charting图表绘制技能：TradingView风格K线图，支持技术指标与资产比较

charting by starchild-ai-agent/official-skills

3,500 周安装量

1 GitHub Stars

GitHub

安装命令

npx skills add https://github.com/starchild-ai-agent/official-skills --skill charting

开发数据分析区块链

🇨🇳中文介绍

图表绘制

⚠️ 重要：请勿调用数据工具

在创建图表时，切勿调用 price_chart、get_coin_ohlc_range_by_id、twelvedata_time_series 或任何市场数据工具。图表脚本会在内部获取数据。调用这些工具会给你的上下文带来超过 78KB 的不必要数据。

工作流程（4个步骤）：

从 skills/charting/scripts/ 读取模板
将脚本写入 scripts/
使用 bash 运行脚本
对输出的 PNG 文件调用 read_file，然后使用 Markdown 图片语法显示：![图表描述](output/文件名.png)

广告位招租

在这里展示您的产品或服务

触达数万 AI 开发者，精准高效

联系我们

何时使用哪种图表

简单的价格走势 → 无指标的 K 线图。适用于“给我看看 BTC 这个月的走势”。趋势分析 → 添加 EMA/SMA 叠加线。适用于“ETH 处于上升趋势吗？”。动量检查 → 添加 RSI 或 MACD 作为子图。适用于“SOL 是否超买？”。完整技术视图 → K 线 + 布林带 + RSI + MACD。适用于“给我 BTC 的完整图景”。成交量分析 → 需要从 market_chart 端点单独获取（OHLC 端点没有成交量）。资产比较 → 比较两种资产的折线图（BTC 与黄金，ETH 与 S&P500 等）。使用比较模板进行标准化或基于百分比的比较。

阅读并自定义 skills/charting/scripts/ 中的模板脚本：

chart_template.py — 具有 TradingView 风格的基准 K 线图（通过 CoinGecko 获取加密货币数据）
chart_with_indicators.py — RSI、MACD、布林带、EMA/SMA 示例（通过 CoinGecko 获取加密货币数据）
chart_stock_template.py — 使用 Twelve Data API 的股票/外汇图表
chart_comparison_template.py — 比较两种资产（加密货币 vs 商品，股票 vs 加密货币等）

将相关模板复制到 scripts/，自定义配置部分（币种、天数、指标），然后运行它。

模板内部处理所有数据获取，包含重试逻辑和错误处理。

注意： 这些模板用于市场数据可视化（价格图表、指标）。对于回测结果图表（权益曲线、回撤、性能仪表板），请直接在回测脚本中添加 matplotlib 图表——数据已经存在，无需重新获取或创建单独的文件。

TradingView 配色方案

元素	颜色	十六进制
上涨 K 线	青色	`#26a69a`
下跌 K 线	红色	`#ef5350`
背景	深色	`#131722`
网格	微妙的点状	`#1e222d`
文本 / 坐标轴	浅灰色	`#d1d4dc`
均线	蓝色 / 橙色	`#2196f3` / `#ff9800`
RSI 线	紫色	`#b39ddb`
MACD 线	蓝色	`#2196f3`
信号线	橙色	`#ff9800`

除非用户要求，否则不要偏离此配色方案。

CoinGecko（仅限加密货币）

端点： https://pro-api.coingecko.com/api/v3/coins/{coin_id}/ohlc/range 认证： 请求头 x-cg-pro-api-key: {COINGECKO_API_KEY} 用于： BTC、ETH、SOL 及所有加密货币

url = f"https://pro-api.coingecko.com/api/v3/coins/{COIN_ID}/ohlc/range"
params = {"vs_currency": "usd", "from": from_ts, "to": now, "interval": "daily"}
headers = {"x-cg-pro-api-key": os.getenv("COINGECKO_API_KEY")}
resp = requests.get(url, params=params, headers=headers)
raw = resp.json()  # [[timestamp_ms, open, high, low, close], ...]

