Алготрейдинг. Получение данных свечей средствами QLUA

Очень часто бывает необходимо получить данные последних N-свечей различного интервала инструмента торговли. К сожалению, в справке QLUA нет достаточно полных примеров кода работы получения данных. В скрипте приведён пример получения данных интервала М1 инструмента BRN0 в формате <Инструмент> <Дата> <Время> <Цена_Open> <Цена_High> <Цена_Low> <Цена_Close> <Объем>. Данные пишутся в CSV формат.
Почему просто не выводить по DDE график и обрабатывать его в чём-нибудь более приятном? Есть простые вещи, для которых нет необходимости в таких конструкциях (проанализировать резкое изменение объема, найти определенную формацию/комбинацию свечей, а затем вывести в quik сообщение).

-------------------------------------------------------------------------------------------------------
--- Функция получения результатов свечей в .CSV в виде:
--- <Инструмент> <Дата> <Время> <Цена_Open> <Цена_High> <Цена_Low> <Цена_Close> <Объем>
--- BRN0	1	20200605	200100	42.15	42.16	42.1	42.1	2150
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
is_run=true

-- Параметры
tInstr="BRN0" --код инструмента/бумаги
classcode="SPBFUT" --код класса инструмента/бумаги, если нужен фондовый рынок - вводить TQBR вместо SPBFUT
iNterval=INTERVAL_M1 --таймфрейм
-- доступные таймфреймы указаны в справке Quik (qlua.chm в папке с quik) по поиску CreateDataSource
-- пример INTERVAL_H1
corrTime=3 --Время МСК. C сервера время приходит без корректировки.
pFile="w:\\temp" --путь, где будет создаваться файл
cBars=10 --сколько свечей надо вывести
--настройка параметров

function OnInit()
	out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
	is_run=(out_file~=nil)
	ds=CreateDataSource(classcode, tInstr, iNterval ) --создаем источник данных
	ds:SetUpdateCallback(NewChartData) --обновление последних данных
end

function strText(int)
	local m=tostring(int)
	local mLen=string.len(int)

	if mLen==1 then
		Output="0" .. tostring(m)
	else Output=m
	end
	return Output
end

function main()
	while is_run do
	local Size=ds:Size() --Получение количества всех свечей в источнике данных

	if cBars>Size then
		cBars=Size-1
	end

	for i=Size-cBars, Size, 1 do
		local O=ds:O(i) -- Значение цена открытия свечи
		local H=ds:H(i) -- Значение High для свечи
		local L=ds:L(i) -- Значение Low для свечи
		local C=ds:C(i) -- Значение Close для свечи
		local V=ds:V(i) -- Значение Volume для свечи
		local T=ds:T(i) -- Значение Time для свечи

		sTime=os.time(T)
		datetime=os.date("!*t",sTime)

		--вывод в файл
		out_file:write(tInstr..";"..tostring(iNterval)..";"..tostring(datetime.year)..tostring(strText(datetime.month))..tostring(strText(datetime.day))..";"..tostring(strText(datetime.hour + corrTime))..tostring(strText(datetime.min))..tostring(strText(datetime.sec))..";"..tostring(O)..";"..tostring(H)..";"..tostring(L)..";"..tostring©..";"..tostring(V).."\n")
		out_file:flush() --запись данных
	end
		out_file:close()
		sleep(1000)   -- приостановка на 1 секунду
		out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
	end
end

--
-- Выполнение действий с массивами.
--

local pairs = pairs
local type = type

module(...)

--- Создать копию массива (таблицы)
-- @return копию массива (таблицы)
function copy(array)
    local copy_array = {}
    if type(array) ~= "table" then
        return array
    end
    for k, v in pairs(array) do
        if type(v) == "table" then
            copy_array[k] = copy(v)
        else
            copy_array[k] = v
        end
    end
    return copy_array
end

--- Узнать, начинается ли индексация в массиве с нуля или с единицы.
-- @return 0 или 1
function base(array)
    if array[0] ~= nil then
        return 0
    else
        return 1
    end
end

--- Вычислить число элементов в массиве.
-- @return число элементов в массиве
function size(array)
    local n = 0
    for _, _ in pairs(array) do
        n = n + 1
    end
    return n
end

--- Проверить пустой или нет массив.
-- @return true/false
function isEmpty(array)
    for _, _ in pairs(array) do
        return false
    end
    return true
end

--- Получить первый индекс массива, где ничего не записано. Поиск начинается с 1.
-- @return первый индекс массива, где ничего не записано
function firstEmptyIndex(array)
    local i = 1
    while array[i] ~= nil do
        i = i + 1
    end
    return i
end

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

Распадская — возможен выкуп примерно по 140 руб., на фоне жалобы миноритариев в ЦБ.

Дивидендные акции — рост ограничен, финал близок. Если не будет дальнейшего снижения ставок.

Мечел – обычка лучше.  Если Игорь Зюзин докупит обычку и у него будет 51% уставного капитала, ему не надо будет платить дивиденды на префы.  Префы растут по инерции за обычкой.

Газпром — через 5 лет может стоить 400-500 руб., если акции будут давать 30-35 руб. дивидендов.

Ленэнерго преф. — дивиденды за 2019 год скромные, за 2020 год примерно 19руб. на акцию.

Но никто не знает, что будет после 2020 года, неизвестно как повлияет реорганизация.