[筆記] 運用 Python 套件 Talib 繪製常見的股票指標 @地瓜大的飛翔旅程

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Talib 套件統整了常見的股票指標計算，結合 Python 下的 Pandas 套件並加上蠟燭線 Candle Stick 的繪製，可以打造出在 Jupyter 上的一套簡易的看盤軟體。

python

課程名稱

用 Python 理財：打造小資族選股策略：https://bit.ly/2KXR1Nw
對於初學者而言，算是簡易的入門教材。由於 Python 本身的語言特性，相較於 JavaScript 是比較人性化的。外加上已內建不少好用的函式庫，對於資料分析的處理上，用 Python 入門算是滿不錯的。

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輔助套件安裝

隨著表格的欄位數量增加，內建的 Terminal 無法顯示如此多的欄位，這時可以使用 Jupyter Notebook 來協助。你可以在 Anaconda 的沙盒內安裝，並下載 VS Code 的 VS Code Jupyter Notebook Previewer 套件，你就可以在 VS Code 裡使用 Jupyter 的預覽模式，而不用打開特定瀏覽器。

指令

# 在使用 Talib 之前，請用 Google 搜尋 Talib 並安裝。安裝方法會因為作業系統不同而有所差異。
# https://github.com/mrjbq7/ta-lib

# 載入相關套件
import pandas as pd
import sqlite3
import os
from talib import abstract

# connect to sql，請確認你的 Database 位置
conn = sqlite3.connect(os.path.join('data','data.db'))

# read data from sql，第一個參數為 SQL 語法(取出對應的值)，第二個欄位為 SQL 資料庫位置
df = pd.read_sql('select stock_id, date, 開盤價, 收盤價, 最高價, 最低價, 成交股數 from price where stock_id="0050" ',conn,index_col=['date'],parse_dates=['date'])

# rename the columns of dataframe，資料庫欄位重新命名(不改變原始資料)
df.rename(columns={'收盤價':'close', '開盤價':'open', '最高價':'high', '最低價':'low', '成交股數':'volume'}, inplace=True)

# 創建指標
SMA = abstract.SMA(df)
RSI = abstract.RSI(df)
STOCH = abstract.STOCH(df)

# 以下的 finlab.plot_candles.py，請購買課程後取得，或者見參考資料，取得相關的 Code 
from finlab.plot_candles import plot_candles
plot_candles(
             # 起始和結束時間
             start_time='2013-09-02',
             end_time='2013-12-31',
             
             # 股票資料
             pricing=df, 
             title='Candles', 
    
             # 是否畫出成交量？
             volume_bars=True, 
    
             # 將某些指標跟 K 線圖畫在一起
             overlays=[SMA], 
    
             # 將某些指標單獨畫出
             technicals = [RSI, STOCH],
    
             # 重新命名額外的畫格名稱
             technicals_titles=['RSI', 'KD']
             )

# 在使用 Talib 之前，請用 Google 搜尋 Talib 並安裝。安裝方法會因為作業系統不同而有所差異。

# https://github.com/mrjbq7/ta-lib

# 載入相關套件

import pandas as pd

import sqlite3

import os

from talib import abstract

# connect to sql，請確認你的 Database 位置

conn = sqlite3.connect(os.path.join('data','data.db'))

# read data from sql，第一個參數為 SQL 語法(取出對應的值)，第二個欄位為 SQL 資料庫位置

df = pd.read_sql('select stock_id, date, 開盤價, 收盤價, 最高價, 最低價, 成交股數 from price where stock_id="0050" ',conn,index_col=['date'],parse_dates=['date'])

# rename the columns of dataframe，資料庫欄位重新命名(不改變原始資料)

df.rename(columns={'收盤價':'close', '開盤價':'open', '最高價':'high', '最低價':'low', '成交股數':'volume'}, inplace=True)

# 創建指標

SMA = abstract.SMA(df)

RSI = abstract.RSI(df)

STOCH = abstract.STOCH(df)

# 以下的 finlab.plot_candles.py，請購買課程後取得，或者見參考資料，取得相關的 Code

from finlab.plot_candles import plot_candles

plot_candles(

# 起始和結束時間

start_time='2013-09-02',

end_time='2013-12-31',

# 股票資料

pricing=df,

title='Candles',

# 是否畫出成交量？

volume_bars=True,

# 將某些指標跟 K 線圖畫在一起

overlays=[SMA],

# 將某些指標單獨畫出

technicals = [RSI, STOCH],

# 重新命名額外的畫格名稱

technicals_titles=['RSI', 'KD']

)

參考資料

1. Candle Stick Python Code

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