Twelve Data（股票、外汇、商品）

端点： https://api.twelvedata.com/time_series 认证： 查询参数 apikey={TWELVEDATA_API_KEY} 用于： 股票（AAPL, MSFT）、外汇（EUR/USD）、商品（黄金的 XAU/USD）

股票：AAPL, MSFT, GOOGL, TSLA, SPY
外汇：EUR/USD, GBP/JPY, USD/CHF
商品：XAU/USD（黄金）, XAG/USD（白银）, CL/USD（原油）

时间间隔： 1min, 5min, 15min, 30min, 1h, 4h, 1day, 1week, 1month

url = "https://api.twelvedata.com/time_series"
params = {
    "symbol": "XAU/USD",  # 黄金现货价格
    "interval": "1day",
    "outputsize": 90,  # K 线数量
    "apikey": os.getenv("TWELVEDATA_API_KEY")
}
resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()
# data["values"] = [{"datetime": "2024-01-01", "open": "2050.00", "high": "2060.00", ...}, ...]

重要： Twelve Data 返回的数据是逆序的（最新的在前）。在创建 DataFrame 之前，请始终反转列表：

values = data["values"][::-1]  # 反转为最旧的在先

时间间隔选择策略

模板现在会自动选择最佳时间间隔，以在保持视觉质量的同时最小化数据量：

时间范围	自动选择的时间间隔	原理
≤31 天	小时	短期分析的高粒度
32-365 天	日	足够的细节，较低的数据量

365 天 | 日 | 日线对于长期趋势是最优的

覆盖： 在配置中设置 INTERVAL = "daily" 或 INTERVAL = "hourly" 以覆盖自动选择。

savefig 的 facecolor：你必须在 savefig 中设置 facecolor='#131722' 和 edgecolor='#131722'，否则保存的 PNG 会恢复为白色背景。
标题间距：在标题前加上 \n 以增加与顶边的间距。
returnfig=True：当你需要进行绘图后自定义（价格格式化、注释）时使用。使用它时，手动调用 fig.savefig()——不要将 savefig 传递给 mpf.plot()。
OHLC 中没有成交量：CoinGecko OHLC 端点只返回 [timestamp_ms, open, high, low, close]。使用 volume=False 或从 coin_chart 端点单独获取成交量。
面板比例：添加指标子图时设置 panel_ratios。例如，(4, 1, 2) 用于 K 线 + 成交量 + 一个指标，(5, 1, 2, 2) 用于两个指标。
图形尺寸：默认 (14, 8)。添加子图时增加到 (14, 10) 或 (14, 12)。

路径相对于工作空间。 写入 scripts/foo.py，而不是 workspace/scripts/foo.py。bash 的当前工作目录已经是工作空间。
始终保存到 output/ 目录。 使用 os.makedirs("output", exist_ok=True)。
始终使用 bash("python3 scripts/<name>.py") 运行脚本 以验证其工作。
始终对生成的 PNG 文件调用 read_file，然后使用 Markdown 图片语法显示它： ![Chart](output/filename.png)
脚本必须是独立的。 使用 requests + os.getenv()。没有内部导入，没有 dotenv。
重要：请勿在图表脚本中使用 proxied_get()。 图表脚本是独立的，在工作空间中运行——它们不能从 core.http_client 导入。始终直接使用 requests.get() 和 requests.post()。这是对 PLATFORM.md 代理规则的例外，因为这些脚本在主 Star Child 进程之外执行。模板展示了正确的模式。
环境变量是继承的。 os.getenv("COINGECKO_API_KEY") 直接有效。
默认使用深色主题，除非用户要求浅色。
文件名应描述图表。 例如 btc_30d_candles.png, eth_7d_rsi_macd.png。
数据源： 对加密货币（BTC、ETH 等）使用 CoinGecko API。对股票、外汇和商品（AAPL、EUR/USD、黄金的 XAU/USD）使用 Twelve Data API。切勿混合使用 API——保持脚本专注于一个数据源。
思考你要衡量什么： 在创建图表之前，问问自己：“用户试图回答什么问题？” 标准化图表（全部从 100 开始）显示相对趋势，但隐藏了实际收益幅度。如果用户想知道“哪个收益更多”或正在比较投资表现，他们需要实际的倍数（例如，50 倍 vs 10 倍），而不仅仅是看起来相似的线条。

模板会根据 PROXY_HOST/PROXY_PORT 环境变量自动配置代理。如果出现 401 错误：

bash("env | grep -E 'PROXY|REQUESTS_CA'")

预期的变量：

PROXY_HOST / PROXY_PORT - 代理地址（模板使用这些来设置 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY）
REQUESTS_CA_BUNDLE - 用于 SSL 的代理 CA 证书
COINGECKO_API_KEY / TWELVEDATA_API_KEY - 在代理环境中可以是假的

如果缺少变量，这是环境配置问题，而不是脚本问题。

🇺🇸English

Charting

⚠️ CRITICAL: DO NOT CALL DATA TOOLS

NEVER call price_chart, get_coin_ohlc_range_by_id, twelvedata_time_series, or ANY market data tools when creating charts. Chart scripts fetch data internally. Calling these tools floods your context with 78KB+ of unnecessary data.

