Python量化交易基礎講堂-Matplotlib圖表區間標記

你們是否留意到《Python實戰-構建基於股票的量化交易系統》小冊子的介紹中有一副圖：bash

接下來，咱們手把手教你們如何來繪製標記着上證指數漲跌週期的圖片。此處會涉及到matplotlib、pandas、tushare、numpy等Python第三方庫的使用。markdown

首先使用tushare的ts.get_k_data接口獲取上證綜指2008年至2019的日交易數據。函數

#獲取上證綜指2008年至2019的日交易數據
 sh=ts.get_k_data('sh',start='2008-1-1', end='2019-1-1')
print(sh.head())

           date     open    close     high      low      volume code
183  2008-10-06  2267.39  2173.74  2267.39  2172.57  60938100.0   sh
184  2008-10-07  2101.09  2157.84  2183.00  2072.90  56902600.0   sh
185  2008-10-08  2095.91  2092.22  2127.08  2059.09  50759500.0   sh
186  2008-10-09  2125.57  2074.58  2130.87  2063.41  45071000.0   sh
187  2008-10-10  1995.96  2000.57  2027.83  1963.18  54077500.0   sh

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使用matplotlib的plot()函數繪製上證指數的收盤價。spa

sh['close'].plot(figsize=(16,8))
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從圖中能夠看到2014年開始的那一輪牛市，從2014年7月持續到2015年6月，這11個月指數竟然從2075.48點漲到了5178.19點。咱們使用matplotlib的annotate ()函數在圖表中標註下牛市的起點和終點。3d

plt.annotate('牛市起點',
   xy=('2014-7-1',2054),
   xytext=('2014-3-1',2500),
   bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5',
   fc = 'yellow', alpha = 0.5),
   arrowprops=dict(facecolor='red',
   shrink=0.05),fontsize=12)

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接下來用matplotlib的axhline()函數將指數中位值設置爲水平參考線(horizontal)，用matplotlib的axvline()函數將指數最小值所在交易日設置爲垂直參考線(vertical)。code

plt.axhline(y=sh['close'].median(), c='r', ls='--', lw=2)
plt.axvline(x=sh[sh['close'].values == sh['close'].min()].index, c='g', ls='-.', lw=2)
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接下來用matplotlib的axhspan()函數將牛市的起始點位設置爲平行於x軸的參考區域(horizontal)，用matplotlib的axvspan ()函數將牛市的起始交易日設置爲平行於y軸的參考區域 (vertical)。orm

plt.axhspan(ymin=2075.48, ymax=5178.19, facecolor='purple', alpha=0.3)
plt.axvspan(xmin='2014-7-1', xmax='2015-6-15', facecolor='g', alpha=0.3)

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接下來咱們對圖表的樣式細節進行調整。好比去掉圖形上邊和右側的邊框、設置座標軸上的刻度線位置、將刻度線放在座標軸內側。接口

# 樣式調整
# spines設置圖表left\right\bottom\top邊框，此處去掉圖形上邊和右側的邊框
for spine in plt.gca().spines.keys():
    print(spine)
    if spine == 'top' or spine == 'right':
        plt.gca().spines[spine].set_color('none')

# 設置座標軸上的刻度線位置（其實這裏的設置跟默認同樣）
plt.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')
plt.gca().yaxis.set_ticks_position('left')

# 將刻度線放在座標軸內側
plt.tick_params(direction = 'in')

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