PriceGenerator

PriceGenerator — это платформа для генерации цен, похожих на настоящие биржевые цены, но вы можете контролировать статистику их распределения. Создаёт цепочку свечей с заранее предопределенными статистическими параметрами, возвращает Pandas DataFrame или сохраняет данные в .CSV-файл с OHLCV-свечой в каждой строке. Используйте PriceGenerator для генерации синтетических данных для тестирования вашей торговой стратегии.

🇺🇸 See current documentation in english here (актуальная документация на английском)
⚙️ PriceGenerator API-документация
📚 Релиз-ноты
🎁 Поддержать проект донатом на ЮМани-кошелёк: 410015019068268

Содержание

Введение
- Метод генерации цен
Как установить
Примеры использования
- Из командной строки
- Через импорт модуля

Введение

Иногда для целей тестирования автоматизированных торговых алгоритмов бывает необходимо получить набор данных с биржевыми ценами. Обычно трейдеры и аналитики используют модель цен вида OHLCV-candlesticks (open, high, low, close, volume), так называемые японские свечи. Одна строка таких данных представляет собой набор цен для построения одной японской свечи: дата открытия, цена открытия, наибольшая цена, наименьшая цена, цена закрытия на данном временном интервале и значение объёма торгов.

PriceGenerator — это простая библиотека, которую можно использовать как python-модуль или запускать из командной строки и генерировать случайные ценовые данные, максимально похожие на "настоящие цены", но с заранее заданными статистическими характеристиками. Можно задать интервал цен, таймфрейм, максимальное и минимальное значения для диапазона цен, максимальный размер для свечей, вероятность направления для очередной свечи, вероятность ценовых выбросов, количество генерируемых свечей и некоторые другие параметры.

Для дальнейшего статистического анализа цен в python очень часто используют библиотеку Pandas. Цены, сохранённые в виде Pandas DataFrame, могут выглядеть как-то так:

                    datetime   open   high    low  close  volume
95 2021-02-03 11:00:00+03:00  76.82  78.43  76.21  78.13   33652
96 2021-02-03 12:00:00+03:00  78.13  78.37  78.12  78.36    9347
97 2021-02-03 13:00:00+03:00  78.36  78.40  78.05  78.07   27250
98 2021-02-03 14:00:00+03:00  78.07  78.61  75.72  76.42   22979
99 2021-02-03 15:00:00+03:00  76.42  77.37  76.25  77.16   30845

Библиотека PriceGenerator позволяет:

сохранить сгенерированные цены в .csv-формате (пример: ./media/test.csv);
сохранить сгенерированные цены в переменную формата Pandas DataFrame для дальнейшего использования в скриптах автоматизации;
автоматически рассчитать некоторые статистические и вероятностные характеристики сгенерированных цен и сохранить их в Markdown-формате (пример: ./media/index.html.md);
загрузить цены реальных инструментов по модели OHLCV-candlesticks из .csv-файла и провести их статистический анализ;
нарисовать график сгенерированных или загруженных реальных цен и сохранить его в html-формате (пример: ./media/index.html);
- сгенерированные цены, график и некоторые данные о поведении цен можно сохранить в виде обычной png-картинки (пример: ./media/index.html.png):
  
  Дополнительно на графике можно включить отображение некоторых популярных индикаторов (скользящие средние, полосы Боллинджера, ZigZag и другие).

Метод генерации цен

Генерация набора свечей заданной длины horizon происходит по следующему (упрощённому) алгоритму:

Определяется или случайным образом генерируется в заданном диапазоне [minClose, maxClose] цена открытия open первой свечи.
Случайным образом, в зависимости от значения вероятности направления очередной свечи upCandlesProb (по умолчанию 50%), определяется направление свечи. Если random() ≤ upCandlesProb, то будет генерироваться up-свеча (у которой open ≤ close), иначе будет генерироваться down-свеча (у которой open > close).
После определения направления значение close свечи случайным образом генерируется так, чтобы для получившегося "тела" свечи было справедливо |open - close| ≤ maxCandleBody.
Случайным образом, в зависимости от значения вероятности ценовых выбросов свечи maxOutlier (по умолчанию 3%), генерируются значения high и low свечи. Если random() ≤ maxOutlier, то будет генерироваться свеча с ценовыми выбросами: "хвосты" свечи могут получиться достаточно большими, что будет имитировать реальные ценовые "выбросы" на рынке. Если свеча без аномалий, то "хвосты" будут генерироваться в диапазоне не более половины тела свечи.
Значение close сгенерированной свечи становится значением цены открытия open следующей свечи.
Далее повторяются шаги 2-5 пока не будет сгенерирована вся цепочка цен заданной длины horizon.

