Chart Generation

Chart Generation Skill

专业的金融图表生成工具，基于 mplfinance 库。

Overview

本 Skill 提供以下核心功能：

1. 基础K线图 - 经典的蜡烛图（Candlestick Chart）
2. 综合技术图 - K线图 + 技术指标（MA、MACD、成交量）
3. 主题定制 - 深色/浅色主题，专业美观

所有图表支持保存为 PNG 文件或在 Jupyter Notebook 中直接显示。

Quick Start

1. 准备数据

图表生成需要 OHLCV 数据（开盘、最高、最低、收盘、成交量）。 通常先调用 financial-data-fetch Skill 获取数据。

如需技术指标图表，还需调用 technical-indicators Skill 计算指标。

2. 选择图表类型

• 基础K线图 → generate_candlestick_chart（仅蜡烛图 + 成交量）
• 综合技术图 → generate_comprehensive_chart（K线 + MA + MACD + 成交量）

3. 调用工具

# 示例：生成综合技术图
result = generate_comprehensive_chart(
    data=stock_data,        # 包含 OHLCV 和技术指标的 DataFrame
    symbol="000001",        # 股票代码
    title="平安银行技术分析", # 图表标题
    theme="dark",           # 主题（dark/light）
    save_path="chart.png"   # 保存路径（可选）
)

Chart Types

1. Basic Candlestick Chart

Tool: generate_candlestick_chart

Purpose: 生成经典的蜡烛图，适用于：

• 快速查看价格走势
• 技术形态识别（如十字星、锤子线）
• 简洁报告展示

Parameters:

• data (DataFrame, required): 包含 OHLCV 数据
  • 必需列：日期（索引）、开盘、收盘、最高、最低、成交量
• symbol (str, optional): 股票代码（用于标题）
• title (str, optional): 自定义标题
• theme (str, optional): 主题（"dark" or "light"，默认"dark"）
• save_path (str, optional): 保存路径（如 "output/chart.png"）

Returns: Dict with:

• success (bool): 是否成功
• message (str): 结果描述
• saved_path (str): 保存路径（如果指定）

Example:

result = generate_candlestick_chart(
    data=stock_data,
    symbol="000001",
    theme="dark",
    save_path="candlestick.png"
)
# 生成纯净的K线图 + 成交量副图

2. Comprehensive Chart

Tool: generate_comprehensive_chart

Purpose: 生成综合技术分析图表，适用于：

• 专业技术分析
• 多指标联合判断
• 详细报告生成

Chart Layout:

┌─────────────────────────────┐
│  主图: K线 + MA(5/10/20/60) │  ← 蜡烛图 + 移动平均线
├─────────────────────────────┤
│  副图1: MACD               │  ← DIF/DEA/BAR柱状图
├─────────────────────────────┤
│  副图2: 成交量              │  ← 柱状图（红绿分色）
└─────────────────────────────┘

Parameters:

• data (DataFrame, required): 包含 OHLCV + 技术指标数据
  • 必需列：日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量
  • 可选列：MA_5, MA_10, MA_20, MA_60（移动平均线）
  • 可选列：MACD_DIF, MACD_DEA, MACD_BAR（MACD指标）
• symbol (str, optional): 股票代码
• title (str, optional): 自定义标题
• theme (str, optional): 主题（"dark" or "light"）
• save_path (str, optional): 保存路径

Returns: 同 Basic Chart

Example:

# 先获取数据和计算指标
stock_data = fetch_stock_data(symbol="000001", days=60)
stock_data = calculate_all_indicators(stock_data)

# 生成综合图表
result = generate_comprehensive_chart(
    data=stock_data,
    symbol="000001",
    title="平安银行 - 60日技术分析",
    theme="dark",
    save_path="comprehensive.png"
)

Themes

Dark Theme (默认)

适用于：

• 现代化界面
• 夜间查看
• 专业演示

特点:

• 黑色背景
• 高对比度
• 护眼配色

Light Theme

适用于：

• 打印输出
• 传统报告
• 明亮环境

特点:

• 白色背景
• 清晰线条
• 经典配色

自定义主题

主题配置文件位于 assets/chart_styles/：

• dark_theme.json - 深色主题配置
• light_theme.json - 浅色主题配置

可以编辑 JSON 文件自定义：

• 背景色、网格色
• 蜡烛颜色（涨/跌）
• 成交量颜色
• MA 线条颜色和样式

Data Requirements

Minimum Required Columns

Optional Columns (for Comprehensive Chart)

Error Handling

1. 数据验证失败

错误：缺少必需列 ['开盘', '收盘', '最高', '最低']

解决: 确保数据包含所有必需的 OHLCV 列

2. 数据为空

错误：数据为空，无法生成图表

解决: 检查数据获取是否成功

3. 保存失败

错误：无法保存图表到 /invalid/path/chart.png

解决: 检查保存路径是否有效且有写入权限

4. 技术指标列缺失

警告：未找到 MA 指标列，将跳过均线绘制

说明: 不影响基础K线图生成，但综合图表会缺少对应指标

Performance Notes

• 生成时间: 通常 < 2秒（60条数据）
• 图片大小: 约 100-200 KB（PNG格式）
• 分辨率: 默认 1200x800 像素（高清）
• 内存使用: < 50 MB

Decision Tree

用户需求
    ├─ 仅查看价格走势？
    │   └─ 是 → generate_candlestick_chart
    │
    ├─ 需要技术指标分析？
    │   └─ 是 → generate_comprehensive_chart
    │
    └─ 选择主题
        ├─ 现代化/夜间 → theme="dark"
        └─ 打印/传统 → theme="light"

Best Practices

1. 数据量建议

# 推荐数据量
- 日K线: 30-120 条（1-6个月）
- 周K线: 50-200 条（1-4年）

# 避免过多数据
data = stock_data.tail(120)  # 只取最近120条

2. 标题规范

# 清晰的标题格式
title = f"{stock_name}({symbol}) - {days}日K线"
# 示例: "平安银行(000001) - 60日K线"

3. 保存路径管理

# 使用相对路径，按日期组织
from datetime import datetime
date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
save_path = f"outputs/{symbol}_{date_str}.png"

4. 错误处理

result = generate_comprehensive_chart(...)
if not result['success']:
    print(f"图表生成失败: {result['error']}")
else:
    print(f"图表已保存: {result['saved_path']}")

References

详细文档和配置说明见：

• mplfinance 使用指南
• 主题配置

Script Implementation

图表生成逻辑实现在：

• skill.py - Skill 主类（复用 core/visualization.py）

复用项目中的 core/visualization.py 模块，确保代码一致性。