分享一个开箱即用的 React K 线图组件,前端炒股看盘必备

分享一个开箱即用的 React K 线图组件,前端炒股看盘必备
一个 prop 画出专业 K 线图,数据获取和指标计算全自动。

为什么又造了个轮子

先说结论:不是我想造,是被逼的。

需求很简单 —— 在一个 React 项目里加一个股票 K 线图,要能切周期、看指标、支持缩放拖拽。听起来是不是很基础?

然后我开始找现成方案。TradingView 的 Lightweight Charts 不错,但免费版功能有限,而且它不是 React 组件,得自己封装一层。npm 上搜 “react kline” 或者 “react candlestick”,出来的结果要么年久失修,要么只是个 demo 级别的东西,拿来用还不如自己写。

既然找不到趁手的,那就自己搞一个。顺便把它做得通用一点,发出来给大家省点时间。

长什么样

项目名叫 kline-charts-react,MIT 开源。

GitHub | npm | 在线演示

在这里插入图片描述

上手非常简单:

import { KLineChart } from 'kline-charts-react'; import 'kline-charts-react/style.css'; function App() { return <KLineChart symbol="sh600519" height={600} />; } 

就这些。传一个股票代码,组件会自动拉取数据、计算技术指标、渲染出完整的 K 线图。

能做什么

对标了一下雪球的交互,主要功能包括:

周期全覆盖 —— 分时、五日分时、日 K、周 K、月 K,加上 1/5/15/30/60 分钟线,看长线看短线都行。

15 种技术指标 —— MA、BOLL、MACD、KDJ、RSI、WR、BIAS、CCI、ATR、OBV、ROC、DMI、SAR、KC,全部前端实时计算。你选了哪些指标,Tooltip 里就展示哪些指标的值,主图副图都有。写这些指标算法的过程就不回忆了,总之 DMI 那四条线和 SAR 的抛物线让我对金融数学有了全新的认识(敬畏)。

丰富的交互 —— 鼠标滚轮缩放、拖拽平移、十字准线、数据 Tooltip、缩放历史撤销/重做、全屏模式、导出图片。

主题切换 —— 内置明暗两套主题,也接受自定义颜色对象,想配成什么风格都行。

复权处理 —— 前复权、后复权、不复权,默认前复权。看长期走势的时候前复权是标配。

数据怎么来的 —— stock-sdk

K 线图组件最关键的问题其实不是怎么画图,而是数据从哪来。

前端领域获取股票行情一直是个空白地带。Python 那边有 akshare、tushare 这些成熟方案,但前端工程师想拿个行情数据,通常得起一套 Python 服务当中间层,链路长不说,维护起来也麻烦。

为了填这个空缺,我做了一个专门面向前端的股票数据 SDK:stock-sdk

定位很清楚:让 JavaScript/TypeScript 开发者用最简单的方式获取股票行情和 K 线数据。

几个关键信息:

  • 纯 TS 实现,零外部依赖,压缩后体积不到 20KB
  • 浏览器和 Node.js 通吃,ESM/CJS 双格式,哪个环境都能跑
  • 支持 A 股、港股、美股和公募基金,实时行情、历史 K 线都有
  • 内置常用技术指标,MA、MACD、BOLL、KDJ、RSI 等开箱可用
  • TypeScript 类型齐全,IDE 里有完整的智能提示

十行代码感受一下:

import{ StockSDK }from'stock-sdk';const sdk =newStockSDK();// 批量获取实时行情const quotes =await sdk.getSimpleQuotes(['sh600519','sz000858']); quotes.forEach(q =>{console.log(`${q.name}: ${q.price} (${q.changePercent}%)`);});// 获取前复权日 K 线const kline =await sdk.getKline('sh600519',{ period:'daily', adjust:'qfq'});

kline-charts-react 的数据层就是 stock-sdk 驱动的。你传入股票代码,stock-sdk 自动去拉行情数据,组件拿到数据后计算指标、构建图表配置、渲染到页面上。全程浏览器端完成,不需要你自己搭后端。

stock-sdk 也完全可以独立使用 —— 做行情看板、写抓取脚本、搭量化原型验证,都很方便。

完整文档在这里:stock-sdk.linkdiary.cn

如果你有自己的行情接口,组件也留了口子,支持自定义数据源替换。

渲染层为什么选 ECharts

图表渲染用的 ECharts。选它的原因比较朴素:成熟、稳定、社区大、文档全。K 线图(Candlestick)、折线图、柱状图、散点图这几种类型 ECharts 都有原生支持,加上它的 dataZoom、tooltip、axisPointer 这些交互组件,省了我大量的工作。

