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首先： mplfinance 是一个非常棒的程序，可以帮助我进行股票交易：谢谢。

每周一次，我下载并使用 mplfinance 绘制标准普尔 500 指数的股票。我想使用 P&F 图表方法扫描股票，并确定最后一列包含三个或更多“X”图的股票，而无需物理查看每个图表。我会很感激任何想法。

谢谢，

曼尼

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mplfinance 的新版本 ( 0.12.7a12) 现已发布：

pip install --upgrade mplfinance

在此版本中，如果您执行以下操作：

cv = {}
mpf.plot(df,type=pnf,return_calculated_values=cv)

然后“计算值”字典，cv将填充以下项目：

dict_keys(['pnf_dates', 'pnf_counts', 'pnf_values', 'pnf_avgvals', 
           'pnf_size', 'pnf_volumes', 'minx', 'maxx', 'miny', 'maxy'])
  • cv['pnf_counts']将包含 中每个日期的框数cv['pnf_dates']。向上框 X 为正值，向下框 O 为负值。
  • cv['pnf_values']将是一个列表列表。外层列表对应每个 pnf 日期，内层列表对应每个日期的每个框的开始值：“开始”表示它是向上框的下限，或向下框的上限. 对于一个向上的盒子，X 从这个值跨越到 (value + pnf_size)，对于一个向下的盒子，O 从这个值跨越到 (value - pnf_size)
  • cv['pnf_avgvals']是给定日期的所有 pnf_values 的平均值，与pnf_bricks之前版本的 mplfinance 返回的值相同。

希望这可以帮助。一切顺利。

于 2021-04-09T10:41:06.997 回答
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调用时mpf.plot()使用 kwarg return_calculated_values。您将此 kwarg 设置为空 dict，mplfinance 将用各种计算值填充它，包括以下情况下的砖值type=pnf：

cv = {}
mpf.plot(df,type=pnf,return_calculated_values=cv)

然后看cv['pnf_bricks']和cv['pnf_dates']

然后扫描砖值列表以找到您想要的应该相对容易。您甚至可以从中创建一个系列以使其更易于操作：

pnf_series = pd.Series(cv['pnf_bricks'],index=pd.DatetimeIndex(cv['pnf_dates']))

pnf_series.head()

2011-07-11 00:00:00+00:00    122.117136
2011-08-08 00:00:00+00:00    114.248562
2011-08-17 00:00:00+00:00    115.232133
2011-08-22 00:00:00+00:00    116.215705
2011-09-01 00:00:00+00:00    117.199277
  dtype: float64

pnf_series.tail()

2011-11-29 00:00:00+00:00    120.149992
2011-12-07 00:00:00+00:00    122.117136
2011-12-20 00:00:00+00:00    129.985711
2012-04-04 00:00:00+00:00    133.919998
2012-06-05 00:00:00+00:00    130.969283

嗯。现在我正在查看上面打印的示例，可能存在一个错误，它似乎只打印最后一个 X或O每个日期（不是完整列表）。

于 2021-04-08T00:34:22.973 回答