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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import sys
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import os
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import pickle
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import copy
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import datetime
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import numpy
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import matplotlib.pyplot as pyplot
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import matplotlib.ticker as ticker
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import Public.Public as Public
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from 子图定义.公司信息子图 import 公司信息子图
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from 子图定义.日线价格子图 import 日线价格子图
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from 子图定义.日线换手子图 import 日线换手子图
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from 子图定义.分时价格子图 import 分时价格子图
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from 子图定义.分时手数子图 import 分时手数子图
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from 子图定义.实盘价格子图 import 实盘价格子图
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from 子图定义.实盘手数子图 import 实盘手数子图
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__color_pink__= '#ffc0cb'
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__color_navy__= '#000080'
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__color_gold__= '#fddb05'
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__横轴倍率__= 10.0 / 230.0
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__纵轴倍率__= 0.3
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class 分时行情图系:
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'''
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'''
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def __init__(self, parent, 目标日期, 绘图数据):
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'''
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'''
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self._parent= parent # 分时大图区块 对象
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self._ilogger= Public.IndentLogger(logger=parent._ilogger._logger, indent=parent._ilogger._indent+1)
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# 当日数据
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当日数据= 绘图数据['分时数据'][目标日期]
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self._目标日期= 目标日期
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self._时间常数= 当日数据['时间常数']
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# 横轴参数（分时价格 与 分时手数 共用，所以放在这里）
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#===================================================================================================
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self._横轴参数= self.计算横轴参数()
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# 个股行情
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#===================================================================================================
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if 当日数据['个股行情有效']:
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# 分时数据
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个股分时行情= 当日数据['个股分时行情']
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self._个股时间序列= 个股分时行情['时间序列'] # 成员是 datetime.datetime 对象
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# 分时行情坐标序列
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self._个股调整时间= self.计算调整时间序列(时间序列=self._个股时间序列)
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self._个股坐标序列= self.计算调整时间序列坐标(调整时间序列=self._个股调整时间)
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# 子图对象
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#===================================================================================================
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self._分时价格子图= 分时价格子图(parent=self, 目标日期=目标日期, 绘图数据=绘图数据)
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self._分时手数子图= 分时手数子图(parent=self, 目标日期=目标日期, 绘图数据=绘图数据)
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# 衬底平面
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#===================================================================================================
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self._衬底平面= None
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def 计算横轴参数(self):
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'''
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'''
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时间常数= self._时间常数
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上午开始时间= 时间常数['上午开始']
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上午结束时间= 时间常数['上午结束']
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下午开始时间= 时间常数['下午开始']
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下午结束时间= 时间常数['下午结束']
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|||
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dtc_092500= 时间常数['09:25:00']
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dtc_093000= 时间常数['09:30:00']
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dtc_130000= 时间常数['13:00:00']
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# XXX: 这些内容只能在各个图系里分别计算，因为只有带具体日期的 datetime.datetime 对象才支持减法操作
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横轴参数= {}
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横轴参数['左侧裕量']= 30.0
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横轴参数['右侧裕量']= 30.0
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横轴参数['坐标起点']= -横轴参数['左侧裕量']
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横轴参数['坐标终点']= ((上午结束时间-上午开始时间) + (下午结束时间-下午开始时间)).total_seconds() + 横轴参数['右侧裕量']
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午间时差= 下午开始时间-上午结束时间
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横轴参数['午间时差']= 午间时差
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横轴参数['横轴尺寸']= 横轴参数['坐标终点'] - 横轴参数['坐标起点']
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横轴参数['横轴倍率']= 2.0 / 2300.0
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横轴参数['横轴宽度']= 横轴参数['横轴尺寸'] * 横轴参数['横轴倍率']
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# 计算主坐标点
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#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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上午主标时间= [时间 for 时间 in [dtc_093000 + datetime.timedelta(minutes=15*i) for i in range(9)] \
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if 时间 >= 上午开始时间 and 时间 <= 上午结束时间]
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上午主坐标值= [(时间-上午开始时间).total_seconds() for 时间 in 上午主标时间]
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下午主标时间= [时间 for 时间 in [dtc_130000 + datetime.timedelta(minutes=15*i) for i in range(9)] \
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|||
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|
if 时间 >= 下午开始时间 and 时间 <= 下午结束时间]
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|||
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下午主坐标值= [(时间-午间时差-上午开始时间).total_seconds() for 时间 in 下午主标时间]
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主标时间序列= 上午主标时间 + 下午主标时间
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主坐标值序列= 上午主坐标值 + 下午主坐标值
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# 计算副坐标点
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#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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上午副标时间= [时间 for 时间 in [dtc_092500 + datetime.timedelta(minutes=5*i) for i in range(25)] \
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|||
|
|
if 时间 >= 上午开始时间 and 时间 <= 上午结束时间 and 时间 not in 上午主标时间]
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|||
|
|
