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你是一个Python编程专家，要完成一个编写Python脚本的任务，具体步骤如下：
用AKShare库获取股票贵州茅台（股票代码：600519）在2024年3月7日到2024年6月5日期间的历史行情数据-前复权。
然后绘制K线图，并在K线图上添加布林线、MACD
注意：
每一步都要输出信息到屏幕上；
日期格式是YYYYMMDD；
设置中文字体，以解决中文显示乱码问题；
源代码：
代码语言：txt复制import akshare as ak
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlc
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
# 获取股票数据
stock_code = "600519"
start_date = "20240307"
end_date = "20240605"
print(f"正在获取股票 {stock_code} 从 {start_date} 到 {end_date} 的历史行情数据...")
stock_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq")
print("数据获取成功！")
# 将日期列转换为 matplotlib 可识别的日期格式
stock_data['日期'] = pd.to_datetime(stock_data['日期']).apply(lambda x: mdates.date2num(x))
# 重新排列列顺序以适应 mplfinance 的格式
stock_data = stock_data[['日期', '开盘', '最高', '最低', '收盘', '成交量']]
# 计算布林线
stock_data['中轨'] = stock_data['收盘'].rolling(window=20).mean()
stock_data['上轨'] = stock_data['中轨'] 2 * stock_data['收盘'].rolling(window=20).std()
stock_data['下轨'] = stock_data['中轨'] - 2 * stock_data['收盘'].rolling(window=20).std()
# 计算 MACD
exp1 = stock_data['收盘'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
exp2 = stock_data['收盘'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
stock_data['MACD'] = exp1 - exp2
stock_data['信号线'] = stock_data['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
stock_data['MACD柱'] = stock_data['MACD'] - stock_data['信号线']
# 绘制K线图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(14, 10))
# 绘制K线
candlestick_ohlc(ax1, stock_data[['日期', '开盘', '最高', '最低', '收盘']].values, width=0.6, colorup='red', colordown='green')
ax1.plot(stock_data['日期'], stock_data['中轨'], label='中轨')
ax1.plot(stock_data['日期'], stock_data['上轨'], label='上轨')
ax1.plot(stock_data['日期'], stock_data['下轨'], label='下轨')
ax1.xaxis_date()
ax1.legend()
ax1.set_title('贵州茅台 K线图与布林线')
# 绘制MACD
ax2.plot(stock_data['日期'], stock_data['MACD'], label='MACD')
ax2.plot(stock_data['日期'], stock_data['信号线'], label='信号线')
ax2.bar(stock_data['日期'], stock_data['MACD柱'], label='MACD柱')
ax2.xaxis_date()
ax2.legend()
ax2.set_title('贵州茅台 MACD')
plt.tight_layout()
plt.show()
