gráfico Forex Python
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Extraia dados em tempo real do site do ajax em python.
Estou programando em Python e fiz um urlopen para pegar o código html. Então usei expressões regulares para extrair os números. O problema é que eu tenho que fazer um urlopen a cada segundo para obter os dados mais recentes, é longo e não confiável e não limpo. Alguém pode ajudar sem ter que atualizar a página? obrigado!
Aqui está algo para você ir. Experimente o seguinte na linha de comando:
Como você pode ver, enquanto você mantém a conexão aberta, o site continua empurrando mais dados para você. Eu pensaria que seria fácil de converter para o Python.
gráfico Forex Python
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Python em tempo real.
Eu adquiro alguns dados em dois arrays: um para o tempo e um para o valor. Quando alcanço 1000 pontos, desencadeio um sinal e traço esses pontos (x = time, y = valor).
Eu preciso manter a mesma figura nas parcelas anteriores, mas apenas um número razoável para evitar abrandar o processo. Por exemplo, eu gostaria de manter 10 mil pontos no meu gráfico. O enredo interativo matplotlib funciona bem, mas eu não sei como apagar os primeiros pontos e ele retarda o meu computador muito rapidamente. Eu olhei para o matplotlib. animation, mas parece apenas repetir o mesmo enredo, e não realmente atualizá-lo.
Estou realmente procurando uma solução leve, para evitar qualquer desaceleração.
À medida que adquiro muito tempo, apago os dados de entrada em cada loop (o ponto 1001 é armazenado na 1ª linha e assim por diante).
Aqui está o que tenho por enquanto, mas mantém todos os pontos no gráfico:
Eu chamo a função init uma vez, e o continuous_plot está em um processo, chamado toda vez que eu tenho 1000 pontos na minha matriz.
A solução mais leve que você pode ter é substituir os valores X e Y de um gráfico existente. (Ou o valor Y somente, se seus dados X não forem alterados. Um exemplo simples:
Esta solução é bastante rápida também. A velocidade máxima do código acima é de 100 redesenhadas por segundo (limitado pelo time. sleep), eu fico em torno de 70-80, o que significa que um redesenho demora cerca de 4 ms. Mas YMMV dependendo do backend, etc.
Use uma matriz de tamanho fixo e plote isso usando o matplot.
Quando você adicionar a matriz, ele removerá o primeiro elemento.
gráfico Forex Python
Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo.
O curso Trading With Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos.
Visão geral do curso.
Parte 1: princípios Você vai aprender por que a Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulação dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel.
Parte 3: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá como obter dados em estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo.
Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.
algotrading.
116 e # 32; пользователей находятся здесь.
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& pi; Processado pelo PID 53986 em & # 32; app-427 & # 32; em 2018-02-01 12: 03: 51.709624 + 00: 00 executando o código do país b5f602d: UA.
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A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.
A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
pip instalar numpy.
pip instalar matplotlib.
Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.
O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
Para visualização, aqui está um exemplo:
No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra.
Esta série não terminará com você com qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns erros conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar operações rápidas o suficiente com esses dados de ticks são improváveis, a menos que você seja um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Enquanto você tiver algum conhecimento básico de programação Python, você deve ser capaz de acompanhar.
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Depois de ter uma compreensão básica de como o Matplotlib funciona, você pode ter interesse em levar seu conhecimento um pouco mais. Algumas das necessidades gráficas mais complexas vêm na forma de análise de estoque e gráficos, ou Forex. Nesta série de tutoriais, abordaremos onde e como capturar, classificar e organizar automaticamente alguns dados de preços de ações e forex gratuitos. Em seguida, vamos traçá-lo usando alguns dos indicadores mais populares como um exemplo. Aqui, faremos o MACD (Moving Average Convergence Divergence) e o RSI (Relative Strength Index). Para nos ajudar a calcular estes, usaremos NumPy, mas, de outra forma, vamos calcular estes todos por nossa conta.
Para adquirir os dados, vamos usar a API de finanças do Yahoo. Esta API retorna os dados do preço histórico para o símbolo do ticker que especificamos e para o período de tempo que pedimos. Quanto maior o intervalo de tempo, menor a resolução de dados que obtemos. Portanto, se você solicitar um período de 1 dia para o AAPL, receberá dados de OHLC de 3 minutos. Se você pedir 10 anos, você receberá dados diários, ou mesmo prazos de 3 dias. Tenha isso em mente e escolha um período de tempo que corresponda às suas metas. Além disso, se você escolher um período de tempo suficientemente baixo e obter granularidade alta o suficiente, a API retornará a hora em um registro de data e hora unix, em comparação a um registro de data.
Quando tivermos os dados, vamos querer fazer um gráfico. Para começar, vamos apenas traçar as linhas, mas a maioria das pessoas vai querer traçar um castiçal em vez disso. Usaremos a função de castiçal da Matplotlib, e faremos uma edição simples para melhorá-la ligeiramente. Neste mesmo gráfico, também superaremos alguns cálculos de média móvel.
Depois disso, vamos criar uma subtrama e representar graficamente o volume. Não podemos plotar o volume na mesma subtrama imediatamente, porque a escala é diferente. Para começar, vamos plotar o volume abaixo em outro subgráfico, mas eventualmente vamos sobrepor o volume na mesma figura e torná-lo um pouco transparente.
Então, vamos adicionar 2 sub-gráficos e plotar um indicador RSI na parte superior e o indicador MACD na parte inferior. Para todos eles, vamos compartilhar o eixo X, para que possamos aumentar e diminuir o zoom em 1 gráfico e todos corresponderão ao mesmo período de tempo.