Все параметры можно задать после инициализации экземпляра класса PriceGenerator(). Результат генерации цен сохраняется в переменной класса prices в формате Pandas DataFrame и может использоваться для дальнейшего анализа.

Как установить

Проще всего использовать установку через PyPI:

pip install pricegenerator

После этого можно проверить установку командой:

pip show pricegenerator

Примеры использования

Из командной строки

Справка

Внутренняя справка по ключам:

pricegenerator --help

Вывод:

Как использовать:
/как модуль/ python PriceGenerator.py [возможно несколько параметров] [одна команда]
/как консольная утилита/ pricegenerator [возможно несколько параметров] [одна команда]

PriceGenerator это платформа для генерации ценовых временных рядов, где цены
очень похожи на настоящие биржевые, но вы можете контролировать статистику
их распределения. Генерируются цепочки так называемых японских свечей
с предопределёнными статистическими параметрами. На выходе получается объект
Pandas DataFrame, который можно сохранить как .CSV-file с OHLCV-свечами в каждой
строке. Используйте PriceGenerator для генерации синтетических данных для тестирования
вашей торговой стратегии. Смотрите примеры: https://tim55667757.github.io/PriceGenerator

Параметры и команды:
  -h, --help            Посмотреть эту помощь и выйти.
  --ticker TICKER       Параметр: имя тикера, 'TEST' по умолчанию.
  --precision PRECISION
                        Параметр: точность или количество знаков после десятичной запятой,
                        2 по умолчанию.
  --timeframe TIMEFRAME
                        Параметр: временная дельта в минутах между двумя соседними свечами,
                        60 минут (1 час) по умолчанию.
  --start START         Параметр: время открытия первой свечи в формате
                        'year-month-day hour:min', например, '2021-01-02 12:00'.
  --horizon HORIZON     Параметр: количество генерируемых или загружаемых свечей. По умолчанию: 30.
  --split-trend SPLIT_TREND
                        Параметр: установить различные тренды, например, `--split-trend=/\-`
                        означает, что цепочка свечей сначала образует растущий тренд
                        в первой части, затем нисходящий тренд и затем тренда не будет.
                        Используется только вместе с ключом `--split-count`. По умолчанию:
                        пустая строка, что означает использование случайного тренда.
  --split-count SPLIT_COUNT [SPLIT_COUNT ...]
                        Параметр: количество свечей в каждом тренде, например,
                        `--split-count 5, 10, 15` означает, что сгенерированная цепочка
                        будет иметь три тренда с 5, 10 и 15 свечами в каждом. При этом
                        сумма свечей во всех трендах должны быть равна значению `--horizon`.
                        Используется только вместе с ключом `--split-trend`. Также вы можете
                        использовать слова: `up`, `down`, `no` или буквы: `u`, `d`, `n` с символом
                        дефиса в качестве разделителя, например, `--split-trend=up-down-no-up`,
                        `--split-trend=u-d-n-u` etc. По умолчанию: используется пустой лист,
                        что означает генерацию случайного числа свечей в трендах.
  --max-close MAX_CLOSE
                        Параметр: максимум среди всех цен закрытия.
  --min-close MIN_CLOSE
                        Параметр: минимум среди всех цен закрытия.
  --init-close INIT_CLOSE
                        Параметр: значение цены открытия open для первой свечи (цена закрытия
                        предыдущей свечи).
  --max-outlier MAX_OUTLIER
                        Параметр: максимальный размер выбросов (хвостов) у свечей,
                        по умолчанию используется значение (max_close - min_close) / 10.
  --max-body MAX_BODY   Параметр: максимальный размер тел свечей: abs(open -
                        close), по умолчанию используется значение max_outlier * 0.9.
  --max-volume MAX_VOLUME
                        Параметр: максимальное значение объёма торгов для одной свечи.
  --up-candles-prob UP_CANDLES_PROB
                        Параметр: действительное число из интервала [0; 1], вероятность того,
                        что следующая свеча будет вверх, 0.5 по умолчанию.
  --outliers-prob OUTLIERS_PROB
                        Параметр: действительное число из интервала [0; 1], вероятность того,
                        что у свечи будут выбросы или ценовые хвосты, 0.03 по умолчанию.
  --trend-deviation TREND_DEVIATION
                        Параметр: относительное отклонение для цены для определения тренда,
                        По умолчанию: 0.005 (означает ±0.005). Нет тренда если
                        (1st_close - last_close) / 1st_close <= trend_deviation.
  --zigzag ZIGZAG       Параметр: относительное отклонение цены для определения следующей
                        точки индикатора Zig-Zag, 0.03 по умолчанию.
  --sep SEP             Параметр: знак-разделитель в CSV-файлах, если None (по умолчанию),
                        то знак определяется автоматически.
  --dark                Параметр: если этот ключ указан, то будет использоваться тёмная
                        тема для графиков, построенных с ключом `--render-bokeh`. По умолчанию:
                        `False`, что означает использование светлой темы.
  --debug-level DEBUG_LEVEL
                        Параметр: число, которое указывает минимальный уровень вывода
                        логов в STDOUT, например, 10 = DEBUG, 20 = INFO, 30 = WARNING,
                        40 = ERROR, 50 = CRITICAL. По умолчанию используется уровень INFO (20).
  --load-from LOAD_FROM
                        Команда: загрузить данные из .cvs-файла в Pandas DataFrame. Далее
                        можно построить график с ключом `--render-bokeh` или `--render-google`.
  --generate            Команда: построить цепочку свечей с предопределёнными
                        статистическими параметрами и сохранить данные как Pandas DataFrame
                        или в .CSV-файл, если указан ключ `--save-to`. Дополнительно можно
                        построить по ним график с ключами `--render-bokeh` или `--render-google`.
  --save-to SAVE_TO     Команда: сохранить данные в .CSV-файл. Дополнительно можно
                        построить по ним график с ключами `--render-bokeh` или `--render-google`.
  --render-bokeh RENDER_BOKEH
                        Команда: показать цепочку свечей на интерактивном
                        графике Bokeh. Используется только вместе с ключами
                        `--load-from` или `--generate`.
  --render-google RENDER_GOOGLE
                        Команда: показать цепочку свечей на не-интерактивном
                        Google Candlestick графике. Используется только вместе
                        с ключами `--load-from` или `--generate`.