体积方面不用太担心 —— 组件内部做了按需注册,只引入了实际用到的 chart 和 component,没有全量导入。echarts 作为 peerDependency 处理,不会打进组件包里。组件自身构建产物 77KB(gzip 约 19KB)。

几个值得一提的设计

1. 简单场景简单用

默认配置下只需要传 symbol,开箱即用:

<KLineChart symbol="sh600519" /> 

需要精细控制的时候,全部通过 props 配:

<KLineChart symbol="sh600519" period="weekly" adjust="qfq" theme="dark" indicators={['ma', 'volume', 'kdj', 'rsi']} indicatorOptions={{ ma: { periods: [5, 10, 20, 60] }, }} maxSubPanes={3} height={700} /> 

2. 数据源替换

内置数据源不满足需求时,传一个 dataProvider 就能把数据获取逻辑换成你自己的:

const myProvider = { getKline: async (params, signal) => { const res = await fetch(`/api/kline?symbol=${params.symbol}&period=${params.period}`, { signal }); return res.json(); }, getTimeline: async (params, signal) => { const res = await fetch(`/api/timeline?symbol=${params.symbol}`, { signal }); return res.json(); }, }; <KLineChart symbol="sh600519" dataProvider={myProvider} /> 

K 线数据格式就是标准的 OHLCV(date, open, close, high, low, volume, amount),分时数据是 time, price, volume, amount, avgPrice。只要按这个格式返回就行,指标计算的事儿交给组件。

3. Ref 方法

组件对外暴露了 ref,方便在组件外部做程序化控制:

const chartRef = useRef<KLineChartRef>(null); chartRef.current?.refresh(); // 刷新 chartRef.current?.exportImage('png'); // 导出图片 chartRef.current?.setPeriod('weekly'); // 切换周期 chartRef.current?.getEchartsInstance(); // 获取 ECharts 实例 

4. 分时自动轮询

看分时的时候一般需要持续刷新数据。组件内置了定时轮询,还能设定仅在开盘时间段内刷新:

<KLineChart symbol="sh600519" period="timeline" autoRefresh={{ intervalMs: 5000, onlyTradingTime: true }} /> 

怎么装

yarnadd kline-charts-react # 还需要安装 peer dependenciesyarnadd react react-dom echarts 

echarts 是 peerDependency 而不是 dependency,所以如果你项目中已经装了 echarts,不会出现两份 echarts 的情况。

已知局限

提前说清楚几个还没解决的问题:

  • 移动端触控:桌面端的交互打磨得比较细了,但移动端的捏合缩放、双指操作还没有专门处理
  • 导出图片不完整:左上角的指标数值是 React DOM 渲染的,不在 ECharts Canvas 里,所以导出图片不会包含这部分
  • 没有 WebSocket:实时数据目前只能通过轮询,后续考虑接入 WebSocket 推送

后面会逐步完善这些。

总结

一个为 React 项目设计的 K 线图组件,传入股票代码即可渲染,内置 stock-sdk 数据源、15 种技术指标、完善的交互操作,支持自定义数据源和主题。

有需要的同学可以试试,有任何反馈欢迎到 GitHub 交流。

Star 随缘,但如果你点了,那我掉的那些头发就算没白掉。


  • 在线演示: https://chengzuopeng.github.io/kline-charts-react/
  • GitHub: https://github.com/chengzuopeng/kline-charts-react
  • npm: https://www.npmjs.com/package/kline-charts-react
  • stock-sdk 文档: https://stock-sdk.linkdiary.cn/
  • License: MIT

