首先，为什么要用ggplot2来画K线图，不是有quantmod包和chartSeries()等函数吗？
这是因为：第一，quantmod包的画图对我来说没有足够的灵活性，我不能很自如地控制每一个要素，添加我想要的东西；第二，quantmod包的分析是基于xts的时间序列对象，而在日常工作中，已经习惯了用tbl_df体系，也确实好用，而该体系的作图对应的就是ggplot2这一强大的工具。
好了，不说废话了，直接开始。
数据是2017年上证综指每日的开盘，最高，最低、收盘和成交量数据，在这个文件中，变量名"SHDX2017"。
开始作图：
- library(tidyverse)
- library(gridExtra)
- library(quantmod)# 要用到SMA函数
- # 为了解决日期作为横坐标会出现休市日的情况，需要以下的变量辅助
- row_len <- nrow(SHDX2017)
- breaks <- seq(1, row_len, 10)
- labels <- SHDX2017$date[breaks]
- # 作K线图
- p1 <- SHDX2017 %>%
- arrange(date) %>%
- mutate(ma5 = SMA(close, n = 5, align ="right"),
- ma10 = SMA(close, n = 10, align = "right"),
- date_axis = row_number()) %>%
- ggplot(aes(x = date_axis)) +
- geom_boxplot(aes(lower = pmin(close, open),
- middle = close,
- upper = pmax(close, open),
- ymin = low,
- ymax = high,
- group = date_axis,
- fill = open > close),
- stat = "identity",
- show.legend = FALSE) +
- geom_line(aes(y = ma5), color = "blue3") +
- geom_line(aes(y = ma10), color = "red") +
- scale_x_continuous(breaks = breaks,
- labels = NULL,
- expand = c(0, 0)) +
- theme(axis.ticks.x = element_blank(),
- axis.title = element_blank(),
- axis.text.y = element_text(margin = margin(l = 8)))
- # 作成交量图
- p2 <- SHDX2017 %>%
- arrange(date) %>%
- mutate(vol_ma5 = SMA(volume, n = 5, align ="right"),
- vol_ma10 = SMA(volume, n = 10, align = "right"),
- date_axis = row_number()) %>%
- ggplot(aes(x = date_axis, y = volume)) +
- geom_bar(stat = "identity",
- aes(fill = open > close),
- show.legend = FALSE) +
- geom_line(aes(y = vol_ma5), color = "blue3") +
- geom_line(aes(y = vol_ma10), color = "red") +
- scale_x_continuous(breaks = breaks,
- labels = format(labels, "%m-%d"),
- expand = c(0, 0)) +
- scale_y_continuous(expand = c(0, 0.5)) +
- theme(axis.title = element_blank())
- # 组合
- grid.arrange(p1, p2, nrow = 2, heights = 2:1)
作出的图像这样：
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