上午副坐标值= [(时间-上午开始时间).total_seconds() for 时间 in 上午副标时间]
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|||
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下午副标时间= [时间 for 时间 in [dtc_130000 + datetime.timedelta(minutes=5*i) for i in range(25)] \
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|||
|
|
if 时间 >= 下午开始时间 and 时间 <= 下午结束时间 and 时间 not in 下午主标时间]
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|||
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|
下午副坐标值= [(时间-午间时差-上午开始时间).total_seconds() for 时间 in 下午副标时间]
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副标时间序列= 上午副标时间 + 下午副标时间
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副坐标值序列= 上午副坐标值 + 下午副坐标值
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主标表示序列= [时间.strftime('%H:%M') for 时间 in 主标时间序列]
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副标表示序列= [时间.strftime('%H:%M') for 时间 in 副标时间序列]
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横轴参数['主标时间']= 主标时间序列
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横轴参数['副标时间']= 副标时间序列
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横轴参数['主坐标值']= 主坐标值序列
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横轴参数['副坐标值']= 副坐标值序列
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横轴参数['主标表示']= 主标表示序列
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横轴参数['副标表示']= 副标表示序列
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横轴参数['xMajorLocator']= ticker.FixedLocator( numpy.array(主坐标值序列) )
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横轴参数['xMinorLocator']= ticker.FixedLocator( numpy.array(副坐标值序列) )
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def x_major_formatter(坐标, pos=None):
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偏移= 主坐标值序列.index(坐标)
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return 主标表示序列[偏移]
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def x_minor_formatter(坐标, pos=None):
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偏移= 副坐标值序列.index(坐标)
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return 副标表示序列[偏移]
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xMajorFormatter= ticker.FuncFormatter(x_major_formatter)
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xMinorFormatter= ticker.FuncFormatter(x_minor_formatter)
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横轴参数['xMajorFormatter']= xMajorFormatter
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横轴参数['xMinorFormatter']= xMinorFormatter
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# 计算标注位置
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#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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横轴参数['标注位置组一']= [坐标 for 表示, 坐标 in zip(主标表示序列, 主坐标值序列) if 表示 in ('09:30', '10:15', '11:00', '13:15', '14:00', '14:45')]
|
|||
|
|
横轴参数['标注位置组二']= [坐标 for 表示, 坐标 in zip(主标表示序列, 主坐标值序列) if 表示 in ('09:45', '10:30', '11:15', '13:30', '14:15')]
|
|||
|
|
横轴参数['标注位置组三']= [坐标 for 表示, 坐标 in zip(主标表示序列, 主坐标值序列) if 表示 in ('10:00', '10:45', '11:30', '13:45', '14:30')]
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横轴参数['标注位置']= dict(zip(主标表示序列, 主坐标值序列))
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return 横轴参数
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def 返回图系横轴宽度(self):
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'''
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'''
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return self._横轴参数['横轴宽度']
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def 返回图系纵轴高度(self):
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'''
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'''
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return self._分时价格子图.返回纵轴高度() + self._分时手数子图.返回纵轴高度()
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def 计算调整时间序列(self, 时间序列, 午间时差=None):
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'''
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午间时差 是 datetime.timedelta 对象
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'''
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if 午间时差 is None:
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午间时差= self._横轴参数['午间时差']
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dtc_120000= self._时间常数['12:00:00']
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return [ 时间 if 时间<dtc_120000 else 时间-午间时差 for 时间 in 时间序列 ]
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def 计算调整时间序列坐标(self, 调整时间序列):
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'''
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|||
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|
'''
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|||
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上午开始时间= self._时间常数['上午开始']
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return [(时间-上午开始时间).total_seconds() for 时间 in 调整时间序列]
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def 计算纵轴坐标区间(self):
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'''
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|||
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'''
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return self._分时价格子图.计算纵轴坐标区间()
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def 计算成交步进记录(self):
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'''
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'''
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return self._分时手数子图.计算成交步进记录()
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def 计算价格子图纵轴参数(self, 坐标区间):
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'''
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坐标区间:
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{
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'个股最高': 45600,
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'个股最低': 12300,
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'指数最高': 3330000,
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|
'指数最低': 3300000,
|
|||
|
|
}
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'''
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self._分时价格子图.计算纵轴参数(坐标区间=坐标区间)
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def 计算手数子图纵轴参数(self, 步进记录):
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'''
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'''
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self._分时手数子图.计算纵轴参数(步进记录=步进记录)
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def 图系平面初始化(self, 图片对象, 图系偏移, 全图大小):
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'''
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注意，这里要强调初始化的顺序。指数子图要充当“衬底”的角色，要最先初始化
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'''
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横轴参数= self._横轴参数
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# 建立衬底平面
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#=======================================================================================================
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横轴宽度= 横轴参数['横轴宽度']
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手数子图高度= self._分时手数子图.返回纵轴高度()
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纵轴高度= self._分时价格子图.返回纵轴高度() + 手数子图高度
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图系横移, \
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图系纵移= 图系偏移
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全图宽度, \
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全图高度= 全图大小
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布局参数= (图系横移/全图宽度, 图系纵移/全图高度, 横轴宽度/全图宽度, 纵轴高度/全图高度)
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衬底平面= 图片对象.add_axes(布局参数, axis_bgcolor='black')
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# 衬底平面.set_frame_on(False) # XXX: for debugging ... ...
