matplotlib 财务没有正确绘制窗口

Posted 2023-02-15

【中文标题】matplotlib 财务没有正确绘制窗口

【英文标题】：matplot finance not plotting window properly

【发布时间】：2022-01-21 21:29:08

【问题描述】：

我正在使用 matplotlib Finance (mpfinance)，目前遇到奇怪的间歇性绘图问题。 （在堆栈溢出中没有标签，因此很难正确标记：https://github.com/matplotlib/mplfinance）

我在今晚早些时候让这段代码工作并显示了 2 个正确的 y 标签/轴，除了一些语法清理之外，代码中没有任何重要的变化。

在 AAPL 包含的图片中，似乎次要 y 轴正在尝试绘制，但是，它显示为总体积的百分比，而不是它自己的 y 轴和百分比。

评论应该解释思考过程。

import mplfinance as mpf

# AAPL call volume %
# Selecting specifics mentioning AAPL
AAPL_df = naster_df[master_df['ticker'] == 'AAPL'][[
             'ticker', 'date', 'call_volume', 'put_volume', 
             'call_ratio', 'put_ratio', 'open', 'low',
             'high', 'close','volume']]

# MPF requires DateTimeIndex for plotting
AAPL_df = AAPL_df.set_index('date')

# Dropping NA's, Not sure if needed so commented out
AAPL_df.dropna()

# Plotting call ratio with close price and volume
# MPF package requires volume to be explicitly named
# Dropping share volume as calculation is already made
# Renaming call volume to volume
AAPL_df = AAPL_df.drop(
                 'volume', axis = 1).rename(
                                     columns = 'call_volume':'volume')

# Adding a call ratio (in %) as the bottom panel secondary y axis
ap = mpf.make_addplot((AAPL_df['call_ratio']), panel = 1, linestyle = 'dotted', ylabel = 'Options % ratio')

# Plotting AAPL share price with Open, High, Low, Close candles
# call_volume = volume
mpf.plot(AAPL_df, 
         type = 'candle', 
         volume = True, 
         addplot = ap,  
         ylabel = 'AAPL share price',
         ylabel_lower = 'Call Volume')

这会产生这个情节：

这没有显示正确的情节。删除 addplot = ap 不会更改此图像。

但是，具有不同股票代码数据框的相同代码在下面工作（它们具有相同的确切格式）

# Plotting call ratio with close price and volume
ap = mpf.make_addplot((TSLA_df['call_ratio']), panel = 1, color = 'black', linestyle = 'dotted', ylabel = 'Call volume %')

mpf.plot(TSLA_df, 
         type = 'candle', 
         volume = True, 
         addplot = ap, 
         style = 'binance', 
         ylabel = 'TSLA share price',
         ylabel_lower = 'Call Volume')

产生：

他们都从数据框中提取提到特定代码的数据，并且没有 NaN，所以我不知道为什么它不起作用。我试图将 y 轴上的虚线放在下框的底部。我想我很难弄清楚为什么相同的代码不适用于特定的情节，并且想知道这种类型的问题是否与我的 matplotlib 财务代码有关。

如果有人对为什么会发生这种情况有任何想法，我们将不胜感激。

样本df：

date    ticker  call_volume call_ratio  open    low high    close   volume
2021-03-08  AAPL    1229656 0.5782918149466192  120.93  116.209999  121.0   116.360001  154376600.0
2021-03-09  AAPL    774465  3.357156230430039   119.029999  118.790001  122.059998  121.089996  129525800.0
2021-03-10  AAPL    447447  3.9110777365810923  121.690002  119.449997  122.16999799999999  119.980003  111943300.0
2021-03-11  AAPL    577996  1.730115779347954   122.540001  121.260002  123.209999  121.959999  103026500.0
2021-03-12  AAPL    884787  0.5651077603988305  120.400002  119.160004  121.16999799999999  121.029999  88105100.0
2021-03-15  AAPL    778816  1.0272002629632673  121.410004  120.41999799999999  124.0   123.989998  92403800.0
2021-03-16  AAPL    1398777 1.8768538516146607  125.699997  124.720001  127.220001  125.57  115227900.0
2021-03-17  AAPL    978950  0.30645078911078194 124.050003  122.339996  125.860001  124.760002  111932600.0
2021-03-18  AAPL    1041143 2.7229688909208436  122.879997  120.32  123.18  120.529999  121229700.0
2021-03-19  AAPL    1123895 2.2817967870664075  119.900002  119.68  121.43  119.989998  185549500.0

【参考方案1】：

您可能希望在调用之前打印出make_addplot() 和plot() 调用的数据参数，以绝对确定以下假设成立...

假设您的数据没有因以下原因而改变：

我今晚早些时候让这段代码工作并显示了 2 个正确的 y 标签/轴，并没有改变任何重要的东西......

那么问题很可能会通过在您对mpf.make_addplot()的调用中添加secondary_y=True来解决。

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根据mplfinance addplot documentation (between In [15] and In [16]) ...

mpf.make_addplot() 有一个名为 secondary_y 的关键字参数，它可以有

三个

可能的值：

True

、

False

和

>'auto'

。 默认值为'auto'，这意味着如果您不指定secondary_y，或者如果您指定secondary_y='auto'，那么mpf.plot() 将尝试通过比较addplot 数据的数量级与绘图上已经存在的数据的数量级。 如果

mpf.plot()

弄错了，您始终可以通过设置

secondary_y=True

或

secondary_y=False

来覆盖。

---

附：您可能还想将color=black 添加到第一个mpf.make_addplot() 调用中（就像您在第二个调用中一样）。使用您的示例数据进行复制，以下是没有和有color=black 的情况：（注意：您在上面的第一组代码中没有style='binance'，尽管您发布的图像似乎有它)。

【讨论】：

谢谢您，这太棒了，并立即解决了问题。我怀疑你是对的，它在 secondary_y 参数中并且在包中令人困惑。必须将其设置为 True 并且一切正常。

@birdman 很高兴听到它有帮助。我无法重现。如果您有一个可以重现问题的数据集（未设置 secondary_y 时），如果您可以将该数据共享为 csv 文件，我将不胜感激。 mplfinance 使用对数来近似数据的大小，它应该正确区分体积（mag 10e6）和比率（mag 10e1）。 secondary_y=True 存在覆盖，但我想改进算法。您可以将数据集发布到某处，或发送电子邮件至 [e-mail] 吗？谢谢。