Workflow (4 steps):

Read template from skills/charting/scripts/
Write script to scripts/
Run script with bash
Call read_file on the output PNG, then display it using markdown image syntax: ![Chart description](output/filename.png)

You generate TradingView-quality candlestick charts. Dark theme, clean layout, professional colors. Every chart is a standalone Python script — no internal imports.

Additional Rules:

Chart scripts run in workspace and cannot import from core. Use requests library directly, NOT proxied_get().
Templates include proxy auto-configuration. If PROXY_HOST env var exists, scripts automatically configure HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY.

Tools: write_file, bash, read_file

When to Use Which Chart

Simple price action → Candlestick with no indicators. Good for "show me BTC this month." Trend analysis → Add EMA/SMA overlays. Good for "is ETH in an uptrend?" Momentum check → Add RSI or MACD as subplots. Good for "is SOL overbought?" Full technical view → Candles + Bollinger Bands + RSI + MACD. Good for "give me the full picture on BTC." Volume analysis → Requires separate fetch from market_chart endpoint (OHLC endpoint has no volume). Asset comparison → Line chart comparing two assets (BTC vs Gold, ETH vs S&P500, etc.). Use comparison template for normalized or percentage-based comparisons.

How to Build Charts

Read and customize the template scripts in skills/charting/scripts/:

chart_template.py — Baseline candlestick chart with TradingView styling (crypto via CoinGecko)
chart_with_indicators.py — RSI, MACD, Bollinger Bands, EMA/SMA examples (crypto via CoinGecko)
chart_stock_template.py — Stock/forex chart using Twelve Data API
chart_comparison_template.py — Compare two assets (crypto vs commodity, stock vs crypto, etc.)

Copy the relevant template to scripts/, customize the config section (coin, days, indicators), and run it.

The templates handle all data fetching internally with retry logic and error handling.

Note: These templates are for market data visualization (price charts, indicators). For backtest result charts (equity curves, drawdowns, performance dashboards), add matplotlib charting directly to your backtest script — the data is already there, no need to re-fetch or create a separate file.

TradingView Color Palette

Element	Color	Hex
Up candles	Teal	`#26a69a`
Down candles	Red	`#ef5350`
Background	Dark	`#131722`
Grid	Subtle dotted	`#1e222d`
Text / axes	Light gray	`#d1d4dc`
MA lines

Do not deviate from this palette unless the user asks.

Data Source APIs

CoinGecko (Crypto Only)

Endpoint: https://pro-api.coingecko.com/api/v3/coins/{coin_id}/ohlc/range Auth: Header x-cg-pro-api-key: {COINGECKO_API_KEY} Use for: BTC, ETH, SOL, and all cryptocurrencies

Example:

url = f"https://pro-api.coingecko.com/api/v3/coins/{COIN_ID}/ohlc/range"
params = {"vs_currency": "usd", "from": from_ts, "to": now, "interval": "daily"}
headers = {"x-cg-pro-api-key": os.getenv("COINGECKO_API_KEY")}
resp = requests.get(url, params=params, headers=headers)
raw = resp.json()  # [[timestamp_ms, open, high, low, close], ...]

Twelve Data (Stocks, Forex, Commodities)

Endpoint: https://api.twelvedata.com/time_series Auth: Query param apikey={TWELVEDATA_API_KEY} Use for: Stocks (AAPL, MSFT), Forex (EUR/USD), Commodities (XAU/USD for gold)

Common Symbols:

Stocks: AAPL, MSFT, GOOGL, TSLA, SPY
Forex: EUR/USD, GBP/JPY, USD/CHF
Commodities: XAU/USD (gold), XAG/USD (silver), CL/USD (crude oil)

Intervals: 1min, 5min, 15min, 30min, 1h, 4h, 1day, 1week, 1month

Example:

url = "https://api.twelvedata.com/time_series"
params = {
    "symbol": "XAU/USD",  # Gold spot price
    "interval": "1day",
    "outputsize": 90,  # Number of candles
    "apikey": os.getenv("TWELVEDATA_API_KEY")
}
resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()
# data["values"] = [{"datetime": "2024-01-01", "open": "2050.00", "high": "2060.00", ...}, ...]

