簡介K線與K線圖

K線（或K棒）又稱為陰陽燭、蠟燭線；相傳源自17世紀時，日本山形縣酒田的米商本間宗久發明。K線圖形由「實體」和「影線」兩部份組成，實體較影線粗，影線位於實體的上下兩端。由每天的四個價格所組成，實體部份記錄當天的開盤價和收盤價，影線部份則記錄當天的最高價和最低價。以下為圖形示意：

當收盤價高於開盤價時稱為「陽線」，若只使用黑白兩色表示時是以【白色】代表「陽」；但以彩色方式呈現時亞洲這邊是以【紅色】表示（因此又稱為紅K），但在歐美那邊會是以【綠色】表示。當收盤價低於開盤價時稱為「陰線」，若只使用黑白兩色表示時是以【黑色】代表「陰」；但以彩色方式呈現時亞洲這邊是以【黑色】或【綠色】表示（因此又稱為黑K），但在歐美那邊會是以【紅色】表示。上述這些表示方式會影響到程式設定，請先留意。
然後將複數的K線集合起來就成為K線圖。

程式實作：使用mplfinace繪製K線圖

將Day4從看盤軟體中取得的K線資料繪製K線圖，程式碼如下：

# 設定K線格式
mc = mpf.make_marketcolors(up='xkcd:light red', down='xkcd:almost black', inherit=True)
s  = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='yahoo', marketcolors=mc)

# 設定移動平均線
added_plots={
    "SMA5": mpf.make_addplot(df_sma['SMA5'],width=0.6,color='xkcd:maroon'),
    "SMA10": mpf.make_addplot(df_sma['SMA10'],width=0.6,color='xkcd:cyan'),
    "SMA20": mpf.make_addplot(df_sma['SMA20'],width=0.6,color='xkcd:violet'),
    "SMA60": mpf.make_addplot(df_sma['SMA60'],width=0.6,color='xkcd:salmon'),
    "SMA120": mpf.make_addplot(df_sma['SMA120'],width=0.6,color='xkcd:blue grey'),
    "SMA240": mpf.make_addplot(df_sma['SMA240'],width=0.6,color='xkcd:sky blue')
            }

# 繪製K線圖
kwargs = dict(type='candle', style=s, figratio=(19,10), addplot=list(added_plots.values()), volume=True, datetime_format='%Y-%m-%d')
mpf.plot(df_k_line,**kwargs)

首先是K線格式的設定，將呈現方式設定為亞洲格式（開低收高為紅、開高收低為黑／綠）；接下來設定各條移動平均線（將在Day7時說明）後，就可以繪製K線圖。
先把看盤軟體的K線圖呈現於下：

再把mplfinace繪製K線圖呈現於下：

可以發現成交量的顏色表示方式看盤軟體與mplfinace並不一致。看盤軟體在成交量的顏色表示是以當日收盤價上漲（也就是當日收盤價高於前一日收盤價）為紅色，當日收盤價下跌（也就是當日收盤價低於前一日收盤價）為綠色。而mplfinace的成交量顏色則是跟隨著K線顏色而定。相異之處還請注意。

K線型態

K線本身有一些型態可供識別，為1~3根K線所組成的簡易型態；但與Day12所談到「型態理論」的型態有所不同。常見的型態有：

紡錘線：
股價來回震盪，開盤價與收盤價的差距不大，實體上下均留有影線，狀似紡織用的紡錘而得名，實體的長度應在當日區間的1/3以下，甚至1/4以下。

十字線：
開盤價與收盤價大致相同，但比較嚴格的定義是完全相等。

槌子線：
在開盤之後呈現重挫，但於收盤之時，價格收在開盤價附近。

程式實作：使用talib套件識別K線型態

用talib套件就可以識別K線型態，但要將Day4的K線資料送入talib套件函式前，需要將行（Column）的名稱改為全部小寫：

from talib.abstract import *

# 當使用talib Abstract API時，DataFrame欄位名稱需為小寫
# 請參考書籍：Python：量化交易 Ta-Lib 技術指標 139個活用技巧
df_k_line_talib = df_k_line.copy()
df_k_line_talib.columns=[ i.lower() for i in df_k_line_talib.columns]

然後就可以用talib套件的CDLSPINNINGTOP函式識別紡錘線型態：

# 識別紡錘線型態
CDLSPINNINGTOP(df_k_line_talib)

今天程式實作完整的程式碼為「第五天：Ｋ線、Ｋ線圖與Ｋ線型態.ipynb」，因此若對於文章內片段的程式碼有不明瞭之處就請參閱該Jupyter Notebook內容。