使用Python画股票的K线图的方法步骤

昵称806630 2020-10-15

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本文简单介绍了如何从网易财经获取某支股票的价格数据，并根据价格数据画出相应的日K线图。有助于新手了解并使用Python的相关功能。包括列表、自定义函数、for循环、if函数以及如何使用matplotlib进行作图等内容。

第一步：从网易财经获取股票的价格数据

我一般是在网易财经查看某支股票的价格和成交数据，网易财经可以查到任意沪深的股票，我们使用招商银行的数据作为参考。

1、构建爬虫获取股票价格数据

这里不对Python做介绍了，如果需要了解什么是Python，可以自行百度或者访问Python官网.

加载需要的模块

代码如下：

import re,urllib2,time,csv,datetime

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.finance as mpf

import matplotlib.dates as mpd

其中urllib2是用来解析HTML内容的包，主要是从url获取网页内容；re是正则表达式包，本文会使用正则表达式来从抓取的网页数据中获取到有用的数据；time和datetime是时间相关的包，主要用来设定要抓取的时间以及其它相关时间的处理；csv包是用来生成csv数据（该数据会被用于R来画K线图），其余的几个包会在使用时单独介绍，你也可以在需要的时候在程序头部补充import。

设定时间相关

代码如下：

t = time.localtime() # 获取当前的本地时间

year = range(t[0],1989,-1) # 设定年度范围，从当前年度至沪市开市的年份倒序生成

season = range(4,0,-1) # 生成季度的数据列表，从4季度到1季度倒序生成

为什么要这么设定时间呢？仔细的查看网易股票数据的url，是按照年度和季度来构成的，我们发现搜索数据也是用年度和季度来搜索的。

招商银行2017年1季度数据

其url构成如下：http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600036.html?year=2017&season=1可见可拆为6个子字符串，分别是http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_、600036、.html?year=、2017、&season=、1。其中第2、4、6个子串可以参数化输入获取特定需求的数据。

定义获取数据的函数

代码如下：

def getData(url):

request = urllib2.Request(url)

response = urllib2.urlopen(request)

content = response.read()

pattern = re.compile('</thead[\s\S]*</tr> </table>')

ta = re.findall(pattern, str(content))

pattern1 = re.compile("<td class='cGreen'>")

pattern2 = re.compile("<td class='cRed'>")

pattern3 = re.compile(",")

tab1 = re.sub(pattern1,"<td>",str(ta))

tab2 = re.sub(pattern2,"<td>",str(tab1))

tab = re.sub(pattern3, "", str(tab2))

if len(tab) == 0:

data = []

else:

pattern3 = re.compile('<td>(.*?)</td>')

data = re.findall(pattern3, str(tab))

for d in data:

if d == '':

data.remove('')

return data

本段代码定义个一个函数getDate(url)，函数名为getData，参数为url。相当于从该url获取股票的交易数据，显然这个函数是定制的。

首先，我们用urllib2模块的相关函数解析并获取网页的数据。第二步，使用re模块的数据对抓取的网页内容进行初步的处理，分为了三个过程

首先匹配"</thead[\s\S]*</tr> </table>"之间的内容并返回，因为在这之间的内容包含了所有需要的数据，这是一个简单的正则表达式，表示返回</thead和</tr> </table>两个字符串之间的所有内容
匹配<td class='cGreen'>、<td class='cRed'>并使用<td>替换，因为这两个字符串会影响后续的匹配数据，现行替换掉可以更方便的匹配到需要的数据
替换到千分位","号，因为Python和R并不会识别有千分位号的数据，所以我们要将数据转换为非千分位的数据。
tab是按照要求最后获取的包含数据和文本的原始内容
用if函数来获取除文本的数据，因为如果year和season超过了当前的界限，会返回空的tab，所以我们在这里进行判断，如果少了这个判断，会报出index error。这个if函数表示了如果tab为空，data也是个空的列表，如果tab不为空，那么根据pattern3返回需要的数据至data列表
用一个for循环来遍历data列表，删除空白的内容（其实这一步不需要，因为在if中已经剔除了空的内容。

所以定义了以上的函数后，就可以使用该函数返回特定url的数据。

获取某支股票的数据

代码如下：

def get_stock_price(code):

url1 = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_"

url2 = ".html?year="

url3 = "&season="

urllist = []

for k in year:

for v in season:

urllist.append(url1+str(code)+url2+str(k)+url3+str(v))

price = []

for url in urllist:

price.extend(getData(url))

return price

自定义get_stock_price(code)函数，code是指股票代码，使用该函数可以返回该股票所有的历史数据（OHLC以及其它）思路很简单：

根据code构建其股票数据的页面的url列表
使用getData(url）函数和for循环，返回所有的历史数据

最终返回的是price的数据列表

这样，我们就可以使用该函数获取某支股票的所有历史数据：

1 2	`# get all histrocial data include all price and others` `price` `=` `get_stock_price(600036)`

获取招商银行（600036）的所有历史数据。

2、保存数据

保存为csv文件

代码如下：

writer = csv.writer(file("stock.csv",'wb'))

writer.writerow(['Date','Open','High','Low','Close','Volume'])

pr = []

for i in range(0,len(price),11):

pr.extend([[price[i],price[i+1],price[i+2],price[i+3],price[i+4],price[i+8]]])

for prl in pr:

writer.writerow(prl)

我们使用csv模块保存数据为csv文件，用于在R中读取并作图，我们查看在网易的数据展示可以发现，总共11个字段，所有我们在每11个切片中，返回时间、OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和交易量的数据并保存为csv的文件格式。

处理保存数据到列表

代码如下：

# get the number for date by date2num

def Date_no(strdate):

t = time.strptime(strdate, "%Y-%m-%d")

y,m,d = t[0:3]

d = datetime.date(y, m, d)

n = mpd.date2num(d)

return n

# get the price data

pr = []

for i in range(0,len(price),11):

pr.extend([[

Date_no(price[i])

,float(price[i+1])

,float(price[i+2])

,float(price[i+3])

,float(price[i+4])

,float(price[i+8])]]

)

这个程序片段是用来处理和保存数据用于在pyhton中做出K线图。

定义函数将字符串的时间处理为matplotlib中作图使用的数值（直接获取的数据中时间是字符串）
返回返回时间、OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和交易量的数据并存储在pr这个列表里

第二步：做出K线图

在R中作图

代码如下：

library(quantmod)

rm(list = ls())

setwd("~/GitHub/index/")

price <- as.xts(read.zoo("stock.csv",header=TRUE,sep=",",colClasses = c("Date", rep("numeric",5))))

n <- nrow(price)

m <- nrow(price)-100

#pdf(file = "k.pdf")

chartSeries(price[c(m:n)],theme = chartTheme("white"),up.col = "red",dn.col = "green",name = "600036",time.scale = 0.5,line.type = "l",bar.type = "ohlc",major.ticks='auto', minor.ticks=TRUE)

#dev.off()

做出的图片效果如下：