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# 设置横轴坐标范围
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横标起点, 横标终点= 横轴参数['坐标起点'], 横轴参数['坐标终点']
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衬底平面.set_xlim(横标起点, 横标终点)
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|
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# 设置纵轴坐标范围
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纵标起点, 纵标终点= 0, 1
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衬底平面.set_ylim(纵标起点, 纵标终点)
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# 改变外框的颜色
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for 方位, 边框 in 衬底平面.spines.items(): # 方位: 'left' | 'right' | 'top' | 'bottom'
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边框.set_color(__color_gold__)
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# 不准显示坐标值
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for 主坐标 in 衬底平面.get_xticklabels(minor=False):
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主坐标.set_visible(False)
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for 副坐标 in 衬底平面.get_xticklabels(minor=True):
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|
|
副坐标.set_visible(False)
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|
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for 主坐标 in 衬底平面.get_yticklabels(minor=False):
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|||
|
|
主坐标.set_visible(False)
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|||
|
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for 副坐标 in 衬底平面.get_yticklabels(minor=True):
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副坐标.set_visible(False)
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# 不准显示 ticks
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衬底横轴= 衬底平面.get_xaxis()
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|
衬底纵轴= 衬底平面.get_yaxis()
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|
衬底横轴.set_ticks_position('none')
|
|||
|
|
衬底纵轴.set_ticks_position('none')
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# 画一小时整点标志线
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#============================================================================================================
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标注位置= 横轴参数['标注位置']
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|||
|
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衬底平面.plot((标注位置['09:30'], 标注位置['09:30']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
衬底平面.plot((标注位置['10:30'], 标注位置['10:30']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
衬底平面.plot((标注位置['11:30'], 标注位置['11:30']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
衬底平面.plot((标注位置['13:00'], 标注位置['13:00']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
衬底平面.plot((标注位置['14:00'], 标注位置['14:00']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
衬底平面.plot((标注位置['15:00'], 标注位置['15:00']), (纵标起点, 纵标终点), '-', color='0.3', linewidth=0.9)
|
|||
|
|
|
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|
|
# 画价格部分与成交部分的分割线
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|
分隔纵标= 手数子图高度 / 纵轴高度
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衬底平面.plot((横标起点, 横标终点), (分隔纵标, 分隔纵标), '-', color=__color_gold__, linewidth=1.0, alpha=1.0)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 保存
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|
self._衬底平面= 衬底平面
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# 子图初始化
|
|||
|
|
#=======================================================================================================
|
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|
|
子图偏移= (图系横移+0.0, 图系纵移+0.0)
|
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self._分时手数子图.平面初始化(图片对象=图片对象, 子图偏移=子图偏移, 全图大小=全图大小)
|
|||
|
|
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|
|
sharex= self._分时手数子图.返回指数平面()
|
|||
|
|
子图偏移= (图系横移+0.0, 图系纵移+手数子图高度)
|
|||
|
|
self._分时价格子图.平面初始化(图片对象=图片对象, 子图偏移=子图偏移, 全图大小=全图大小, sharex=sharex)
|
|||
|
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|
|
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|||
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def 图系绘图(self):
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'''
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|
|||
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'''
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|||
|
|
self._分时价格子图.绘图()
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|||
|
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self._分时手数子图.绘图()
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|||
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|||
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|||
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class 文字信息区块:
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'''
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|||
|
|
|
|||
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|
'''
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|||
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|||
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|
def __init__(self, parent, 绘图数据):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
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|||
|
|
'''
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|||
|
|
self._parent= parent
|
|||
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|
self._ilogger= parent._ilogger
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|
|
self._公司信息子图= 公司信息子图(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
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|||
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|||
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|||
|
|
def 返回区块大小(self):
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|||
|
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'''
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|||
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|||
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'''
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|||
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|
return self._公司信息子图.返回本图大小()
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|||
|
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|||
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|
|||
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|||
|
|
def 区块平面初始化(self, 图片对象, 区块偏移, 全图大小):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
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|
本区横移, \
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|||
|
|
本区纵移= 区块偏移
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|||
|
|
|
|||
|
|
子图偏移= (本区横移+0.0, 本区纵移+0.0)
|
|||
|
|
self._公司信息子图.平面初始化(图片对象=图片对象, 子图偏移=子图偏移, 全图大小=全图大小)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 区块绘图(self):
