在投資的世界裡，有一句話叫做 「一圖勝千言」。

每天股市新聞與數據量龐大，如果只是單純看表格或文字，常常會陷入「看得懂每個數字，卻抓不到整體趨勢」的困境。

這時候，就該讓 AI 來幫我們 自動生成圖表，把複雜的數據轉換成直觀的線條圖並讓 AI　來幫我們解讀。

AI 繪圖的好處

1. 趨勢一眼看出：不用逐筆數字比較，直接看到股價的漲跌走勢。

2. 多維度整合：股價、成交量、技術指標（如 RSI、MACD）都能同時放在一張圖上。

3. 自動更新：不必每天手動整理 Excel，只要一鍵呼叫程式，圖表就能即時生成。

4. 減少誤讀：數字看錯很常見，但圖像化能降低誤判的機率。

實作

取得股價資料 (用 yfinance)

python
import yfinance as yf
import pandas as pd

# 下載台積電 (2330.TW) 的股價
ticker = "2330.TW"
data = yf.download(ticker, start="2024-01-01", end="2024-08-01")

print(data.head())

執行結果：

畫出股價圖表 (K 線 + 移動平均 + 成交量)

在這之前因為要在圖表上有繁體中文，避免像我多次嘗試都是方框框，所以要先去 notofonts 的 github 下載字體，並且上傳到資料裡。

推薦的字體下載區

python
import yfinance as yf
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# === 指定字體 ===
my_font = font_manager.FontProperties(fname="NotoSerifCJKtc-Regular.otf")

# === 抓取台積電股價 ===
ticker = "2330.TW"
tsmc = yf.Ticker(ticker)
data = tsmc.history(period="6mo")

# === 計算均線 ===
data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['MA60'] = data['Close'].rolling(window=60).mean()

# === 畫 K 線圖，回傳 fig 和 axes ===
fig, axes = mpf.plot(
    data,
    type='candle',
    mav=(20, 60),
    volume=True,
    style="yahoo",
    returnfig=True
)

# === 手動加標題（確保用中文字體） ===
axes[0].set_title(f"{ticker} 股價走勢", fontproperties=my_font)

plt.show()

執行結果：

AI 幫你解讀圖表

圖畫出來了，但對新手來說還是「一堆線」。
這時候就要讓 AI 來說人話！

我們把數據摘要整理，再丟給 Gemini 分析：

python

!pip install -q ta

import google.generativeai as genai
import yfinance as yf
import pandas as pd
import ta

# 設定 Gemini
genai.configure(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

# === 抓取台積電股價 ===
ticker = "2330.TW"
tsmc = yf.Ticker(ticker)
data = tsmc.history(period="6mo")

# === 計算均線 ===
data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['MA60'] = data['Close'].rolling(window=60).mean()


# 取近期數據摘要
recent_data = data.tail(30)[['Close', 'MA20', 'MA60']]

# 組成提示詞
prompt = f"""
以下是台積電最近 30 天的股價數據 (收盤價、20 日均線、60 日均線)：
{recent_data.to_string()}

請用投資新手聽得懂的方式，解讀股價趨勢：
1. 最近股價是否突破均線？
2. 是否有支撐/壓力跡象？
3. 簡單給一個小結論。
"""

response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)

執行結果：

結語

今天我們學會用 yfinance 下載股價，接著使用 mplfinance 畫 K 線 + 均線 + 成交量，最後再用 Gemini 解讀趨勢，讓圖表「會說話」，整合所有資訊。

👉 明天（Day 19），既然已經能畫出單一股票的圖表，那麼下一步，就是一次性追蹤多家公司！
明天我們會示範如何讓 AI 幫你整理多檔股票的數據，並自動生成報告，省去你逐檔查資料的麻煩。