2. Python - Plotly 캔들 + 거래량 차트 만들기 ( 복수 차트 생성 )

들어가며..

1편에서 mplfinance, plotly 차트 라이브러리를 사용하여 캔들차트로 표현해 보았다. 본 편에서는 Plotly 라이브러리를 사용하여 일 시세 + 거래량 차트를 표현해 본다. 

 

1편Python - 주식차트 만들기 1편, 캔들차트 만들기 ( mplfinance, Ploty )

 

라이브러리 설치 ( 1편에서 설치 하였다면 skip )

pip install pandas-datareader # 주식 데이터 조회
pip install plotly # 차트 라이브러리

 

주식 데이터 조회 ( 삼성전자 )

import plotly.graph_objects as go
import plotly.subplots as ms
import pandas_datareader as web

df = web.naver.NaverDailyReader('005930', start='20200101' , end='20201231').read()

df = df.astype(int) # Object 데이터를 int로 변환

 

캔들차트와 거래량을 표시할 바(Bar)차트 객체를 생성한다.

# 캔들 차트 객체 생성
candle = go.Candlestick(
	x=df.index,
	open=df['Open'],
	high=df['High'],
	low=df['Low'],
	close=df['Close'],
    increasing_line_color = 'red', # 상승봉 스타일링
    decreasing_line_color = 'blue' # 하락봉 스타일링
)

# 바 차트(거래량) 객체 생성
volume_bar = go.Bar(x=df.index, y=df['Volume'])

 

Figure 설정

fig = ms.make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True, vertical_spacing=0.02)

두개의 행을 갖는 Figure 객체를 생성한다. shared_xaxes 함수는 Figure에 설정된 차트들의 x축을 공유하여 rangeslider를 사용하여 같이 움직이게 할 수 있다. 

 

fig.add_trace(candle, row=1, col=1)
fig.add_trace(volume_bar, row=2, col=1)

첫번째 행에 캔들차트를 추가 하고 그 다음으로 거래량차트를 추가한다. 

 

fig.update_layout(
    title='Samsung stock price',
    yaxis1_title='Stock Price',
    yaxis2_title='Volume',
    xaxis2_title='periods',
    xaxis1_rangeslider_visible=False,
    xaxis2_rangeslider_visible=True,    
)

xaxis1_rangeslider_visible=False 캔들차는 rangeslider를 제거하고 xaxis2_rangeslider_visible=True 거래량 차트에 rangeslider를 셋트한다.

 

차트를 출력한다.

fig.show()

 

삼성전자 일 시세 + 거래량 차트