Read more

NotoSansSC-Regular.otf介绍与下载

总体概述 NotoSansSC-Regular.otf 是 “思源黑体” 家族中用于简体中文的常规字重(Regular)的 OpenType 字体文件。它是由 Adobe 与 Google 合作领导开发的一款开源字体,旨在作为一款“全能型”字体,满足各种场景下的中文显示需求。 核心特点详解 1. 名称含义 * Noto: 名称源于“No Tofu”(没有豆腐)。其目标是消除在计算机上因缺少对应字体而显示的空白方块(俗称“豆腐块”☐),实现“无豆腐”的全球文字支持。 * SansSC: “Sans” 表示无衬线体,“SC” 代表“简体中文”。所以 NotoSansSC 就是“用于简体中文的无衬线字体”。 * Regular: 指字体的字重为“常规”或“正常”,不是细体(Light)

【离散化 线段树 二分查找】3661可以被机器人摧毁的最大墙壁数目|2525

【离散化 线段树 二分查找】3661可以被机器人摧毁的最大墙壁数目|2525

本文涉及知识点 【C++】树状数组的使用、原理、封装类、样例 C++线段树 C++二分查找 3661. 可以被机器人摧毁的最大墙壁数目 一条无限长的直线上分布着一些机器人和墙壁。给你整数数组 robots ,distance 和 walls: robots[i] 是第 i 个机器人的位置。 distance[i] 是第 i 个机器人的子弹可以行进的 最大 距离。 walls[j] 是第 j 堵墙的位置。 每个机器人有 一颗 子弹,可以向左或向右发射,最远距离为 distance[i] 米。 子弹会摧毁其射程内路径上的每一堵墙。机器人是固定的障碍物:如果子弹在到达墙壁前击中另一个机器人,它会 立即 在该机器人处停止,无法继续前进。

光伏组件EL检测:GLM-4.6V-Flash-WEB识别隐裂与黑斑

光伏组件EL检测:GLM-4.6V-Flash-WEB识别隐裂与黑斑 在光伏产业迈向规模化、智能化的今天,一座座太阳能电站拔地而起,背后却隐藏着一个长期困扰行业的难题——如何高效、精准地发现那些“看不见”的组件缺陷。尤其当一块看似完好的光伏板投入使用后不久便出现功率衰减,追根溯源,往往指向两种典型的内部损伤:隐裂(micro-crack) 和 黑斑(dark spot)。 这些缺陷肉眼难辨,传统质检依赖人工经验判断EL(电致发光)图像,不仅效率低,还容易因主观差异导致误判漏判。随着AI技术的发展,尤其是多模态大模型的成熟,我们终于迎来了真正具备“看懂”图像并“说出问题”的智能视觉系统。智谱AI推出的 GLM-4.6V-Flash-WEB 模型,正是这一趋势下的关键突破。 从“看得见”到“看得懂”:为何需要新一代视觉模型? EL成像技术早已成为光伏组件质量检测的标准手段。其原理是通过给电池片施加反向电流,使其发出近红外光,正常区域发光均匀,而存在微裂纹或局部短路的区域则表现为暗线或暗区。然而,图像只是载体,

python基于Web的师资管理系统 教师培训职称晋升管理系统61xhcu6l

python基于Web的师资管理系统 教师培训职称晋升管理系统61xhcu6l

目录 * 基于Web的师资管理系统设计 * 核心功能模块 * 技术实现亮点 * 系统优势 * 开发技术路线 * 相关技术介绍 * 核心代码参考示例 * 结论 * 源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式! 基于Web的师资管理系统设计 该系统采用Python语言开发,结合Django或Flask框架构建,实现教师信息数字化管理、培训记录跟踪及职称晋升流程自动化。后端使用MySQL或PostgreSQL存储数据,前端采用HTML5+CSS3+Bootstrap响应式布局,确保多终端兼容性。 核心功能模块 教师档案管理:支持教师基本信息(姓名、工号、学历等)的增删改查,支持证件扫描件上传与OCR识别,数据加密保障隐私安全。 培训管理:记录教师参与的内外部培训项目,包括课程名称、学时、考核结果,自动生成培训档案。支持在线报名与签到,数据实时同步至个人中心。 职称晋升流程:内置职称评定标准模板,自动校验教师申报条件(如论文数量、教学年限)。多级审批流程可自定义,审批节点支持邮件/短信通知。 技术实现亮点