運行代碼，要求輸入股票代碼和名稱，其他參數可省略

import akshare as ak
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
import os
from datetime import datetime, timedelta# 設置中文字體
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei",  "Microsoft YaHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解決負號顯示問題def get_stock_data(stock_code, start_date=None, end_date=None, adjust="qfq"):"""使用 AkShare 獲取股票數據參數:stock_code (str): 股票代碼，如 'sh000001' 或 '000001.SZ'start_date (str): 開始日期，格式 'YYYYMMDD'，默認為 3 個月前end_date (str): 結束日期，格式 'YYYYMMDD'，默認為今天adjust (str): 復權類型，'qfq' 為前復權，'hfq' 為后復權，None 為不復權返回:DataFrame: 包含股票數據的 DataFrame"""# 處理默認日期if end_date is None:end_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')if start_date is None:start_date = (datetime.now() - timedelta(days=90)).strftime('%Y%m%d')# 格式化股票代碼以適應 AkShareif not stock_code.startswith(('sh', 'sz')):market = 'sh' if stock_code.startswith(('6', '9')) else 'sz'stock_code = f'{market}{stock_code}'try:# 使用 AkShare 獲取股票日線數據stock_data = ak.stock_zh_a_hist_tx(symbol=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust=adjust)# 重命名列以符合 mplfinance 要求# 檢查并映射成交量列名volume_columns = ['成交量', '成交額', 'volume','amount']volume_col = next((col for col in volume_columns if col in stock_data.columns), None)if volume_col is None:print("警告: 數據中未找到成交量列，圖表可能不完整")stock_data['volume'] = 0  # 添加默認成交量列else:stock_data = stock_data.rename(columns={volume_col: 'volume'})# 重命名其他必要列stock_data = stock_data.rename(columns={'日期': 'date', '開盤': 'open', '收盤': 'close', '最高': 'high', '最低': 'low'})# 轉換日期格式stock_data['date'] = pd.to_datetime(stock_data['date'])# 確保數據按日期排序stock_data = stock_data.sort_values('date')# 檢查是否有必要的列required_columns = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']missing_columns = [col for col in required_columns if col not in stock_data.columns]if missing_columns:print(f"錯誤: 數據缺少必要的列: {', '.join(missing_columns)}")return Nonereturn stock_dataexcept Exception as e:print(f"獲取股票數據時出錯: {e}")return Nonedef plot_stock_daily_movement(stock_data, stock_name="股票", save_path=None, ma_periods=None):"""繪制股票日變動情況，包括 K 線圖和成交量及均線參數:stock_data (DataFrame): 包含股票數據的 DataFrame，必須包含 'date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume' 列stock_name (str): 股票名稱，用于圖表標題save_path (str): 圖表保存路徑，默認為 None 不保存ma_periods (list): 均線周期列表，默認為 [5, 10, 20]"""if stock_data is None or stock_data.empty:print("沒有數據可繪制圖表")return# 設置默認均線周期if ma_periods is None:ma_periods = [5, 10, 20]# 復制數據并準備 mplfinance 所需格式plot_data = stock_data.copy()plot_data = plot_data.set_index('date')# 添加均線for period in ma_periods:column_name = f'MA{period}'plot_data[column_name] = plot_data['close'].rolling(window=period).mean()# 設置 mplfinance 樣式mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='g', inherit=True)# 自定義均線顏色ma_colors = ['blue', 'purple', 'orange', 'green', 'red', 'brown', 'gray']ma_colors = ma_colors[:len(ma_periods)]  # 確保顏色數量與均線周期數量匹配s = mpf.make_mpf_style(marketcolors=mc, gridstyle='--', y_on_right=False,rc={'font.family': ['SimHei', 'WenQuanYi Micro Hei', 'Heiti TC', 'Microsoft YaHei'],'lines.linewidth': 1.5  # 增加均線線條寬度})# 繪制 K 線圖和成交量fig, axes = mpf.plot(plot_data,type='candle',style=s,title=f'{stock_name} 日變動情況',ylabel='價格 (元)',volume=True,ylabel_lower='成交量 (手)',mav=tuple(ma_periods),  # 傳遞均線周期returnfig=True,figsize=(14, 10),update_width_config=dict(candle_linewidth=1.2,  # K線實體邊框寬度candle_width=0.6,      # K線寬度volume_width=0.8,      # 成交量柱寬度))# 調整標題位置fig.suptitle(f'{stock_name} 日變動情況', fontsize=16, y=0.98)# 添加均線圖例ax = axes[0]  # K線圖的軸for i, period in enumerate(ma_periods):ax.plot([], [], color=ma_colors[i], label=f'MA{period}', linewidth=1.5)ax.legend(loc='upper left')# 如果指定了保存路徑，則保存圖表if save_path:save_dir = os.path.dirname(save_path)if not os.path.exists(save_dir):os.makedirs(save_dir)plt.savefig(save_path, dpi=300, bbox_inches='tight')print(f"圖表已保存至: {save_path}")plt.show()# 主函數
if __name__ == "__main__":# 用戶輸入股票代碼和名稱stock_code = input("請輸入股票代碼（例如 000001 或 sh000001）: ").strip()stock_name = input("請輸入股票名稱（例如 平安銀行）: ").strip()# 獲取股票數據print("正在獲取股票數據...")stock_data = get_stock_data(stock_code)if stock_data is not None and not stock_data.empty:print(f"成功獲取 {len(stock_data)} 天的股票數據")# 顯示數據列名，用于調試print(f"數據列名: {', '.join(stock_data.columns)}")# 可選：自定義均線周期ma_input = input("請輸入均線周期（用逗號分隔，默認 5,10,20）: ").strip()if ma_input:try:ma_periods = [int(p.strip()) for p in ma_input.split(',')]except ValueError:print("無效的均線周期，使用默認值")ma_periods = [5, 10, 20]else:ma_periods = [5, 10, 20]# 繪制股票日變動情況plot_stock_daily_movement(stock_data, stock_name, ma_periods=ma_periods)else:print("未能獲取股票數據，請檢查股票代碼是否正確")