擷取股價資訊繪製 K 線圖

NOTE: (責任更新2022/4/15)

pandas_datareader的yahoo_finace API遇到尚未修復的問題，參考該github的issue#916，改採yfinance模組即可(已修正以下程式)

• 熟悉的 Colab支援 。
• 股市是個買賣交易搓合的處所，每日股市交易的交易量、股價變化會是觀察的重要指標，在這股海動盪的大航海時代，大致可將股市分為基本面、技術面與籌碼面等三大面向，本次集中在股市的技術面，也就是每日股價的開、高、收、低組成的K線；以平均收盤價計算的5MA、20MA；並結合交易量進行判讀。
• 較精確的作法是至 TWSE 臺灣證券交易所設法取得相關交易資訊，另外一種做法是至第三方股市資訊平台透過 Python 資料擷取術 低調的取得所需資訊，取得後透過 Pandas 模組清理為可處理的格式，最後再以 matplotlib 模組繪圖完成資料視覺化。這樣的過程您應該可以在其他系列文或文章學習，礙於本系列文主軸及篇幅不再贅述，有興趣認識 Pandas 操作方式可以參閱我自行翻譯官方的 10 分鐘 Pandas 繁體中文文章，最好你10分鐘看得完，根本另外個30天系列文。
  
• 本篇將透過 pandas-datareader 、 mplfinance 此 2 個模組完成 K 線圖，您會發現怎麼這麼輕鬆。(2022/4/15更新: pandas-datareader 改採 yfinance 模組亦可)。

實作

• 認識 pandas-datareader (2022/4/15更新: 目前該模組yahoo finace API錯誤尚未修復)

  • 官方網址: https://pydata.github.io/pandas-datareader/
  • pandas-datareader 作為 Pandas 取得真實世界資料集的 API 介面，以股市交易資訊為主，可以取得的資源包含股價、ETF資訊、歐盟統計、NSDQ 交易資訊、莫斯科交易所(MOEX)歷史資訊、韓國交易所KOSDAQ歷史數據等。
    

• 操作 pandas-datareader

  • 安裝指令為熟悉的 pip install pandas_datareader ，如果為筆記本環境記得在開頭加入 ! 魔術指令。

    pip install pandas_datareader
    

  • 取得股價資料，本次以台灣股市代碼 0050 的 "元大寶來台灣卓越50證券投資信託基金" 的資料，台灣的股市資訊需要在代碼後方加上 .tw ；資料來源為 "Yahoo! Finance" ，並顯示近5筆交易資料。

    import pandas_datareader.data as web
    
    #讀取yahoo財經
    df = web.DataReader('0050.tw', 'yahoo', '2020-07-01')
    
    #顯示最新10筆盤後交易資料
    df.tail(5)
    

    
  • 觀察資料集，由於假日沒有開盤故無資料，資料的索引為日期(感恩)，資料欄位依據為高、低、開、收、量及Adj Close ，Adj Close (Adjusted Close)是經過調整的收盤價，是遇到股票分割或發放股利時的調整值，可將除權後的數值進行計算，還原其值。
  • 您可以查閱該pandas_datareader.data.DataReader() 函數的參數設定，還記得嗎? 滑鼠在 Colab 的參數輸入(前方停留一下，跳出的提示點選查看原始碼 Source Code ，參數設定及使用範例資訊可供閱覽。
    

• 認識 yfinance

  • 官方Github: https://github.com/ranaroussi/yfinance
  • 目前支援非常豐富，包含加密貨幣bit等，請參閱github了解更多。

    # 改以yfinance讀取股價
    import yfinance as yf
    start = "2022-1-1"
    end = '2022-4-14'
    df = yf.download('0050.tw',start,end)
    

• 認識 mplfinance

  • 官方GitHub: https://github.com/matplotlib/mplfinance
  • mplfinance 是個基於 matplotlib 針對財金資訊圖表特別設計的模組，更為方便易用，相關範例請參閱上方 GitHub 介紹。

• 操作 mplfinance

  • 繪製K線圖，我們用 mplfinance.plot() 函數進行繪圖，參數包含資料來源 df ， 圖形 candle 也就是我們常講的K線(蠟燭圖)， 平均移動線 mav繪製5、20日MA， 包含交易量、標題、並儲存圖片至本機，以上設定一次完成。

    import mplfinance as mpf
    
    #繪製K線圖
    mpf.plot(df, type='candle', mav=(5,20), volume=True, title='0050.TW', savefig='test_plot.png')
    

