matplotlib / matplotlib/mplfinance

What is the most elegant way to implement ribbons?

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question
Lingua principale
Python
Stelle
4.4k
Fork
678
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

I am currently thinking about the most elegant way to display 1-2 scatter lines below the chart.
Are there any ideas from others who have already implemented this?

These are my first ideas:
image

import mplfinance as mpf

output = sp_500 ['2021-01-01':].copy()

output["sma_above"] = np.where (output.Close > output.sma, output.sma, np.nan)
output["sma_below"] = np.where (output.Close < output.sma, output.sma, np.nan)

output["ribbon_above"] = np.where (output.Close > output.sma, 1, np.nan)
output["ribbon_below"] = np.where (output.Close < output.sma, 1, np.nan)



add_plt = [
    mpf.make_addplot(output["sma_above"],color="green"),
    mpf.make_addplot(output["sma_below"],color="red"),
    mpf.make_addplot(output["ribbon_above"], panel=1, color="g", type='scatter'),    
    mpf.make_addplot(output["ribbon_below"], panel=1, color="r", type='scatter'),    
    ]

mpf.plot(
    output,
    addplot=add_plt,
    figsize=(16, 9),
    style="charles",
    type="candle",
    title='S&P 500 - weekly',
    datetime_format='%d.%m.%y',xrotation=45,
)

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia esaminando le chiamate di esempio dell’issue a mpf.make_addplot e mpf.plot, comprese le impostazioni separate per panel e scatter. L’issue non indica file o test, quindi il primo passo consiste nel localizzare questi entry point e determinare l’API prevista per i ribbons. Il lavoro sarà considerato completato quando saranno disponibili un design concordato e un modo funzionante per visualizzare i ribbons sotto il grafico.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
matplotlib, python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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