Генерация цен с параметрами по умолчанию

Давайте попробуем сгенерировать случайные ценовые данные (ключ --generate) со всеми параметрами по умолчанию и сохранить их в файл test.csv (ключ --save-to имя_csv_файла ). Команда может выглядеть так:

pricegenerator --debug-level 10 --generate --save-to test.csv

Должен получиться вывод логов примерно следующего содержания:

PriceGenerator.py   L:605  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] =--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--==--=
PriceGenerator.py   L:606  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] PriceGenerator started: 2021-01-31 17:52:49
PriceGenerator.py   L:367  INFO    [2021-01-31 17:52:49,954] Generating prices...
PriceGenerator.py   L:368  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] - Ticker name: TEST
PriceGenerator.py   L:369  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] - Interval or timeframe (time delta between two neighbour candles): 1:00:00
PriceGenerator.py   L:370  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] - Horizon length (candlesticks count): 100
PriceGenerator.py   L:371  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,954] - Start time: 2021-01-31--17-00-00
PriceGenerator.py   L:372  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955]   |-> end time: 2021-02-04--21-00-00
PriceGenerator.py   L:373  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Maximum of close prices: 79.21
PriceGenerator.py   L:374  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Minimum of close prices: 67.69
PriceGenerator.py   L:375  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Maximum of candle body sizes: 3.08
PriceGenerator.py   L:376  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Maximum of candle tails outlier sizes: 3.42
PriceGenerator.py   L:377  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Init close (1st open price in chain): 71.49
PriceGenerator.py   L:378  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Maximum of volume of one candle: 42340
PriceGenerator.py   L:379  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Probability that next candle is up: 50.0%
PriceGenerator.py   L:380  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,955] - Statistical outliers probability: 3.0%
PriceGenerator.py   L:397  INFO    [2021-01-31 17:52:49,958] Showing last 5 rows as Pandas DataFrame:
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963]                     datetime   open   high    low  close  volume
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] 95 2021-02-03 11:00:00+03:00  76.82  78.43  76.21  78.13   33652
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] 96 2021-02-03 12:00:00+03:00  78.13  78.37  78.12  78.36    9347
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] 97 2021-02-03 13:00:00+03:00  78.36  78.40  78.05  78.07   27250
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] 98 2021-02-03 14:00:00+03:00  78.07  78.61  75.72  76.42   22979
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] 99 2021-02-03 15:00:00+03:00  76.42  77.37  76.25  77.16   30845
PriceGenerator.py   L:173  INFO    [2021-01-31 17:52:49,963] Saving [100] rows of Pandas DataFrame with columns: ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']...
PriceGenerator.py   L:174  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,963] Delimeter: ,
PriceGenerator.py   L:181  INFO    [2021-01-31 17:52:49,976] Pandas DataFrame saved to .csv-file [./test.csv]
PriceGenerator.py   L:645  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,976] All PriceGenerator operations are finished success (summary code is 0).
PriceGenerator.py   L:650  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,976] PriceGenerator work duration: 0:00:00.022938
PriceGenerator.py   L:651  DEBUG   [2021-01-31 17:52:49,976] PriceGenerator work finished: 2021-01-31 17:52:49