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|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
self._公司信息子图.绘图()
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|||
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|||
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|||
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|||
|
|
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|
class 日线行情区块:
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def __init__(self, parent, 绘图数据):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
self._parent= parent
|
|||
|
|
self._ilogger= parent._ilogger
|
|||
|
|
self._日线价格子图= 日线价格子图(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
|
self._日线换手子图= 日线换手子图(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
self._顶部空白= 0.3 * __纵轴倍率__
|
|||
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|||
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|||
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|||
|
|
def 返回区块大小(self):
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|||
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|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
顶部空白= self._顶部空白
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|
日线价格宽度, \
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|||
|
|
日线价格高度= self._日线价格子图.返回本图大小()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
日线换手高度= self._日线换手子图.返回纵轴高度()
|
|||
|
|
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|||
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横轴宽度= 日线价格宽度
|
|||
|
|
纵轴高度= 顶部空白 + 日线价格高度 + 日线换手高度
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|||
|
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|||
|
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return (横轴宽度, 纵轴高度)
|
|||
|
|
|
|||
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|
|
|||
|
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|
|||
|
|
def 区块平面初始化(self, 图片对象, 区块偏移, 全图大小):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
本区横移, \
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|||
|
|
本区纵移= 区块偏移
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|||
|
|
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|||
|
|
日线换手高度= self._日线换手子图.返回纵轴高度()
|
|||
|
|
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|||
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|
# 日线价格子图
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|||
|
|
子图偏移= (本区横移+0.0, 本区纵移+日线换手高度)
|
|||
|
|
self._日线价格子图.平面初始化(图片对象=图片对象, 子图偏移=子图偏移, 全图大小=全图大小)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 日线换手子图
|
|||
|
|
sharex= self._日线价格子图.返回指数平面()
|
|||
|
|
子图偏移= (本区横移+0.0, 本区纵移+0.0)
|
|||
|
|
self._日线换手子图.平面初始化(图片对象=图片对象, 子图偏移=子图偏移, 全图大小=全图大小, sharex=sharex)
|
|||
|
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|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
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|
|
def 区块绘图(self):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
self._日线价格子图.绘图()
|
|||
|
|
self._日线换手子图.绘图()
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|||
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|||
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|
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|
|
class 分时大图区块:
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
区分大图区块和小图区块的目的是可以为分时行情（包括当日实盘行情）采用两种不同的缩放比
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def __init__(self, parent, 绘图数据):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
self._parent= parent
|
|||
|
|
self._ilogger= parent._ilogger
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|||
|
|
|
|||
|
|
self._顶部空白= 1.2 * __纵轴倍率__
|
|||
|
|
self._图系间隙= 3.0 * __横轴倍率__
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|||
|
|
|
|||
|
|
日线数据= 绘图数据['日线数据']
|
|||
|
|
分时数据= 绘图数据['分时数据']
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|||
|
|
实盘数据= 绘图数据['实盘数据']
|
|||
|
|
任务参数= 绘图数据['任务参数']
|
|||
|
|
|
|||
|
|
self._目标日期列表= sorted(分时数据.keys())
|
|||
|
|
self._分时图系集合= {日期 : 分时行情图系(parent=self, 目标日期=日期, 绘图数据=绘图数据) for 日期 in self._目标日期列表}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 如果需要，把 实盘日期日期加入 目标日期列表，实盘价格和手数子图 加入子图集合
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|
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#==================================================================================================
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|||
|
|
if 任务参数['绘制实盘']:
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|||
|
|
实盘日期= 实盘数据['实盘日期']
|
|||
|
|
self._目标日期列表.append(实盘日期)
|
|||
|
|
self._分时图系集合[实盘日期]= 实盘行情图系(parent=self, 目标日期=实盘日期, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
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|
|
|||
|
|
# 计算目标日期连续记录
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|||
|
|
#==================================================================================================
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|||
|
|
self._连续日期记录, \
|
|||
|
|
self._左侧连续记录= self.计算连续日期记录(日线数据=日线数据)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 计算连续目标日期段的纵轴坐标上下限
|
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|
|
纵标区间记录= {} # key 是日期，value 是 dict，标示个股与指数纵标的最高、最低值
|
|||
|
|
成交步进记录= {} # 与上类似，value 是 dict，标示个股与指数的步进值
|
|||
|
|
for 记录 in self._连续日期记录:
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|||
|
|
# 计算价格子图纵标区间
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|
各自区间= [self._分时图系集合[日期].计算纵轴坐标区间() for 日期 in 记录]
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|||
|
|
综合区间= {
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|||
|
|
'个股最高': max( [rec['个股最高'] for rec in 各自区间] ),
|
|||
|
|
'个股最低': min( [rec['个股最低'] for rec in 各自区间] ),
|
|||
|
|
'指数最高': max( [rec['指数最高'] for rec in 各自区间] ),
|
|||
|
|
'指数最低': min( [rec['指数最低'] for rec in 各自区间] ),
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
# 计算手数子图步进值
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|||
|
|
各自步进= [self._分时图系集合[日期].计算成交步进记录() for 日期 in 记录]
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|||
|
|
综合步进= {
|
|||
|
|
'个股步进': max( [rec['个股步进'] for rec in 各自步进] ),
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
# 记录纵标区间与步进值
|
|||
|
|
for 日期 in 记录:
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|
纵标区间记录[日期]= 综合区间
|
|||
|
|
成交步进记录[日期]= 综合步进
|
|||
|
|
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|||
|
|
# 把子图纵轴区间记录交给下级分时价格子图，完成计算子图纵轴参数
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|||
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#==================================================================================================
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|
|
for 日期, 图系 in self._分时图系集合.items():
|
|||
|
|
图系.计算价格子图纵轴参数(坐标区间=纵标区间记录[日期] if 日期 in 纵标区间记录 else None)
|
|||
|
|
