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
def connact(self):'''链接qmt'''try:self.trader.connect()print(self.trader.balance())print(self.trader.position())return Trueexcept Exception as e:print("运行错误:",e)print('{}连接失败'.format('qmt'))return Falsedef 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.indexdata['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,
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
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 mfplt.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)