关于各种颜色均线的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
各条均线颜色
在日K线图中一般白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5、10、20、60日移动平均线，但这并不是固定的，会根据设置的不同而不同，比如你在系统里把它们设为5、15、30、60均线。 看K线图的上方有黄色PMA5=几的字样，就是五日均线等于几的意思。其他的有紫色的10日均线PMA10=什么的。设定的话双击数字就行！数字是几就是几日均线，颜色和线的颜色一样！
k线上方60数值与均线颜色对应的那条就是。
60日均线即是某支股票在市场上往前60天的平均收盘价格，其意义在于它反映了这支股票60天的平均成本。60均线一般是中长期走势，60日均价是最近三个月的收盘平均价，对个股后期走势有重要意义，很多技术指标已经明了，所以个股如果有效跌破60日均价，大多后市看跌。
各种颜色均线
§ Code
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data/000300.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 计算移动平均线
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
ma20 = df['close'].rolling(20).mean()
ma30 = df['close'].rolling(30).mean()
# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(df.index, df['close'], label='收盘价')
plt.plot(df.index, ma5, label='5日均线')
plt.plot(df.index, ma10, label='10日均线')
plt.plot(df.index, ma20, label='20日均线')
plt.plot(df.index, ma30, label='30日均线')
plt.legend()
plt.show()
§ Output
>
§ Markdown
## 绘制蜡烛图
§ Code
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data/000300.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.title('000300')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
plt.grid(linestyle=':')
# 绘制蜡烛图
plt.plot(df.index, df['open'], color='red', label='开盘价')
plt.plot(df.index, df['close'], color='green', label='收盘价')
plt.plot(df.index, df['low'], color='blue', label='最低价')
plt.plot(df.index, df['high'], color='black', label='最高价')
# 绘制蜡烛图
for i in range(len(df)):
if df['open'][i] > df['close'][i]:
plt.fill_between(df.index[i], df['high'][i], df['low'][i], color='red')
else:
plt.fill_between(df.index[i], df['high'][i], df['low'][i], color='green')
plt.legend()
plt.show()
§ Output
>
§ Markdown
## 绘制成交量
§ Code
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data/000300.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.title('000300')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
plt.grid(linestyle=':')
# 绘制蜡烛图
plt.plot(df.index, df['open'], color='red', label='开盘价')
plt.plot(df.index, df['close'], color='green', label='收盘价')
plt.plot(df.index, df['low'], color='blue', label='最低价')
plt.plot(df.index, df['high'], color='black', label='最高价')
# 绘制蜡烛图
for i in range(len(df)):
if df['open'][i] > df['close'][i]:
plt.fill_between(df.index[i], df['high'][i], df['low'][i], color='red')
else:
plt.fill_between(df.index[i], df['high'][i], df['low'][i], color='green')
# 绘制成交量
plt.bar(df.index, df['volume'], label='成交量')
plt.legend()
plt.show()
§ Output
>
§ Markdown
## 绘制K线图
§ Code
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data/000300.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.title('000300')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
plt.grid(linestyle=':')
# 绘制K线图
plt.plot(df.index, df['open'], color='red', label='开盘价')
plt.plot(df.index, df['close'], color='green', label='收盘价')
plt.plot(df.index, df['low'], color='blue', label='最低价')
plt.plot(df.index, df['high'], color='black', label='最高价')
# 绘制K线图
for i in range(len(df)):
if df['open'][i] > df['close'][i]:
plt.fill_between(df.index[i], df['open'][i], df['close'][i], color='red')
plt.fill_between(df.index[i], df['open'][i], df['high'][i], color='red', alpha=0.3)
plt.fill_between(df.index[i], df['close'][i], df['low'][i], color='red', alpha=0.3)
else:
plt.fill_between(df.index[i], df['open'][i], df['close'][i], color='green')
plt.fill_between(df.index[i], df['open'][i], df['high'][i], color='green', alpha=0.3)
plt.fill_between(df.index[i], df['close'][i], df['low'][i], color='green', alpha=0.3)
# 绘制成交量
plt.bar(df.index, df['volume'], label='成交量')
plt.legend()
plt.show()
§ Output
>
§ Markdown
## 绘制多个股票
§ Code
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df1 = pd.read_csv('data/000300.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
df2 = pd.read_csv('data/000905.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.title('000300 & 000905')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
各种均线的颜色
K线图通常有分为日、周、推致探现岁月、季、年K线图，平时最多用日K线图，里面有5日、10日、20日、30日、60日等均线，分别用白、黄、紫、绿、蓝等颜色在图中显示，其各线参数和颜色可以改变的。从各均线可看出股票的运行趋势。在股票市场所讲的趋势，传区婷就是股票K线连续组合的总体运行方向。
比如日K线在5、10、20、30日均线的上方，且各均线是向上，虽然其中有升有跌，这时的趋势是向上没有改变。
相反日K线在各均线的下方，且各均线是向下的时候，其中同样有升有跌，这时的趋势是向下没有改变。
如果均线由向上改变成向下，或由向下改变成向上，这时就有可能改变原来的趋势。可根据其运行变化来选择股票的买卖点。5、10、20、30日线显示出较短时间的趋势，60、120、250日线源些有抓音出快面则显示中、长时间的趋势。
5日线向上金叉是刻规史位统买入提示
5日线向下死叉是卖出提示
当然要配合其它方面如KDJ的走向和成交量等，才能判断出讲密举比较准确的买卖点。