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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, vamos cobrir onde e como agarrar, classificar e organizar automaticamente alguns dados de estoque e de preços gratuitos. Em seguida, vamos traçá-lo usando alguns dos indicadores mais populares como um exemplo. Aqui, faremos MACD (Divergência de Convergência Média em Movimento) e RSI (Índice de Força Relativa). 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. Então, se você solicitar um período de tempo de 1 dia para a AAPL, você receberá dados de 3 minutos de OHLC (aberto baixo baixo). 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 intervalo de tempo suficientemente baixo e obter uma granularidade suficientemente alta, a API retornará o tempo em um carimbo de hora do Unix, em comparação com um selo de data.
Uma vez que possamos os dados, gostaríamos de representá-lo. 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 subtração e graficar o volume. Não podemos plotar o volume na mesma subtrama imediatamente, porque a escala é diferente. Para começar, vamos traçar o volume por baixo de outro sub-gráfico, mas, eventualmente, vamos superar 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. Por tudo isso, vamos compartilhar o eixo X, para que possamos ampliar e diminuir em 1 parcela e todos irão igualar o mesmo período de tempo.
Vamos traçar o formato da data para o eixo X, e personalizar praticamente todas as coisas que podemos fazer para a estética. Isso inclui a mudança das cores do rótulo, das cores da borda / espinha, das cores das linhas, das cores do candelabro do OHLC, aprenda como criar um gráfico preenchido (para volume), histogramas, desenhar linhas específicas (hline para RSI) e muito mais.
Aqui está o resultado final (eu tenho uma versão Python 3 e Python 2 para isso. Python 3 primeiro, em seguida, Python 2. Certifique-se de que está usando o que combina com a sua Python Version!):
É tudo por agora. Quer mais tutoriais? Dirija-se à Página Inicial.
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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.
conspirador.
Como fazer gráficos interativos de candelabros em Python com Plotly. Seis exemplos de gráficos de candelabros com dados de financiamento Pandas, séries temporais e yahoo.
Novo para Plotly? & # 194; & # 182;
A biblioteca Python da Plotly é gratuita e de código aberto! Comece, baixe o cliente e leia o primário.
Você pode configurar o Plotly para trabalhar em modo online ou offline, ou em notebooks jupyter.
Nós também temos uma tabela de checagem de referência rápida (nova!) Para ajudá-lo a começar!
Versão Check & # 194; & # 182;
A Python API da Plotly é atualizada com freqüência. Execute pip install plotly - atualize para atualizar sua versão Plotly.
Castiçal simples com Pandas & # 194; & # 182;
Adicionando texto personalizado e Anotações & # 194; & # 182;
Custom Candlestick Colors & # 194; & # 182;
Exemplo simples com datetime Objects & # 194; & # 182;
Contate-Nos.
Para versões de resposta de resposta 24 horas garantidas, atualize para um Plano de Suporte do Desenvolvedor.
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Novo para Plotly? & # 194; & # 182;
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Você pode configurar o Plotly para trabalhar em modo online ou offline, ou em notebooks jupyter.
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Adicionando texto personalizado e Anotações & # 194; & # 182;
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Uma vez que possamos os dados, gostaríamos de representá-lo. 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 subtração e graficar o volume. Não podemos plotar o volume na mesma subtrama imediatamente, porque a escala é diferente. Para começar, vamos traçar o volume por baixo de outro sub-gráfico, mas, eventualmente, vamos superar 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. Por tudo isso, vamos compartilhar o eixo X, para que possamos ampliar e diminuir em 1 parcela e todos irão igualar o mesmo período de tempo.
Vamos traçar o formato da data para o eixo X, e personalizar praticamente todas as coisas que podemos fazer para a estética. Isso inclui a mudança das cores do rótulo, das cores da borda / espinha, das cores das linhas, das cores do candelabro do OHLC, aprenda como criar um gráfico preenchido (para volume), histogramas, desenhar linhas específicas (hline para RSI) e muito mais.
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