1.挑选感兴趣的概念股板块(见图1或上网自行
查询)，并从中挑选一家公司的股票来进行项目制作(贵州茅台以外的公司)。
2.调用Tushare金融数据的股价相关信息，调用方式与数据清洗应该已写成一组模版或是自定义函数，便于日后调用与使用任何一家公司股票数据。
使用数据进行K线图的绘制，并且尽可能的美化图形。
4. 最后将以上所有内容编写成一组模组或自定
义函数，日后只要输入股票代码、数据起始与结束时间等等参数信息，执行后便能自动输出该公司的K线图。
import tushare as ts
ts.set_token('8669a5830b42cf76db5e9f0241e1a8993657c5ee1118412469f9f43d')
pro=ts.pro_api()
def get_tushare(code,start,end):
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
data=pro.daily(ts_code=code,start_date=start,end_date=end)
data_name=["trade_data",'open','high','low','close','vol']
data['trade_date']=pd.to_datetime(data['trade_date'])
data=data.dropna()
data.index =data['trade_date']
data.sort_index()
data.to_excel('data5.1.xls')
df=pd.read_excel('data5.1.xls').sort_values('trade_date')
df.rename(columns={'trade_date':'Date','open':'Open','high':'High','low':'Low','close':'Close','vol':'Volume'},inplace=True)
df.set_index('Date',inplace=True)
mc=mpf.make_marketcolors(up='r',down='g',inherit=True)
s =mpf.make_mpf_style(gridaxis='both',marketcolors=mc)
mpf.plot(df,type='candle',figratio=(10,6),figscale=1,title='file',style=s)
mpf.plot(df,type='candle',volume=True,figratio=(10,6),figscale=1,title='file',style=s)
mpf.plot(df,type='candle',mav=(5,10,20),volume=True,figratio=(10,6),figscale=1,title='file',style=s)