mplfinance模块Price-movement绘制砖型图和点数图（v=0.12.6a3）（六）
mplfinance模块Price-movement绘制砖型图和点数图（v=0.12.6a3）（六）
续：
Price-movement绘制价格变动图
一、价格变动图介绍
二、砖型图 Renko的绘制
三、点数图 Point and Figure的绘制
四、调整砖型图和点数图的大小
五、添加均线和成交量
一、价格变动图介绍
一个专业的交易员会使用多种图表，蜡烛图并不是唯一的。“Renko”、“Point and Figure”、“heikenashi”、“Kagi”和“Line Break”是几种常用的价格变动图表，mplfinance模块当前的版本只支持“Renko”、“Point and Figure”。
当前介绍的Renko”又称为砖型图、“Point and Figure”称为OX图或者点数图，他们有个共同的特点是忽略了时间的变化，能清晰的反应空间波动，从不动的角度对市场又更加清晰的认识，也有助于降低主观情绪的影响。
二、砖型图 Renko的绘制
这里提醒下，本篇是续写的第六篇，所有代码中用到的数据data都是从第一、二篇开始逐步沿用下来的。
使用mplfinance绘制砖型图比较简单，在plot时，关键字参数type赋值为renko即可，只是需要注意的时，使用renko的时候，不能再使用addplot关键字参数添加主图，原因其实也很简单，上面提到了Renko忽略了时间的变化，那么x轴也就不再是时间的线性关系了，而其他子图的指标分析却都是建立在时间线性关系基础上的。下面我们绘制两个图对比下，一个是普通蜡烛图一个是砖型图，完整代码如下：
class DataFinanceDraw(object):
"""
获取数据，并按照 mplfinanace 需求的格式格式化，然后绘图
"""
def __init__(self):
self.data = pandas.DataFrame()
def my_data(self, file_name='2020.csv'):
"""
获取数据,把数据格式化成mplfinance的标准格式
:return:
"""
data = pandas.read_csv(os.getcwd() + '\\resource\\' + file_name)
data['Date'] = pandas.to_datetime(data['Date'], format='%Y-%m-%d')
data.set_index('Date', inplace=True)
self.data = data
return data
def panel_draw(self):
"""
make_addplot 绘制多个子图
"""
data = self.data.iloc[0:200]
mplfinance.plot(data, type='candle')
mplfinance.plot(data, type='renko')
plt.show() # 显示
plt.close() # 关闭plt，释放内存
if __name__ == "__main__":
candle = DataFinanceDraw()
candle.my_data('2020.csv')
candle.panel_draw()
三、点数图 Point and Figure的绘制
点数图的原理与砖型图有点相似，也是忽略了时间的影响。这里就不多说了，代码修改也比较简单，修改关键字参数type='pnf’即可：
mplfinance.plot(data, type='pnf')
通过mplfinance绘制的砖型图和点数图x轴仍然标注了时间刻度，但仔细观察发现刻度的时间并没有线性规律了，是凌乱的。其实直接去掉更好一点吧。
四、调整砖型图和点数图的大小
他们调整的模式很相似，就放一起说吧。分别使用关键字参数，renko_params和pnf_params传入一个字典格式的关键字参数brick_size和box_size，作用就是设置砖块或者点数的最小移动值，相信常用这两个图表的会明白，这里就不展开了，否则就跑题了。代码修改如下：
mplfinance.plot(data, type='renko',renko_params=dict(brick_size=2)) mplfinance.plot(data, type='pnf',pnf_params=dict(box_size=2))
这里注意：brick_size和box_size的值可以是整数也可以是浮点数，还可以是'atr’，atr其实就是使用平均真实波幅作为最小移动值，其实与常用的ATR指标一个意思，相信提到ATR指标所有交易员都懂了。在没有设置brick_size和box_size的时候，默认值就是'atr’，如果使用了'atr’，那么还可以增加一个参数atr_length来设置计算平均真实波幅的周期数，当然如果你没有设置atr_length，系统也是又默认值的，默认值是14（是不是很熟悉？常用的ATR指标的默认值也是14）。看一下修改后的代码和结果：
mplfinance.plot(data, type='renko',renko_params=dict(brick_size=2, atr_length=2)) mplfinance.plot(data, type='pnf',pnf_params=dict(box_size=2, atr_length=2))
五、添加均线和成交量
上面提到，使用renko和pnf是不能添加子图的，但是可以添加均线和成交量，而实际的意义也有限，这里也不展开说了，只把添加方式列举一下，修改代码如下：
mplfinance.plot(data, type='renko',renko_params=dict(brick_size=2, atr_length=2), mav=(2, 5, 7),volume=True) mplfinance.plot(data, type='pnf',pnf_params=dict(box_size=2, atr_length=2), mav=(2, 5, 7),volume=True)
最后放一张蜡烛图来对比下吧：