格式YYYY-MM-DD
-
end：結束日期，格式YYYY-MM-DD
-
ktype：數據類型，D=日k線 W=周 M=月 5=5分鐘 15=15分鐘 30=30分鐘 60=60分鐘，默認為D
-
retry_count：當網絡異常后重試次數，默認為3
-
pause:重試時停頓秒數，默認為0
返回值說明：
-
date：日期
-
open：開盤價
-
high：最高價
-
close：收盤價
-
low：最低價
-
volume：成交量
-
price_change：價格變動
-
p_change：漲跌幅
-
ma5：5日均價
-
ma10：10日均價
-
ma20:20日均價
-
v_ma5:5日均量
-
v_ma10:10日均量
-
v_ma20:20日均量
-
turnover:換手率[注：指數無此項]
查看編號為600848的股票代碼在2018年3月的歷史數據，使用Tushare的get_hist_data()返回的是Pandas的DataFrame對象，這個DataFrame對象的columns比較多，在控制臺顯示不全，所以使用Pandas的to_csv()函數保存到hist_data.csv文件中。
import
?tushare?
as
?ts
data
?=?ts.get_hist_data(
'600848'
,start=
'2018-03-01'
,end=
'2018-03-31'
)
data
.to_csv(
'hist_data.csv'
?)
運行腳本，已記事本打開hist_data.csv文件。
我們查看hist_data.csv文件會發現，編號為600848的股票代碼在2018年3月的歷史交易數據是按照交易日期降序排列的。但展示在折線圖上的的日期一般要按升序排列。所以還要對DataFrame對象的index屬性進行排序。使用Pandas的DataFrame對象的sort_index()函數，使交易日期按照從小到到大的升序排列。這樣畫出的折線圖就符合人們查看歷史交易數據的正常習慣了，完整代碼如下。
import
?tushare?
as
?ts
data
?=?ts.get_hist_data(
'600848'
,start=
'2018-03-01'
,end=
'2018-03-31'
)
#?對交易時間進行降序排列
data
?=?
data
.sort_index()
data
.to_csv(
'hist_data.csv'
?)
獲得編號為600848的股票代碼在2018年3月的歷史交易數據后，就可以使用Maplotlib畫出股票歷史數據的折線圖，折線圖的橫坐標是股票歷史數據的交易日期，縱坐標是股票交易數據的開盤價(open)。
import
?tushare?
as
?ts
import
?matplotlib.pyplot?
as
?plt
from?datetime?
import
?datetime
data
?=?ts.get_hist_data(
'600848'
,start=
'2018-03-01'
,end=
'2018-03-31'
)
#?對時間進行降序排列
data
?=?
data
.sort_index()
xs?=?[datetime.strptime(d,?
'%Y-%m-%d'
).toordinal()?
for
?d?
in
?
data
.index?]
plt.plot_date(?xs?,?
data
[
'open'
]?,?
'b-'
)
plt.gcf().autofmt_xdate()??#?自動旋轉日期標記
plt.show()
運行腳本輸出以下圖形。
以上代碼的核心代碼如下，使用Tushare的get_hist_data()函數返回股票交易代碼的股票歷史數據，也就是Pandas的DataFrame對象data，data.index索引值是日期型字符串，使用Matplotlib的plot_date()畫圖函數，需要轉換成函數可以識別的Gregoian Calendar類型數據。
xs?=?[datetime.strptime(d,?
'%Y-%m-%d'
).toordinal()?
for
?d?
in
?data.
index
?]
以上表達式語句等同于以下語句。
xs?=?[]
for
?
date
?
in
?data.index:
????
print
(?
date
?)
????transDate?=?datetime.strptime(?
date
?,?
'%Y-%m-%d'
)
????xs.append(?transDate.toordinal())
繪制折線圖的X 軸的日期也可以使用
matplotlib.dates.strpdate2num()
函數進行轉換，完整代碼如下。
import
?tushare?
as
?ts
import
?matplotlib.pyplot?
as
?plt
import
?matplotlib.dates?
as
?mdates
data
?=?ts.get_hist_data(
'600848'
,start=
'2018-03-01'
,end=
'2018-03-31'
)
#?對時間進行降序排列
data
?=?
data
.sort_index()
xs?=?[mdates.strpdate2num(
'%Y-%m-%d'
)(d?)?
for
?d?
in
?
data
.index?]
plt.plot_date(?xs?,?
data
[
'open'
]?,?
'b-'
)
plt.gcf().autofmt_xdate()??#?自動旋轉日期標記
plt.show()
運行腳本輸出以下圖形。
獲取60分鐘k線數據。
import
?tushare?
as
?ts
import
?matplotlib.pyplot?
as
?plt
import
?matplotlib.dates?
as
?mdates
data
?=?ts.get_hist_data(
'600848'
,?ktype=
'60'
)
xs?=?[mdates.strpdate2num(
'%Y-%m-%d?%H:%M:%S'
)(d?)?
for
?d?
in
?
data
.index?]
#設置時間標簽顯示格式
ax?=?plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(
'%Y-%m-%d?%H:%M:%S'
))
plt.plot_date(xs,?
data
[
'open'
],
'-'
?,?label=
'open'
)
plt.legend(loc=
0
??)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()
運行腳本輸出以下圖形。
圖768編號為600848的股票代碼的60分鐘內的k線圖
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