图系.计算手数子图纵轴参数(步进记录=成交步进记录[日期] if 日期 in 成交步进记录 else None)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 计算本区块的尺寸和下级图系的布局
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|||
|
|
#==================================================================================================
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|||
|
|
self._图系偏移记录, \
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|||
|
|
self._区块横轴宽度= self.计算图系横轴余量()
|
|||
|
|
self._区块纵轴高度= max(图系.返回图系纵轴高度() for 图系 in self._分时图系集合.values()) + self._顶部空白
|
|||
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|||
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|||
|
|
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|||
|
|
def 计算图系横轴余量(self):
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|||
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'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
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|||
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|
偏移记录= {}
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|||
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|
当前偏移= 0.0
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|
for 偏移, 日期 in enumerate(self._目标日期列表):
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|||
|
|
图系= self._分时图系集合[日期]
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|||
|
|
if 偏移 > 0 and 日期 not in self._左侧连续记录:
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|||
|
|
当前偏移 += self._图系间隙
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|||
|
|
偏移记录[日期]= 当前偏移
|
|||
|
|
当前偏移 += 图系.返回图系横轴宽度()
|
|||
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|||
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|
横轴宽度= 当前偏移
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|
return 偏移记录, 横轴宽度
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|||
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|
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|||
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|||
|
|
|
|||
|
|
def 计算连续日期记录(self, 日线数据):
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|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
连续日期记录= []
|
|||
|
|
左侧连续记录= []
|
|||
|
|
目标日期列表= self._目标日期列表
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|||
|
|
目标日期个数= len(目标日期列表)
|
|||
|
|
if 目标日期个数 > 1:
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|||
|
|
个股日期= 日线数据['个股日线']['日期']
|
|||
|
|
位置序列= [个股日期.index(日期) for 日期 in 目标日期列表]
|
|||
|
|
新建记录= set()
|
|||
|
|
for (前日偏移, 前日日期), (当日偏移, 当日日期) in zip(enumerate(目标日期列表[:-1]), enumerate(目标日期列表[1:], start=1)):
|
|||
|
|
if 位置序列[当日偏移] - 位置序列[前日偏移] == 1: # 连续
|
|||
|
|
左侧连续记录.append(当日日期)
|
|||
|
|
新建记录.add(前日日期)
|
|||
|
|
新建记录.add(当日日期)
|
|||
|
|
elif 新建记录: # 连续段已结束
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|||
|
|
连续日期记录.append(tuple(sorted(新建记录)))
|
|||
|
|
新建记录= set()
|
|||
|
|
if 新建记录: # 补上最后一个（如果存在）
|
|||
|
|
连续日期记录.append(tuple(sorted(新建记录)))
|
|||
|
|
return 连续日期记录, 左侧连续记录
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
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|||
|
|
def 返回区块大小(self):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
return (self._区块横轴宽度, self._区块纵轴高度)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 区块平面初始化(self, 图片对象, 区块偏移, 全图大小):
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
本区横移, \
|
|||
|
|
本区纵移= 区块偏移
|
|||
|
|
|
|||
|
|
图系偏移记录= self._图系偏移记录
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 下级图系平面初始化
|
|||
|
|
for 日期, 图系 in self._分时图系集合.items():
|
|||
|
|
图系偏移= (本区横移+图系偏移记录[日期], 本区纵移+0.0)
|
|||
|
|
图系.图系平面初始化(图片对象=图片对象, 图系偏移=图系偏移, 全图大小=全图大小)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 区块绘图(self):
|
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|
|
'''
|
|||
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|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
for 图系 in self._分时图系集合.values():
|
|||
|
|
图系.图系绘图()
|
|||
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|||
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|
|
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|||
|
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|||
|
|
|
|||
|
|
class 分时小图区块:
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
区分大图区块和小图区块的目的是可以为分时行情（包括当日实盘行情）采用两种不同的缩放比
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def __init__(self, parent, 绘图数据):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
self._parent= parent
|
|||
|
|
self._ilogger= parent._ilogger
|
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|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 返回区块大小(self):
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
return (0, 0)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 区块平面初始化(self, 图片对象, 区块偏移, 全图大小):
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def 区块绘图(self):
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
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|
class MyFigure:
|
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|
|
'''
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|
|
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
def __init__(self, tname, ilogger, 绘图数据):
|
|||
|
|
'''
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|||
|
|
|
|||
|
|
'''
|
|||
|
|
self._tname= tname
|
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|
|
self._ilogger= ilogger
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# 图片相关数据
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#===============================================================================================================
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# 图片名称、目录
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self._图片名称= 绘图数据['图片名称']
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|||
|
|
self._图片目录= 绘图数据['图片目录']
|
|||
|
|
self._图片路径= os.path.join(self._图片目录, self._图片名称)
|
|||
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|
|
|||
|
|
# 下级数据
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|
|
#===============================================================================================================
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self._任务参数= 绘图数据['任务参数']
|
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|
|
self._公司信息= 绘图数据['公司信息']
|
|||
|
|
self._日线数据= 绘图数据['日线数据']
|
|||
|
|
self._分时数据= 绘图数据['分时数据']
|
|||
|
|
self._实盘数据= 绘图数据['实盘数据']
|
|||
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|
|
|||
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|
# 处理日线数据
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#===============================================================================================================
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|
self.处理日线数据()
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|
|
self.处理分时数据()
|
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|
|
|
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|
