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外国為替ペアのティックデータごとにティックしました

ここにのサンプルがありますEURUSD/EURUSD-2012-06.csv

EUR/USD,20120601 00:00:00.207,1.23618,1.2363
EUR/USD,20120601 00:00:00.209,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.210,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.211,1.23623,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.240,1.23623,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.423,1.23622,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.457,1.2362,1.23626
EUR/USD,20120601 00:00:01.537,1.2362,1.23625
EUR/USD,20120601 00:00:03.010,1.2362,1.23624
EUR/USD,20120601 00:00:03.012,1.2362,1.23625

完全なティック データは、ここからダウンロードできます http://dl.free.fr/k4vVF7aOD

列は次のとおりです。

Symbol,Datetime,Bid,Ask

このティックごとのデータをレンコ チャートhttp://www.investopedia.com/terms/r/renkochart.aspに変換したいと思い ます。

チャートのパラメーターはろうそくの高さ (クローズ-オープン) です: それをcandle_heightと呼びましょう

このタスクを達成するために Python と Pandas ライブラリを使用したいと思います。

私は仕事のほんの一部を終えました...ティックごとのデータファイルの読み取り

のようなデータを取得したい

Id,Symbol,open_price,close_price

蓮子を描けるようになる

Id はろうそくの番号です

ろうそくの価格は入札欄に基づきます。

ここにコードがあります

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.finance import candlestick

def candle_price_ref(price, candle_height):
  #return(int(price/candle_height)*candle_height)
  return(round(price/candle_height)*candle_height)

print("Reading CSV (please wait)")
df = pd.read_csv('test_EURUSD/EURUSD-2012-07.csv', names=['Symbol', 'Date_Time', 'Bid', 'Ask'], index_col=1)
print("End of reading")

df['Bid'] = df['Bid']
#candle_height = 0.0015
#candle_height = 0.0010
#candle_height = 0.0005
candle_height = 0.0001
#candle_height = 0.000001

price = df.ix[0]['Bid']
price_ref = candle_price_ref(price, candle_height)

ID = 0
#print("ID={0} price_ref={1}".format(ID, price_ref))

candle_price_open = []
candle_price_close = []

candle_price_open.append(price) # price ou price_ref
candle_price_close.append(price)

for i in range(len(df)):
  price = df.ix[i]['Bid']
  candle_price_close[ID] = price

  new_price_ref = candle_price_ref(price, candle_height)


  if new_price_ref!=price_ref:
    candle_price_close[ID]=new_price_ref
    price_ref = new_price_ref
    ID += 1
    candle_price_open.append(price_ref)
    candle_price_close.append(price_ref)

IDs=range(ID+1)
volume=np.zeros(ID+1)

a_price_open=np.array(candle_price_open)
a_price_close=np.array(candle_price_close)
b_green_candle = a_price_open < a_price_close
candle_price_low = np.where(b_green_candle, a_price_open, a_price_close)
candle_price_high = np.where(b_green_candle, a_price_close, a_price_open)

DOCHLV=zip(IDs, candle_price_open, candle_price_close, candle_price_high, candle_price_low, volume)

#print(DOCHLV)

fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(bottom=0.1)
ax = fig.add_subplot(211)
df['Bid'].plot()
plt.title("Price graph")
ax = fig.add_subplot(212)
plt.title("Renko chart")
candlestick(ax, DOCHLV, width=0.6, colorup='g', colordown='r', alpha=1.0)
plt.show()

私の問題は、私がここでやっていることは、次の 2 つの理由から実際の Renko チャートではないということです。

  1. Renko チャートでは、始値と終値が同じ緑のローソク足と赤のローソク足を持つことはできません (私のコードではそうではありません)...
  2. 各ろうそくの高さは固定でなければなりません (私のコードでは、candle_height の 2 倍または 3 倍の高さのろうそくがあります...これは問題です!)

ティックデータが非常に大きくなる可能性があるため、可能であればベクトル化されたもの（可能であれば）、非常に高速なアルゴリズムを探しています。

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1 に答える 1

0 
 for i,row in enumerate(df.values):
     ID = i
     sym,timestamp,open_price,close_price = row
     print ID,sym,open_price,close_price

しかし、私はあなたがやろうとしていることを完全に理解しているとは思いません...

于 2012-09-07T21:00:12.580 に答える