  • 顯示 K 線圖，您可以在 Colab 左側資料夾選單下載已經產生好的 test_plot.png 檔案，或用筆記本顯示圖片的模組與指令查閱。

    from IPython.display import Image
    from IPython.core.display import HTML 
    
    #顯示本機圖片
    Image("test_plot.png")
    

    
    • mplfinance.plot() 函數的說明比較凌亂，但透過程式觀察幾乎仍保留 matplotlib 對於X軸 xlabel、Y軸 ylabel、標題 title 等圖片客制屬性，也可以用 addplot 屬性，以串列 list 配合mpf.make_addplot()函數增加一系列所需線圖或標示，您可以在官方 GitHub 找到各種範例，像這張擷取範例的圖片，感覺就很厲害。
      

結合圖床取得股市 K 線圖片連結

• 我們將pandas-datareader(2022/4/15改用yfinance) 、 mplfinance 、 pyimgur等3個模組組合包成函數，方便取得K線圖片連結。

• 函數-1，第3個參數為自訂資料起始日期(預設2020-01-01起):

  #包成函數-1
  import mplfinance as mpf
  # import pandas_datareader.data as web
  import yfinance as yf
  import pyimgur
  CLIENT_ID = "你的Imgur Client ID"
  
  def plot_stcok_k_chart(CLIENT_ID, stock="0050" , date_from='2020-01-01' ):
    """
    進行個股K線繪製，回傳至於雲端圖床的連結。將顯示包含5MA、20MA及量價關係，預設為'2020-01-01'迄今收盤價。
    :stock :個股代碼(字串)，預設0050。
    :date_from :起始日(字串)，格式為%Y-%m-%d，預設自2020-01-01起。
    """
    stock = str(stock)+".tw"
    # df = web.DataReader(stock, 'yahoo', date_from) # 已知有未修復的錯誤
    df = yf.download(stock, date_from)
    mpf.plot(df,type='candle',mav=(5,20),volume=True,title=stock.upper() ,savefig='testsave.png')
    PATH = "testsave.png"
    im = pyimgur.Imgur(CLIENT_ID)
    uploaded_image = im.upload_image(PATH, title=stock+" candlestick chart")
    return uploaded_image.link
  

  • 輸出結果範例:

    result = plot_stcok_k_chart(CLIENT_ID, "0050", "2020-09-01")
    print(result)
    
    from IPython.display import Image
    from IPython.core.display import HTML 
    Image(result) 
    

    

• 函數-2，第3個參數為交易筆數(預設為50日)，並用 datetime 計算回推起始日::

  #包成函數-2
  import mplfinance as mpf
  import pandas_datareader.data as web
  import datetime
  CLIENT_ID = "471baf81eb0e7f9"
  
  def plot_stcok_k_chart(IMGUR_CLIENT_ID, stock="0050" , during_days=50):
    """
    進行個股K線繪製，回傳至於雲端圖床的連結。將顯示包含5MA、20MA及量價關係。
    :stock :個股代碼(字串)，預設0050。
    :during_days :蒐集幾日前的資料，預設50日前(包含假日)，但呈現的K線會扣掉。
    """
    stock = str(stock)+".tw"
    start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(int(during_days))).strftime("%Y-%m-%d") #計算蒐集起始日
    # df = web.DataReader(stock, 'yahoo', start_date) # 已知有未修復的錯誤
    df = yf.download(stock, start_date)
    mpf.plot(df.tail(int(during_days)),type='candle',mav=(5,20),volume=True, ylabel=stock.upper()+' Price' ,savefig='testsave.png')
    PATH = "testsave.png"
    im = pyimgur.Imgur(IMGUR_CLIENT_ID)
    uploaded_image = im.upload_image(PATH, title=stock+" candlestick chart")
    return uploaded_image.link
  

  • 輸出結果範例:

    result = plot_stcok_k_chart(CLIENT_ID,"0050",60)
    print(result)
    
    from IPython.display import Image
    from IPython.core.display import HTML 
    Image(result) 
    

    

• 下一篇加入 LINE 聊天機器人功能時將採用第 1 種，原因後述。

小結

在 Python 要熟悉資料操作勢必離不開 Pandas 模組，要產生數據圖形也勢必需要認識理解如何運用 matplotlib 繪圖，好在有巨人的肩膀可以任我們攀爬延伸，運用 pandas-datareader(2022/4/15更新採yfinance) 、 mplfinance 、 pyimgur等 3 個模組迅速解決擷取股市資料、視覺化K線圖表並上傳雲端圖床，下篇我們會佈署為 LINE 聊天機器人功能，我們下篇見。