|
# 建立下级区块对象
|
|||
|
|
#===============================================================================================================
|
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|
|
self._文字信息区块= 文字信息区块(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
|
self._日线行情区块= 日线行情区块(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
|
self._分时大图区块= 分时大图区块(parent=self, 绘图数据=绘图数据) if self._任务参数['绘制分时'] or self._任务参数['绘制实盘'] else None
|
|||
|
|
self._分时小图区块= 分时小图区块(parent=self, 绘图数据=绘图数据)
|
|||
|
|
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|
|
# 计算全图大小
|
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|
#===============================================================================================================
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|
# 图形部件颜色、尺寸等基本配置
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self._facecolor= __color_pink__
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|
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self._edgecolor= __color_navy__
|
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|
|
self._dpi= self._任务参数['dpi'] if 'dpi' in self._任务参数 else 300
|
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|
|
self._linewidth= 1.0
|
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|
|
|
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|
|
self._左侧空白= 12.0 * __横轴倍率__
|
|||
|
|
self._右侧空白= 12.0 * __横轴倍率__
|
|||
|
|
self._顶部空白= 0.3 * __纵轴倍率__
|
|||
|
|
self._底部空白= 1.2 * __纵轴倍率__
|
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|
|
|
|||
|
|
# 开始计算
|
|||
|
|
self._全图大小= self.计算全图大小()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 根据计算出的尺寸建立 Figure 对象
|
|||
|
|
#===============================================================================================================
|
|||
|
|
self._图片对象= pyplot.figure( \
|
|||
|
|
figsize= self._全图大小, \
|
|||
|
|
dpi= self._dpi, \
|
|||
|
|
facecolor= self._facecolor, \
|
|||
|
|
edgecolor= self._edgecolor, \
|
|||
|
|
linewidth= self._linewidth ) # Figure 对象
|
|||
|
|
|
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# 把图片对象交给下级完成下级子图的初始化
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#===============================================================================================================
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区块布局= self.计算区块布局()
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self._文字信息区块.区块平面初始化(图片对象=self._图片对象, 区块偏移=区块布局['文字信息区块'], 全图大小=self._全图大小)
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|||
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self._日线行情区块.区块平面初始化(图片对象=self._图片对象, 区块偏移=区块布局['日线行情区块'], 全图大小=self._全图大小)
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|||
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|
if self._分时大图区块: self._分时大图区块.区块平面初始化(图片对象=self._图片对象, 区块偏移=区块布局['分时大图区块'], 全图大小=self._全图大小)
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|||
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|
if self._分时小图区块: self._分时小图区块.区块平面初始化(图片对象=self._图片对象, 区块偏移=区块布局['分时小图区块'], 全图大小=self._全图大小)
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def 处理日线数据(self):
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'''
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'''
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任务参数= self._任务参数
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公司信息= self._公司信息
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日线数据= self._日线数据
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个股日线= 日线数据['个股日线']
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指数日线= 日线数据['指数日线']
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复权绘图= 任务参数['复权绘图']
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均线参数= 任务参数['个股均线参数']
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绘制均线= 任务参数['绘制个股均线']
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# TODO: 如果需要，把今日实盘数据加入个股行情以及指数行情
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if self._任务参数['绘制实盘']:
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pass
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# 计算个股换手率
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股本变更记录= 公司信息['股本变更记录']
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Public.计算个股换手率(个股行情=个股日线, 个股股本变更记录=股本变更记录)
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# 计算复权行情。XXX: 注意 复权日线 中是否含均线集取决于传递的 均线参数
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复权日线= Public.计算复权行情(个股行情=个股日线, 均线参数=(均线参数 if 绘制均线 else None))
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复权日线['换手率']= 个股日线['换手率']
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复权记录= 复权日线.pop('复权记录')
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日线数据['复权记录']= 复权记录
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if 绘制均线:
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复权均线= 复权日线.pop('均线集')
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# 计算绘图用的补全行情
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绘图行情= {}
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绘图日线= copy.deepcopy(复权日线 if 复权绘图 else 个股日线)
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绘图行情.update(绘图日线)
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if 绘制均线: # 计算绘图用的个股均线（是否复权由任务参数控制）
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if 复权绘图:
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绘图均线= copy.deepcopy(复权均线)
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else:
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开盘= 个股日线['开盘']
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最高= 个股日线['最高']
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收盘= 个股日线['收盘']
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最低= 个股日线['最低']
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绘图均线= { n : Public.计算序列加权均线(开盘, 最高, 收盘, 最低, n) for n in 均线参数 }
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绘图行情.update(绘图均线)
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Public.补全个股行情(完整日期=指数日线['日期'], 个股行情=绘图行情)
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日线数据['绘图日线']= 绘图日线
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if 绘制均线:
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日线数据['绘图均线']= 绘图均线
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# 计算个股衍生行情。这里不用 deepcopy() 了
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衍生行情= 复权日线 # XXX: 注意: 复权日线 内可能包含 均线集
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if 绘制均线:
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衍生行情['均线集']= 复权均线
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Public.计算个股行情衍生数据(ilogger=self._ilogger, 个股行情=衍生行情, 均线参数=None) # 这里不用传递 均线参数，衍生行情 里已经包含均线集。
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日线数据['个股衍生行情']= 衍生行情
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def 处理分时数据(self):
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'''
