Python으로 캔들스틱 차트 Candlestick chart 그리기

이번에는 봉차트라고 불리는 캔들 차트 그리기입니다.

캔들 차트란 이렇게 생긴 캔들로 구성된 차트입니다.

High부터 Low란 당일 주가가 최고가, 최저가를 나타내고 Real Body란 전일가와 종가를 연결한 부분입니다.

당일 종가가 전일가보다 낮아졌다면 파란색, 높아졌다면 빨간색으로 표시합니다.

 

wikipedia에서 그대로 긁어왔습니다.

 

이를 나타내기 위해서는 그림 그대로 주가의 High, Open, Close, Low 정보가 필요합니다. 

주가 정보를 갖고 오는 것은 지난 번과 마찬가지로 pandas_datareader를 사용했습니다.

모든 Line 별로까지는 아니어도 맥락을 파악할 수 있도록 주석을 달아두었습니다.  

 

from mpl_finance import candlestick2_ohlc
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import pandas_datareader.data as web
import datetime

# 차트를 이룰 데이터 가져오기, 2019 1.1 ~ 2019.11.1 기간의 삼성전자 주가 정보 갖고 오기
start = datetime.datetime(2019, 1, 1)
end = datetime.datetime(2019, 11, 1)
ds = web.DataReader("005930.KS", "yahoo", start, end)
index = ds.index.astype('str')

# 차트 레이아웃을 설정
fig = plt.figure(figsize=(10,10)) #최초의 창 크기를 10x10으로 설정, 크기를 설정하지 않으면 아무 것도 나오지 않음

#ax_main 실제로 데이터가 그려지는 영역
ax_main = fig.add_subplot(1,1,1) #1,1,1의 의미는 전체 창을 1x1로 쪼개고 ax_main을 생성한다는 뜻

# x축에 쓰일 날짜 값 조정
def x_date(x,pos):
    try:
        return index[int(x-0.5)][:7] # 0:6까지만 잘라서 2019-01와 같이 표현
    except IndexError:
        return ''

# x축을 조정
ax_main.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(10))
ax_main.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(x_date))

# 메인차트를 그리기
ax_main.set_title('Samsung Stock ',fontsize=22) #차트의 Title 설정 
ax_main.set_xlabel('Date') #차트의 x축 label을 설정 
#캔들 차트를 실제로 구성하는 부분 
candlestick2_ohlc(ax_main,ds['Open'],ds['High'],ds['Low'],ds['Close'], width=0.5, colorup='r', colordown='b')

plt.grid()
plt.show()

 

아래는 위 코드의 실행결과입니다. 2019-01부터 2019-10까지의 주가 흐름을 볼 수 있습니다. 

 

 

이번에는 지난 포스팅에서 담았던 이동평균선을 추가해보겠습니다. 

from mpl_finance import candlestick2_ohlc
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import pandas_datareader.data as web
import datetime

# 차트를 이룰 데이터 가져오기, 2019 1.1 ~ 2019.11.1 기간의 삼성전자 주가 정보 갖고 오기
start = datetime.datetime(2019, 1, 1)
end = datetime.datetime(2019, 11, 1)
ds = web.DataReader("005930.KS", "yahoo", start, end)
index = ds.index.astype('str')

ma5 = ds['Close'].rolling(window=5).mean() 
ma20 = ds['Close'].rolling(window=20).mean() 
ma60 = ds['Close'].rolling(window=60).mean() 
ma120 = ds['Close'].rolling(window=120).mean() 

# 차트 레이아웃을 설정
fig = plt.figure(figsize=(10,10)) #최초의 창 크기를 10x10으로 설정, 크기를 설정하지 않으면 아무 것도 나오지 않음

#ax_main 실제로 데이터가 그려지는 영역
ax_main = fig.add_subplot(1,1,1) #1,1,1의 의미는 전체 창을 1x1로 쪼개고 ax_main을 생성한다는 뜻

# x축에 쓰일 날짜 값 조정
def x_date(x,pos):
    try:
        return index[int(x-0.5)][:7] # 0:6까지만 잘라서 2019-01와 같이 표현
    except IndexError:
        return ''

# x축을 조정
ax_main.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(10))
ax_main.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(x_date))

# 메인차트를 그리기
ax_main.set_title('Samsung Stock ',fontsize=22)
ax_main.set_xlabel('Date')
ax_main.plot(index, ma5, label='MA5') #5일선 표시 
ax_main.plot(index, ma20, label='MA20') #20일선 표시
ax_main.plot(index, ma60, label='MA60') #60일선 표시 

#캔들 차트를 실제로 구성하는 부분 
candlestick2_ohlc(ax_main,ds['Open'],ds['High'],ds['Low'],ds['Close'], width=0.5, colorup='r', colordown='b')

ax_main.legend(loc=5) #차트 범례를 오른쪽에 위치하도록 설정
plt.grid()
plt.show()

 

 

최종 실행 결과입니다.

 

 

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