如何绘制外部 mplfinance 情节？

Question

from datetime import datetime, timedelta, date
import pandas_datareader as pdr
import mplfinance as mpf
    
df_history = pdr.get_data_yahoo(symbols='GOLD', 
                                    start=datetime(2020, 8, 30), 
                                    end=datetime(2021, 2, 23))
    
# Today is: 24.02.2021
two_points  = [(datetime(2020, 8, 30),28.72),(datetime(2021, 3, 26),23.49)]
mpf.plot(df_history, type='candle', alines=two_points)

我收到错误消息：

ValueError: User specified line date "2020-08-30 00:00:00" is before (less than) range of plotted data (2020-08-31 00:00:00 to 2021-02-23 00:00:00)

有没有办法在范围之外绘制？

Answer 1

解决方法是设置show_nontrading=True

我用你的代码测试过，修改为：

mpf.plot(df_history, type='candle', alines=two_points, show_nontrading=True)

得到

这不适用于show_nontrading=False（如果未指定，则为默认值）的原因是因为在这种情况下，x 轴值实际上只是表示数据框中行号的整数（尽管 x 轴标签格式为日期），因此您传递给 aline kwarg 的日期必须转换为行号（如果日期介于两行之间，则转换为行号）。该算法使用现有数据。会考虑是否可以轻松修改以进行推断（如果可以，可能不完全是线性的）。 The code can be seen here。我愿意接受建议。与此同时，show_nontrading=True 应该可以正常工作。

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另一种解决方法是在数据框的开头和结尾放置一个额外的行，其中包含趋势线的日期。

您需要开始和结束的原因是因为两个您的趋势线日期都超出了您的数据范围。

这对于datetime(2020, 8, 30) 可能并不明显，因为对get_data_yahoo() 的调用使用相同的日期，然而API 返回 8.31.2020 作为第一个日期，因为 8.0 是星期日，并且非交易日。

因此：

from datetime import datetime, timedelta, date
import pandas_datareader as pdr
import mplfinance as mpf
    
df_history = pdr.get_data_yahoo(symbols='GOLD', 
                                    start=datetime(2020, 8, 30), 
                                    end=datetime(2021, 2, 23))

dfa = df_history.iloc[0:1].copy()     # copy first row
dfa.index = [datetime(2020, 8, 30)]   # switch the date

dfb = df_history.iloc[-2:-1].copy()   # copy last row
dfb.index = [datetime(2021, 3, 26)]   # switch the date

# Concatenate the three DataFrames
df_history = pd.concat([dfa,df_history,dfb])

# Now we the trend line dates are withing the range of data in df_history:

two_points  = [(datetime(2020, 8, 30),28.72),(datetime(2021, 3, 26),23.49)]
mpf.plot(df_history, type='candle', alines=two_points)

结果：

For more details about trend line extrapolation, and the issues that relate to whether or not you trend includes non-trading days, click here.