Vamos traçar um formato de data para o eixo X e personalizar praticamente todas as coisas possíveis para a estética. Isso inclui alterar as cores dos rótulos, cores de borda / lombada, cores de linha, cores de velas OHLC, aprender como criar um gráfico preenchido (para volume), histogramas, desenhar linhas específicas (linhas de RSI) e muito mais.
Aqui está o resultado final (eu tenho uma versão do Python 3 e uma do Python 2 para isso. Primeiro o Python 3, depois o Python 2. Certifique-se de usar o que combina com a versão do Python!):
É tudo por agora. Quer mais tutoriais? Vá para a página inicial.
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Eu adquiro alguns dados em dois arrays: um para o tempo e um para o valor. Quando alcanço 1000 pontos, desencadeio um sinal e traço esses pontos (x = time, y = valor).
Eu preciso manter a mesma figura nas parcelas anteriores, mas apenas um número razoável para evitar abrandar o processo. Por exemplo, eu gostaria de manter 10 mil pontos no meu gráfico. O enredo interativo matplotlib funciona bem, mas eu não sei como apagar os primeiros pontos e ele retarda o meu computador muito rapidamente. Eu olhei para o matplotlib. animation, mas parece apenas repetir o mesmo enredo, e não realmente atualizá-lo.
Estou realmente procurando uma solução leve, para evitar qualquer desaceleração.
À medida que adquiro muito tempo, apago os dados de entrada em cada loop (o ponto 1001 é armazenado na 1ª linha e assim por diante).
Aqui está o que tenho por enquanto, mas mantém todos os pontos no gráfico:
Eu chamo a função init uma vez, e o continuous_plot está em um processo, chamado toda vez que eu tenho 1000 pontos na minha matriz.
A solução mais leve que você pode ter é substituir os valores X e Y de um gráfico existente. (Ou o valor Y somente, se seus dados X não forem alterados. Um exemplo simples:
Esta solução é bastante rápida também. A velocidade máxima do código acima é de 100 redesenhadas por segundo (limitado pelo time. sleep), eu fico em torno de 70-80, o que significa que um redesenho demora cerca de 4 ms. Mas YMMV dependendo do backend, etc.
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Parte 2: Manipulação dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel.
Parte 3: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
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Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.
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A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.
A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
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Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.
O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
Para visualização, aqui está um exemplo:
No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra.
Esta série não terminará com você com qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns erros conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar operações rápidas o suficiente com esses dados de ticks são improváveis, a menos que você seja um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Enquanto você tiver algum conhecimento básico de programação Python, você deve ser capaz de acompanhar.
gráfico Forex Python
Depois de ter uma compreensão básica de como o Matplotlib funciona, você pode ter interesse em levar seu conhecimento um pouco mais. Algumas das necessidades gráficas mais complexas vêm na forma de análise de estoque e gráficos, ou Forex. Nesta série de tutoriais, abordaremos onde e como capturar, classificar e organizar automaticamente alguns dados de preços de ações e forex gratuitos. Em seguida, vamos traçá-lo usando alguns dos indicadores mais populares como um exemplo. Aqui, faremos o MACD (Moving Average Convergence Divergence) e o RSI (Relative Strength Index). Para nos ajudar a calcular estes, usaremos NumPy, mas, de outra forma, vamos calcular estes todos por nossa conta.
Para adquirir os dados, vamos usar a API de finanças do Yahoo. Esta API retorna os dados do preço histórico para o símbolo do ticker que especificamos e para o período de tempo que pedimos. Quanto maior o intervalo de tempo, menor a resolução de dados que obtemos. Portanto, se você solicitar um período de 1 dia para o AAPL, receberá dados de OHLC de 3 minutos. Se você pedir 10 anos, você receberá dados diários, ou mesmo prazos de 3 dias. Tenha isso em mente e escolha um período de tempo que corresponda às suas metas. Além disso, se você escolher um período de tempo suficientemente baixo e obter granularidade alta o suficiente, a API retornará a hora em um registro de data e hora unix, em comparação a um registro de data.
Quando tivermos os dados, vamos querer fazer um gráfico. Para começar, vamos apenas traçar as linhas, mas a maioria das pessoas vai querer traçar um castiçal em vez disso. Usaremos a função de castiçal da Matplotlib, e faremos uma edição simples para melhorá-la ligeiramente. Neste mesmo gráfico, também superaremos alguns cálculos de média móvel.
Depois disso, vamos criar uma subtrama e representar graficamente o volume. Não podemos plotar o volume na mesma subtrama imediatamente, porque a escala é diferente. Para começar, vamos plotar o volume abaixo em outro subgráfico, mas eventualmente vamos sobrepor o volume na mesma figura e torná-lo um pouco transparente.
Então, vamos adicionar 2 sub-gráficos e plotar um indicador RSI na parte superior e o indicador MACD na parte inferior. Para todos eles, vamos compartilhar o eixo X, para que possamos aumentar e diminuir o zoom em 1 gráfico e todos corresponderão ao mesmo período de tempo.
Vamos traçar um formato de data para o eixo X e personalizar praticamente todas as coisas possíveis para a estética. Isso inclui alterar as cores dos rótulos, cores de borda / lombada, cores de linha, cores de velas OHLC, aprender como criar um gráfico preenchido (para volume), histogramas, desenhar linhas específicas (linhas de RSI) e muito mais.
Aqui está o resultado final (eu tenho uma versão do Python 3 e uma do Python 2 para isso. Primeiro o Python 3, depois o Python 2. Certifique-se de usar o que combina com a versão do Python!):
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A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
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A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
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O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
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