Также рядом будет сохранён файл test.csv, пример которого можно посмотреть здесь: ./media/test.csv.

Генерация цен, получение статистики и отрисовка графика

В следующем примере давайте не только сгенерируем файл с данными по ценам, но и получим некоторые статистические параметры цен, а также отрисуем цены на графике (ключ --render-bokeh имя_html_файла). Команда может быть примерно такой:

pricegenerator --debug-level 20 --generate --save-to test.csv --render-bokeh index.html

В случае успеха вы получите вывод в лог, похожий на этот:

PriceGenerator.py   L:367  INFO    [2021-01-31 18:00:31,711] Generating prices...
PriceGenerator.py   L:397  INFO    [2021-01-31 18:00:31,714] Showing last 5 rows of Pandas generated dataframe object:
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719]                     datetime   open   high    low  close  volume
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] 95 2021-02-03 11:00:00+03:00  76.82  78.43  76.21  78.13   33652
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] 96 2021-02-03 12:00:00+03:00  78.13  78.37  78.12  78.36    9347
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] 97 2021-02-03 13:00:00+03:00  78.36  78.40  78.05  78.07   27250
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] 98 2021-02-03 14:00:00+03:00  78.07  78.61  75.72  76.42   22979
PriceGenerator.py   L:399  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] 99 2021-02-03 15:00:00+03:00  76.42  77.37  76.25  77.16   30845
PriceGenerator.py   L:173  INFO    [2021-01-31 18:00:31,719] Saving [100] rows of Pandas DataFrame with columns: ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']...
PriceGenerator.py   L:181  INFO    [2021-01-31 18:00:31,731] Pandas DataFrame saved to .csv-file [./test.csv]
PriceGenerator.py   L:410  INFO    [2021-01-31 18:00:31,731] Rendering Pandas DataFrame as Bokeh chart...
PriceGenerator.py   L:300  INFO    [2021-01-31 18:00:31,740] Some statistical info:
## Summary

| Parameter                                    | Value
|----------------------------------------------|---------------
| Candles count:                               | 100
| Timeframe:                                   | 1:00:00
| Precision (signs after comma):               | 2
| Close first:                                 | 71.49
| Close last:                                  | 77.16
| Close max:                                   | 79.21
| Close min:                                   | 67.69
| Diapason (between max and min close prices): | 11.52
| Trend (between close first and close last:   | UP trend
| - Trend deviation parameter:                 | ±0.5%

## Some statistics

| Statistic                                    | Value
|----------------------------------------------|---------------
| Up candles count:                            | 53 (53.0%)
| Down candles count:                          | 47 (47.0%)
| Max of up candles chain:                     | 7
| Max of down candles chain:                   | 5
| Max delta (between High and Low prices):     | 3.08
| Min delta (between High and Low prices):     | 0.0
| Delta's std. dev.:                           | 0.86
| - 99 percentile:                             | ≤ 2.99
| - 95 percentile:                             | ≤ 2.89
| - 80 percentile:                             | ≤ 2.2
| - 50 percentile:                             | ≤ 1.15
| Cumulative sum of volumes:                   | 1777314
PriceGenerator.py   L:563  INFO    [2021-01-31 18:00:32,290] Pandas DataFrame rendered as html-file [./index.html]

После выполнения команды выше вы получите три файла:

test.csv — файл в .csv-формате, который содержит случайный набор цен, похожих на настоящие (пример: ./media/test.csv);
index.html — график цен и статистику, отрисованные при помощи библиотеки Bokeh и сохранённые в .html-файл (пример: ./media/index.html);
index.html.md — статистика в текстовом виде, сохранённая в маркдаун-формате (пример: ./media/index.html.md).