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把 日线行情 中的数据添加到 分时行情 当中
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'''
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任务参数= self._任务参数
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# 公司信息= self._公司信息
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日线数据= self._日线数据
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分时数据= self._分时数据
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# 处理个股分时数据
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个股量均参数= 任务参数['个股量均参数']
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指数量均参数= 任务参数['指数量均参数']
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个股日线= 日线数据['个股日线']
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个股日期= 个股日线['日期']
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个股开盘= 个股日线['开盘']
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个股最高= 个股日线['最高']
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个股收盘= 个股日线['收盘']
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个股最低= 个股日线['最低']
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个股成交量= 个股日线['成交量']
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指数日线= 日线数据['指数日线']
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指数日期= 指数日线['日期']
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指数开盘= 指数日线['开盘']
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指数最高= 指数日线['最高']
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指数收盘= 指数日线['收盘']
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指数最低= 指数日线['最低']
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指数成交量= 指数日线['成交量']
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时刻常数= {
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'上午开始' : datetime.time(hour=9, minute=25, second=0 ), # 如果是实盘，设成 9:30
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|||
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|
'上午结束' : datetime.time(hour=11, minute=30, second=10),
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|||
|
|
'下午开始' : datetime.time(hour=12, minute=59, second=50),
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|||
|
|
'下午结束' : datetime.time(hour=15, minute=0, second=30),
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|||
|
|
'12:00:00' : datetime.time(hour=12, minute=0, second=0 ), # 把任意时间转化成坐标的时候要用到
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|
'09:25:00' : datetime.time(hour=9, minute=25, second=0 ),
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|||
|
|
'09:30:00' : datetime.time(hour=9, minute=30, second=0 ),
|
|||
|
|
'13:00:00' : datetime.time(hour=13, minute=0, second=0 ),
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|
}
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for 日期, 分时 in 分时数据.items():
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# 时间常数
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#========================================================================================
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日期对象= 分时['日期对象']
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时间常数= {key : datetime.datetime.combine(日期对象, val) for key, val in 时刻常数.items()}
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分时['时间常数']= 时间常数
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|
# 添加日线相关数据
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#========================================================================================
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index= 个股日期.index(日期)
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分时['个股当日开盘']= 个股开盘[index]
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分时['个股当日最高']= 个股最高[index]
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分时['个股前日收盘']= 个股收盘[index-1] if index>0 else None
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分时['个股当日最低']= 个股最低[index]
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# 计算前期平均手数 XXX: 如果以后 日线数据 中增加了成交量均线，那么这部分数据可以直接从中截取。
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分时['个股平均成交']= {Public.计算均值(个股成交量[-n:]) for n in 个股量均参数} # 结果: (均值, 最大值, 最小值, 标准差, 长度)
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index= 指数日期.index(日期)
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|
|
分时['指数当日开盘']= 指数开盘[index]
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|
分时['指数当日最高']= 指数最高[index]
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|
|
分时['指数前日收盘']= 指数收盘[index-1] if index>0 else None
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|||
|
|
分时['指数当日最低']= 指数最低[index]
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|||
|
|
|
|||
|
|
# 计算前期平均手数 XXX: 如果以后 日线数据 中增加了成交量均线，那么这部分数据可以直接从中截取。
|
|||
|
|
分时['指数平均成交']= {Public.计算均值(指数成交量[-n:]) for n in 指数量均参数} # 结果: (均值, 最大值, 最小值, 标准差, 长度)
|
|||
|
|
|
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|
|
# 修改分时数据，截掉边界外的部分（主要是为了与未来的指数行情统一）
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#========================================================================================
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# if 分时['个股行情有效']:
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# 行情= 分时['个股分时行情']
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# 时间序列= 行情['时间序列']
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# 价格序列= 行情['价格序列']
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# 手数序列= 行情['手数序列']
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# 金额序列= 行情['金额序列']
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# 备注序列= 行情['备注序列']
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# 分时序列= [
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# (时间, 价格, 手数, 金额, 备注) \
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# for 时间, 价格, 手数, 金额, 备注 in zip(时间序列, 价格序列, 手数序列, 金额序列, 备注序列) \
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# if (时间>=时间常数['上午开始'] and 时间<=时间常数['上午结束']) or (时间>=时间常数['下午开始'] and 时间<=时间常数['下午结束'])
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# ]
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# 行情['时间序列'], \
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# 行情['价格序列'], \
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# 行情['手数序列'], \
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# 行情['金额序列'], \
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# 行情['备注序列']= zip(*分时序列)
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# # 价格序列= 行情['价格序列']
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# # 行情['上涨标记']= [False] + [True if p2>p1 else False for p1, p2 in zip(价格序列[:-1], 价格序列[1:])]
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# # 行情['下跌标记']= [False] + [True if p2<p1 else False for p1, p2 in zip(价格序列[:-1], 价格序列[1:])]
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# # 行情['平盘标记']= [True] + [True if p2==p1 else False for p1, p2 in zip(价格序列[:-1], 价格序列[1:])]
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# TODO: 修改 指数分时 数据 ... ...
