Блог им. AlekseyManin

Данные из QUIK в Python. Построение Дельта графика.

Данные из QUIK в Python. Построение Дельта графика.Построение нестандартных графиков в Python при помощи библиотеки finplot.
Можно строить почти любые нестандартные графики: Range, Renco, Delta.
В качестве примера скрипт для построения Дельта графика.
График строиться с момента запуска по поступающим данным из таблицы обезличенных сделок.
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

Тапками не кидайтесь, программировать только учусь.

# В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua
import socket
import threading
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
import finplot as fplt

fplt.display_timezone = timezone.utc


class DeltaBar():
    def __init__(self):
        self.df = pd.DataFrame(columns='date_time open high low close delta delta_time_sec'.split(' '))
        self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

    def parser(self, parse):
        if parse[0] == '1' and parse[1] == 'RIH1':
            if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:
                self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['close'] = float(parse[4])  # Записываем последнюю цену как цену close бара

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] = \
                    datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f").replace(microsecond=0)

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] = float(parse[4])

            if float(parse[4]) > self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high']:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high'] = float(parse[4])

            if (float(parse[4]) < self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low']) or \
                    (self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] == 0):
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] = float(parse[4])

            if parse[5] == '1026':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] += float(parse[6])

            if parse[5] == '1025':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] -= float(parse[6])

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = \
                datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f") - \
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time']
            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'].seconds


def service():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('127.0.0.1', 3587))  # Хост-этот компьютер, порт - 3587
    while True:
        res = sock.recv(2048).decode('utf-8')
        if res == '<qstp>\n':  # строка приходит от клиента при остановке луа-скрипта в КВИКе
            break
        else:
            delta_bar.parser(res.split(' '))  # Здесь вызываете свой парсер. Для примера функция: parser (parse)
    sock.close()


def update():

    df = delta_bar.df
    # Меняем индекс и делаем его типом datetime
    df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # print(delta_bar.df)

    # pick columns for our three data sources: candlesticks and TD
    candlesticks = df['open close high low'.split()]
    volumes = df['open close delta_time_sec'.split()]
    if not plots:
        # first time we create the plots
        global ax
        plots.append(fplt.candlestick_ochl(candlesticks))
        plots.append(fplt.volume_ocv(volumes, ax=ax.overlay()))
    else:
        # every time after we just update the data sources on each plot
        plots[0].update_data(candlesticks)
        plots[1].update_data(volumes)


if __name__ == '__main__':
    delta_bar = DeltaBar()
    # Запускаем сервер в своем потоке
    t = threading.Thread(name='service', target=service)
    t.start()

    plots = []
    ax = fplt.create_plot('RIH1', init_zoom_periods=100, maximize=False)
    update()
    fplt.timer_callback(update, 2.0)  # update (using synchronous rest call) every N seconds

    fplt.show()
  • обсудить на форуме:
  • QUIK
★22
23 комментария
молодец!
avatar
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua


это, пожалуй, самое интересное.

А свечки рисовать, так ли уж они и нужны, эти свечки.

avatar
В Python и Pandas в частности поддерживаются отрицательные индексы. Чтобы взять или положить последний элемент не надо писать 
self.df.iloc[len(self.df) - 1]
Достаточно просто 
self.df.iloc[-1]
avatar
Михаил, спасибо, за информацию.
avatar
а ссылочку на питон сервер продублируйте плиз
avatar
Glago, я не помню правила, можно ли здесь ссылки на сторонние ресурсы вставлять. На яндексе наберите jatotrade и там в разделе «Скачать» есть и Python сервер
avatar
Алексей Манин, спасибо. Собственно это вопрос был не к вам. В последнее время что-то перестали работать переходы с этого сайта на другие ресурсы. Если это только  меня — буду разбираться, а если нет это вопрос к администрации ресурса. 
avatar
Что такое «Дельта график»?
avatar
technic, это когда бар (свеча) закрывается при достижении определенной дельты (в скрипте 500 и -500 для RIH1
avatar
Алексей Манин, т. е. термин Range Bar означает, что некий параметр, в нашем случае маркет-дельта, превысил некое значение, в скрипте это 500?
avatar
Glago, думаю, что вы правильно понимаете.
avatar
Кто что только не называет этим умным словом дельта. А вы что?
avatar
the Rolling Stones, так то оно и конечно, но для меня всё просто. Есть индикаторы дельты, которые показывают какое было преобладание рыночных покупок или продаж в: баре, кластере, сессии, контракте… А есть просто график дельты, вот именно его и создает скрипт в режиме реал-тайм.
avatar
А на lua у вас случайно дельты нет, или может сможете написать?
avatar
AlexGood, я ещё только Python изучаю, но мне кажется в lua создать окно с графиком дельты не получиться. Видел реализацию рендж баров, но там lua в связке с Си.
avatar
Алексей Манин, приветствую, а вы не могли бы подсказать где посмотреть как строить range бары в квике из таблицы обезличенных сделок?
avatar
Mars_Man, за появление нового бара отвечает вот эта часть кода:
if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:<br />    self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF
Попробуйте заменить её на:
if self.df.iloc[-1]['open'] + 100 <= parse[4] and self.df.iloc[-1]['open'] != 0:<br />    self.df.loc[len(self.df)] = [0, self.df.iloc[-1]['open'] + 100, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF<br />if self.df.iloc[-1]['open'] - 100 >= parse[4]:<br />    self.df.loc[len(self.df)] = [0, self.df.iloc[-1]['open'] - 100, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

По идее должны получиться рендж бары размерностью 100
avatar
Алексей Манин, спасибо, а куда эти части прописывать, чтоб увидеть бары на графике? я просто вообще никогда не работал с lua
avatar
Mars_Man, наверное для вас это будет слишком сложно. Код приведенный мной написан на Python. А это нужно установить сам интерпретатор и дополнительные модули. Видео по серверу, возможно вам поможет понять принцип работы связки LUA -> Python &feature=youtu.be
avatar
Алексей Манин, спасибо за ответы
avatar
О, новая библиотечка. Надо глянуть.
avatar



Дальнейшее тестирование библиотеки finplot выявило появление багов. Что послужило причиной не понял (
avatar

Решил проблему с зависанием. Добавил маркер кластера с максимальным объемом в свече.
Ссылка на код https://pastebin.com/sGffxmHP


теги блога Алексей Манин

....все тэги



UPDONW