Python - 绘制 CandleStick 图表的问题

Question

我在 Candlestick plotly 图表上绘制值时遇到问题。 出于某种原因，我得到所有绿色条而不是绿色/红色条。数值上升时为绿色，数值下降时为红色。

这是我的代码，如果你只安装 cbpro，你可以按原样运行：

# Import Dependencies
import time
import cbpro
import pandas as pd
import json
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime

# Establish Public Client
public_client = cbpro.PublicClient()

# Create start and end time variable
stime = public_client.get_time()
etime = list(public_client.get_time().values())[0]
# Get past transaction for ETH
past_transactions = pd.DataFrame(public_client.get_product_historic_rates(product_id='ETH-USD'))
# Rename the columsn
past_transactions.columns= ["Date","Open","High","Low","Close","Volume"]
# Format the date
past_transactions['Date'] = pd.to_datetime(past_transactions['Date'], unit='s')
# Set the date as index
past_transactions.set_index('Date', inplace=True)
# Sorting values by date
past_transactions.sort_values(by='Date', ascending=True, inplace=True)

# Plot the values on CandleStick plotly chart
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x= past_transactions.index,
                                            open = past_transactions['Open'],
                                            high = past_transactions['High'],
                                            low = past_transactions['Low'],
                                            close = past_transactions['Close']
                                            )])

fig.show()
past_transactions

我在这里做错了什么？

Answer 1

这听起来有点奇怪，但请听我说完。我可能在这里错了，但对我来说，这似乎是您的数据集的一个问题。要么数据一路怪，要么以下引用有误：

open = past_transactions['Open'],
high = past_transactions['High'],
low = past_transactions['Low'],
close = past_transactions['Close']

我的意思是lows 与close 或类似的东西混在一起了。 the data is strange all the way到底是什么意思？我整天都在查看来自各种市场的蜡烛图，而我们在您的图中看到的不能代表任何“正常”市场。从理论上讲，看起来像您的图表绝对没有问题close 在每个时间间隔都高于 open。

正是我们在你的案例中看到的所有这些“扁平”蜡烛，这意味着所有这些都是low = open。或者在蜡烛图方面：我们没有看到 任何 Lower Shadow

在任何流动性良好且运作良好的市场中，这种情况不会发生。我可能对此有误，但我并没有错，因为根据你的数据规范，你的情节图正在产生正确的可视化。

Answer 2

我尝试运行您添加的代码。但是，我确实得到了红色和绿色条。但是红色并不那么明显，因为它们的数量更少而且更小。剧情：