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def 计算全图大小(self):
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'''
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'''
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左侧空白= self._左侧空白
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右侧空白= self._右侧空白
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顶部空白= self._顶部空白
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底部空白= self._底部空白
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文字信息宽度, 文字信息高度= self._文字信息区块.返回区块大小()
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|
日线行情宽度, 日线行情高度= self._日线行情区块.返回区块大小()
|
|||
|
|
分时大图宽度, 分时大图高度= self._分时大图区块.返回区块大小() if self._分时大图区块 else (0, 0)
|
|||
|
|
分时小图宽度, 分时小图高度= self._分时小图区块.返回区块大小() if self._分时小图区块 else (0, 0)
|
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|
横轴宽度= 左侧空白 + max(文字信息宽度, 日线行情宽度, 分时大图宽度, 分时小图宽度) + 右侧空白
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纵轴高度= 顶部空白 + 文字信息高度 + 日线行情高度 + 分时大图高度 + 分时小图高度 + 底部空白
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return (横轴宽度, 纵轴高度)
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def 计算区块布局(self):
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'''
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|
'''
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|||
|
|
左侧空白= self._左侧空白
|
|||
|
|
右侧空白= self._右侧空白
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|||
|
|
顶部空白= self._顶部空白
|
|||
|
|
底部空白= self._底部空白
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|||
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全图宽度, \
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全图高度= self._全图大小
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文字信息宽度, 文字信息高度= self._文字信息区块.返回区块大小()
|
|||
|
|
日线行情宽度, 日线行情高度= self._日线行情区块.返回区块大小()
|
|||
|
|
分时大图宽度, 分时大图高度= self._分时大图区块.返回区块大小() if self._分时大图区块 else (0, 0)
|
|||
|
|
分时小图宽度, 分时小图高度= self._分时小图区块.返回区块大小() if self._分时小图区块 else (0, 0)
|
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|
区块布局= {
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|
'文字信息区块': (左侧空白+(全图宽度-左侧空白-右侧空白-文字信息宽度)/2 , 底部空白+分时小图高度+分时大图高度+日线行情高度),
|
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|
|
'日线行情区块': (左侧空白+(全图宽度-左侧空白-右侧空白-日线行情宽度)/2 , 底部空白+分时小图高度+分时大图高度),
|
|||
|
|
'分时大图区块': (左侧空白+(全图宽度-左侧空白-右侧空白-分时大图宽度)/2 , 底部空白+分时小图高度) if self._分时大图区块 else None,
|
|||
|
|
'分时小图区块': (左侧空白+(全图宽度-左侧空白-右侧空白-分时小图宽度)/2 , 底部空白) if self._分时小图区块 else None,
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}
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return 区块布局
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def 绘图并保存(self):
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'''
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'''
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|
self._文字信息区块.区块绘图()
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self._日线行情区块.区块绘图()
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|
if self._分时大图区块: self._分时大图区块.区块绘图()
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|
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if self._分时小图区块: self._分时小图区块.区块绘图()
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self._图片对象.savefig( \
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self._图片路径, \
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dpi=self._dpi, \
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facecolor=self._facecolor, \
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edgecolor=self._edgecolor, \
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linewidth=self._linewidth \
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)
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if __name__ == '__main__':
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程序目录= os.getcwd()
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pfile= open(file=os.path.join(程序目录, '绘图数据.pickle'), mode='rb')
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绘图数据= pickle.load(pfile)
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pfile.close()
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绘图数据['图片目录']= 程序目录
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绘图数据['图片名称']= '000553_沙隆达Ａ_2012-01-04~2013-04-19.png'
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tname= 绘图数据['图片名称']
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ilogger= Public.TempLogger(loggername='绘图脚本_'+tname, filename='绘图.log', taskdir=程序目录)
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输出= '绘图数据:\n\n'
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输出 += Public.repr_data(data=绘图数据)
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ilogger.debug(输出)
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# 如果需要，import 用户定制绘图函数
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任务参数= 绘图数据['任务参数']
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if '定制绘图函数' in 任务参数 and 任务参数['定制绘图函数']:
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用户目录= 任务参数['定制绘图函数']['用户目录']
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组件名称= 任务参数['定制绘图函数']['组件名称']
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函数名称= 任务参数['定制绘图函数']['函数名称']
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函数参数= 任务参数['定制绘图函数']['函数参数']
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sys.path.append(用户目录)
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用户组件= __import__(组件名称, globals(), locals(), [函数名称], 0)
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sys.path.remove(用户目录)
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任务参数['定制绘图参数']= 函数参数
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任务参数['定制绘图函数']= 用户组件.__dict__[函数名称]
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else:
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任务参数['定制绘图参数']= None
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任务参数['定制绘图函数']= None
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print('绘图中 ...')
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myfigure= MyFigure(tname=tname, ilogger=ilogger, 绘图数据=绘图数据)
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myfigure.绘图并保存()
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print('好了。请使用 Vim 浏览和编辑 log 文件与源文件。')
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