个人量化成功之路-----获取实时OHLC的数据

昨天有一个客户说自己之前交易主要看OHLC线,想问量化软件如何实现获取实时一分钟OHLC的数据并生产图像。

有朋友可能不熟悉OHLC这个名字哈,其实跟K线/蜡烛图的数据是一样的,和蜡烛图的区别只是表现形式的不一致。

O为open、开盘价,H为high、最高价,L为low、最低价,C为close、收盘价。

在外汇中,OHLC为开盘汇率、最高汇率、最低汇率、收盘汇率。

那么在量化软件中如何获取实时一分钟数据呢?上代码

复制代码
def connact(self):
        '''
        链接qmt
        '''
        try:
            self.trader.connect()
            print(self.trader.balance())
            print(self.trader.position())
            return True
        except Exception as e:
            print("运行错误:",e)
            print('{}连接失败'.format('qmt'))
            return False
    def trader_func(self):
        '''
        交易函数
        '''
        #检查是否是交易时间
        if self.trader.check_is_trader_date_1(trader_time=4,start_date=9,end_date=14,start_mi=0,jhjj='否'):
            #读取订阅数据
            df=self.data.get_market_data_ex(stock_list=self.stock_list,period='1m',
                                            start_time='20240101',end_time='20500101',count=-1)
            #解析数据
            for stock in self.stock_list:
                data=pd.DataFrame()
                hist=df[stock]
                data['date']=hist.index
                data['close']=hist['close'].tolist()
                data['short_line']=data['close'].rolling(self.short_line).mean()
                data['long_line']=data['close'].rolling(self.long_line).mean()

我们给客户的模拟端和实盘软件,最小时间间隔的实时行情是3秒的数据,可以获取每三秒的OHLC价格指标,更长的时间级别也可以,一分钟、十五分钟、一小时都行

我简单写了一个例子,获取实时的一分钟价格数据,如果你仔细看"#解析数据" 可以发现,OHLC4个价格从订阅数据的DataFrame中获取

下面图片,有很多数据接口,可以1对1帮助您解决代码、软件或者策略问题。

接下来,我们也可以把OHLC画在图里,

复制代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = [18,6]
#设置中文
sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})

df_stock = pd.read_excel('./data/stockexample.xlsx')
#将时间作为行索引
df_stock.set_index('日期',inplace=True)

#OHLC
new_df = df_stock.loc[:,['开盘','最高','最低','收盘']]

sns.lineplot(data=new_df.iloc[:150])

看一下结果,用不同颜色的线表示OHLC

同样,我们也可以用相同的数据画K线图

复制代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#k线图时间单位必须整数
import matplotlib.dates as dates
import mpl_finance as mf

plt.rcParams['figure.figsize'] = [18,6]
#设置中文
sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})

df_stock = pd.read_excel('./data/stockexample.xlsx')
#将时间作为行索引
df_stock.set_index('日期',inplace=True)

#OHLC
new_df = df_stock.loc[:,['开盘','最高','最低','收盘']]
new_df = new_df.iloc[:100]

#转换时间为整数
#默认的df series ndarray list tuple 只认识zip()生成器zip(整数时间 ,O,H,L,C)
zip_data = zip(dates.date2num(new_df.index.to_pydatetime()),new_df.开盘,new_df.最高,new_df.最低,new_df.收盘)


#K线图和3D图有相同的特质 都没有尺寸对象
ax = plt.gca()

plt.title('stockexampleOHLC-K线图')

mf.candlestick_ohlc(ax,zip_data,colorup='r',colordown='g',width=5)

#必须把时间调整回来
ax.xaxis_date()

#把X轴倾斜
plt.xticks(rotation=45)
相关推荐
databook10 小时前
Manim实现闪光轨迹特效
后端·python·动效
Juchecar12 小时前
解惑:NumPy 中 ndarray.ndim 到底是什么?
python
用户83562907805112 小时前
Python 删除 Excel 工作表中的空白行列
后端·python
Json_12 小时前
使用python-fastApi框架开发一个学校宿舍管理系统-前后端分离项目
后端·python·fastapi
数据智能老司机18 小时前
精通 Python 设计模式——分布式系统模式
python·设计模式·架构
数据智能老司机19 小时前
精通 Python 设计模式——并发与异步模式
python·设计模式·编程语言
数据智能老司机19 小时前
精通 Python 设计模式——测试模式
python·设计模式·架构
数据智能老司机19 小时前
精通 Python 设计模式——性能模式
python·设计模式·架构
c8i20 小时前
drf初步梳理
python·django
每日AI新事件20 小时前
python的异步函数
python