用ggplot2画的常用K线图-经管之家官网！

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：

1. library(tidyverse)
   
2. library(gridExtra)
   
3. library(quantmod)# 要用到SMA函数
   
4. 
   
5. # 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
   
6. row_len <- nrow(SHDX2017)
   
7. breaks <- seq(1, row_len, 10)
   
8. labels <- SHDX2017$date[breaks]
   
9. 
   
10. # 作K线图
    
11. p1 <- SHDX2017 %>%
    
12. arrange(date) %>%
    
13. mutate(ma5 = SMA(close, n = 5, align ="right"),
    
14. ma10 = SMA(close, n = 10, align = "right"),
    
15. date_axis = row_number()) %>%
    
16. ggplot(aes(x = date_axis)) +
    
17. geom_boxplot(aes(lower = pmin(close, open),
    
18. middle = close,
    
19. upper = pmax(close, open),
    
20. ymin = low,
    
21. ymax = high,
    
22. group = date_axis,
    
23. fill = open > close),
    
24. stat = "identity",
    
25. show.legend = FALSE) +
    
26. geom_line(aes(y = ma5), color = "blue3") +
    
27. geom_line(aes(y = ma10), color = "red") +
    
28. scale_x_continuous(breaks = breaks,
    
29. labels = NULL,
    
30. expand = c(0, 0)) +
    
31. theme(axis.ticks.x = element_blank(),
    
32. axis.title = element_blank(),
    
33. axis.text.y = element_text(margin = margin(l = 8)))
    
34. 
    
35. # 作成交量图
    
36. p2 <- SHDX2017 %>%
    
37. arrange(date) %>%
    
38. mutate(vol_ma5 = SMA(volume, n = 5, align ="right"),
    
39. vol_ma10 = SMA(volume, n = 10, align = "right"),
    
40. date_axis = row_number()) %>%
    
41. ggplot(aes(x = date_axis, y = volume)) +
    
42. geom_bar(stat = "identity",
    
43. aes(fill = open > close),
    
44. show.legend = FALSE) +
    
45. geom_line(aes(y = vol_ma5), color = "blue3") +
    
46. geom_line(aes(y = vol_ma10), color = "red") +
    
47. scale_x_continuous(breaks = breaks,
    
48. labels = format(labels, "%m-%d"),
    
49. expand = c(0, 0)) +
    
50. scale_y_continuous(expand = c(0, 0.5)) +
    
51. theme(axis.title = element_blank())
    
52. 
    
53. # 组合
    
54. grid.arrange(p1, p2, nrow = 2, heights = 2:1)

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作出的图像这样：