IMPORTANT: Twelve Data returns data in reverse chronological order (newest first). Always reverse the list before creating a DataFrame:

values = data["values"][::-1]  # Reverse to oldest-first

Interval Selection Strategy

The templates now auto-select optimal intervals to minimize data volume while maintaining visual quality:

Time Range	Auto-Selected Interval	Rationale
≤31 days	Hourly	High granularity for short-term analysis
32-365 days	Daily	Sufficient detail, lower data volume

365 days | Daily | Daily is optimal for long-term trends

Override: Set INTERVAL = "daily" or INTERVAL = "hourly" in the config to override auto-selection.

Key Gotchas

savefig facecolor: You MUST set facecolor='#131722' and edgecolor='#131722' in savefig, or the saved PNG reverts to white background.
Title spacing : Prefix titles with \n to add spacing from the top edge.
returnfig=True : Use when you need post-plot customization (price formatting, annotations). When using it, call fig.savefig() manually — don't pass savefig to mpf.plot().
No volume in OHLC : CoinGecko OHLC endpoint returns only. Use or fetch volume separately from endpoint.

Rules

Paths are relative to workspace. Write to scripts/foo.py, not workspace/scripts/foo.py. The bash CWD is already workspace.
Always save tooutput/ directory. Use os.makedirs("output", exist_ok=True).
Always run the script withbash("python3 scripts/<name>.py") to verify it works.
Always callread_file on the generated PNG, then use markdown image syntax to display it: ![Chart](output/filename.png)
Scripts must be standalone. Use requests + os.getenv(). No internal imports, no dotenv.

Troubleshooting

401 Unauthorized Errors

Templates auto-configure proxy from PROXY_HOST/PROXY_PORT env vars. If 401 errors occur:

Check environment:

bash("env | grep -E 'PROXY|REQUESTS_CA'")

Expected vars:

PROXY_HOST / PROXY_PORT - Proxy address (templates use these to set HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY)
REQUESTS_CA_BUNDLE - Proxy CA cert for SSL
COINGECKO_API_KEY / TWELVEDATA_API_KEY - Can be fake in proxied environments

If vars are missing, this is an environment configuration issue, not a script issue.

Weekly Installs

3.5K

Repository

starchild-ai-ag…l-skills

GitHub Stars

First Seen

13 days ago

Security Audits

Gen Agent Trust HubPass SocketPass SnykFail

Installed on

openclaw3.5K

codex102

kimi-cli101

github-copilot101

amp101

cline101

React 组合模式指南：Vercel 组件架构最佳实践，提升代码可维护性

102,200 周安装

[timestamp_ms, open, high, low, close]

Panel ratios : Set panel_ratios when adding indicator subplots. E.g., (4, 1, 2) for candles + volume + one indicator, (5, 1, 2, 2) for two indicators.

Figure size : Default (14, 8). Increase to (14, 10) or (14, 12) when adding subplots.

CRITICAL: Do NOT use proxied_get() in chart scripts. Chart scripts are standalone and run in the workspace - they cannot import from core.http_client. Always use requests.get() and requests.post() directly. This is an exception to the PLATFORM.md proxy rules because these scripts execute outside the main Star Child process. The templates demonstrate the correct pattern.

Env vars are inherited. os.getenv("COINGECKO_API_KEY") works directly.

Default to dark theme unless user asks for light.

Filename should describe the chart. e.g. btc_30d_candles.png, eth_7d_rsi_macd.png.

Data sources: Use CoinGecko API for crypto (BTC, ETH, etc). Use Twelve Data API for stocks, forex, and commodities (AAPL, EUR/USD, XAU/USD for gold). Never mix APIs - keep scripts focused on one data source.

Think about what you're measuring: Before creating a chart, ask yourself: "What question is the user trying to answer?" A normalized chart (all start at 100) shows relative trends but hides actual gain magnitude. If the user wants to know "which gained more" or is comparing investment performance, they need the actual multipliers (e.g., 50x vs 10x), not just lines that look similar.