要在编程中绘制板块K线图，你可以遵循以下步骤：
1. 数据获取
首先，你需要获取板块的历史数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。这些数据可以通过金融数据接口或者网站爬虫等方式获取。
2. 数据处理
获取数据后，进行必要的清洗和整理，比如将时间戳转换为日期格式，计算移动平均线等。
3. 编写公式
根据你的分析需求，编写公式来计算K线图所需的指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）等。在通达信中，你可以使用其自带的公式编辑功能来编写这些公式。
4. 可视化展示
使用图表库或可视化工具将处理后的数据以K线图的形式展示出来。Python中的matplotlib和mplfinance库，或者JavaScript中的Highcharts和ECharts等，都是常用的可视化工具。
5. 集成到软件
将编写好的公式和可视化工具集成到你的行情软件中，如通达信或同花顺。这可能需要一些编程工作，比如编写脚本来自动加载数据、应用公式和显示K线图。
示例代码
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
假设stock_data为包含股票数据的列表,每个数据项为字典形式,包含日期和价格信息
stock_data = [
{'日期': '2023-01-01', '开盘价': 100, '收盘价': 105, '最高价': 110, '最低价': 95},
... 其他数据
]
fig, ax = plt.subplots()
dates = [item['日期'] for item in stock_data]
opens = [item['开盘价'] for item in stock_data]
closes = [item['收盘价'] for item in stock_data]
ax.plot(mdates.datestr2num(dates), closes, label='Close Price')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_title('Stock K-Line Chart')
ax.legend()
plt.show()
```
注意事项
确保你有权使用获取的数据，并遵守相关的数据使用协议。
在编写公式和集成到软件时，要注意软件的特定要求和限制。
可视化工具的选择应根据你的需求和偏好，同时考虑到易用性和性能。
通过以上步骤，你可以编程绘制板块K线图，以帮助分析和决策。记得在实际应用中根据具体需求调整公式和可视化设置。