python_PyQt5开发股票指定区间K线操作工具_裸K

**Python PyQt5 开发股票指定区间 K 线操作工具**

在金融市场中，K 线图是分析股价趋势的重要工具之一。通过绘制不同时间周期的 K 线图，可以更好地理解市场的走向和预测未来的价格变化。在本文中，我们将使用 PyQt5 库开发一个股票指定区间 K 线操作工具。

**工具功能**

我们的工具将具备以下功能：

1. **K 线图绘制**: 根据用户输入的股票代码、时间周期和起始日期，工具可以绘制相应的 K 线图。
2. **数据下载**: 用户可以选择下载历史数据或实时数据。
3. **数据筛选**: 用户可以根据自己的需求进行数据筛选，例如筛选出某个时间段内的数据。
4. **K 线操作**: 用户可以在 K 线图上进行各种操作，如鼠标点击、拖动等。

**工具界面**

我们的工具将采用以下界面：

1. **顶部菜单栏**: 包含了所有功能选项，例如“文件”、“编辑”、“视图”等。
2. **左侧工具栏**: 包含了各种操作按钮，如下载数据、筛选数据等。
3. **右侧K线图区域**: 展示 K 线图的区域。

**代码实现**

### **main.py**

import sysfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QAction, QVBoxLayout, QWidgetfrom PyQt5.QtCore import Qtclass MainWindow(QMainWindow):
 def __init__(self):
 super().__init__()

 self.initUI()

 def initUI(self):
 # 创建顶部菜单栏 menubar = self.menuBar()
 filemenu = QMenu("文件", self)
 editmenu = QMenu("编辑", self)

 # 添加功能选项 newAct = QAction("新建", self)
 openAct = QAction("打开", self)
 saveAct = QAction("保存", self)
 exitAct = QAction("退出", self)

 filemenu.addAction(newAct)
 filemenu.addAction(openAct)
 filemenu.addAction(saveAct)
 filemenu.addAction(exitAct)

 menubar.addMenu(filemenu)
 menubar.addMenu(editmenu)

 # 创建左侧工具栏 toolbar = QToolBar(self)
 downloadButton = QAction("下载数据", self)
 filterButton = QAction("筛选数据", self)

 toolbar.addWidget(downloadButton)
 toolbar.addWidget(filterButton)

 # 创建右侧K线图区域 graphWidget = QWidget()
 layout = QVBoxLayout()
 graphWidget.setLayout(layout)

 self.setCentralWidget(graphWidget)

if __name__ == "__main__":
 app = QApplication(sys.argv)
 window = MainWindow()
 window.show()
 sys.exit(app.exec_())

import matplotlib.pyplot as pltclass KLine:
 def __init__(self, data):
 self.data = data def draw(self):
 plt.plot(self.data['close'])
 plt.title('K线图')
 plt.xlabel('时间')
 plt.ylabel('价格')
 plt.show()

# 示例数据data = {
 'open': [100,120,110],
 'high': [130,140,125],
 'low': [90,100,95],
 'close': [105,115,105]
}

kline = KLine(data)
kline.draw()

import requestsdef download_data(code, start_date):
 url = f' /> response = requests.get(url)
 return response.json()

# 示例数据下载data = download_data('000001', '2020-01-01')
print(data)

import pandas as pddef filter_data(data, start_date, end_date):
 filtered_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]
 return filtered_data# 示例数据筛选data = pd.DataFrame({
 'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'],
 'open': [100,120,110],
 'high': [130,140,125],
 'low': [90,100,95],
 'close': [105,115,105]
})

filtered_data = filter_data(data, '2020-01-01', '2020-01-03')
print(filtered_data)

import matplotlib.pyplot as pltclass KLineOperation:
 def __init__(self, data):
 self.data = data def click(self, x, y):
 # 鼠标点击事件处理 pass def drag(self, start_x, start_y, end_x, end_y):
 # 鼠标拖动事件处理 pass# 示例数据data = {
 'open': [100,120,110],
 'high': [130,140,125],
 'low': [90,100,95],
 'close': [105,115,105]
}

kline_operation = KLineOperation(data)
kline_operation.click(10,20)
kline_operation.drag(10,20,30,40)