Статистика и график из сохранённых цен

Если вам нужно получить статистику по уже сгенерированным или реальным ценам, вы можете просто загрузить файл (ключ --load-from имя_csv_файла ) и отрисовать график (ключ --render-bokeh имя_html_файла):

pricegenerator --debug-level 20 --load-from test.csv --render-bokeh index.html

В результате выполнения команды вы получите аналогичный график в index.html и статистику в index.html.md.

Статистика и график на упрощённом шаблоне

В примерах выше вы можете использовать отображение цен на простом, не интерактивном графике цен. Для этого используется библиотека Google Candlestick chart и простейший jinja2 шаблон. Давайте опять загрузим цены (ключ --load-from имя_csv_файла ), но отрисуем график через Google библиотеку (ключ --render-google имя_html_файла):

pricegenerator --debug-level 20 --load-from test.csv --render-google index_google.html

В результате выполнения команды вы получите график ./media/index_google.html) и статистику в Markdown файле. Выглядеть он будет примерно так:

Переопределение параметров

Давайте изменим некоторые параметры по умолчанию, которые влияют на генерацию цен и нарисуем свой уникальный график:

pricegenerator --debug-level 10 --ticker "MY_PRICES" --precision 2 --timeframe 240 --start "2020-01-01 00:00" --horizon 150 --max-close 18000 --min-close 14000 --init-close 15000 --max-outlier 1000 --max-body 500 --max-volume 400000 --up-candles-prob 0.48 --outliers-prob 0.05 --trend-deviation 0.03 --zigzag 0.03 --generate --render-bokeh index_custom.html

Параметры означают:

--ticker "MY_PRICES" — установить название графика для ценовой последовательности как MY_PRICES;
--precision 2 — установить точность, то есть количество знаков после запятой;
--timeframe 240 — одна свеча должна отражать изменение цен за 4 часа (240 минут);
--start "2020-01-01 00:00" — дата и время первой свечи 2020-01-01 00:00;
--horizon 150 — сгенерировать 150 свечей;
--max-close 18000 — максимальная цена закрытия у любой свечи должна быть не больше 18000;
--min-close 14000 — минимальная цена закрытия у любой свечи должна быть не больше 14000;
--init-close 15000 — цена закрытия "предыдущей" и, соответственно, цена открытия первой генерируемой свечи должна быть равной 15000;
--max-outlier 1000 — если у свечи есть "выбросы" и "хвосты" то они должны быть не больше чем 1000;
--max-body 500 — максимальный размер "тела" свечи должен быть не более 500;
--max-volume 400000 — максимальный объём торгов для каждой свечи должен быть не более 400000;
--up-candles-prob 0.48 — установить вероятность того, что очередная свеча будет вверх, равной 0.48 (48%);
--outliers-prob 0.05 — установить вероятность появления выбросов равной 0.05 (5%);
--trend-deviation 0.03 — для определения тренда относительное изменение цен закрытия первой и последней свечей должно отличаться на ±0.03 (3%);
--zigzag 0.03 — относительная разница между двумя точками ZigZag индикатора;
--generate — запустить генерацию цен;
--render-bokeh index_custom.html — сохранить сгенерированные цены в файл index_custom.html и открыть его в браузере.

По умолчанию используется светлая тема для графиков. Но если вы используете ключ --render-bokeh, вы также можете добавить к команде ключ --dark. В этом случае график будет отрисован в тёмном стиле:

В результате выполнения команды у вас получится свой уникальный график случайных цен с переопределёнными базовыми параметрами генератора. У нас получились вот такие артефакты:

картинка с изображением цен ./media/index_custom.html.png;
график цен и статистика ./media/index_custom.html;
статистика в текстовом виде ./media/index_custom.html.md.

Разделение данных по трендам

Эта фича появилась начиная с дев-версии pricegenerator>=1.2.dev53 и в релизных версиях, старше чем pricegenerator>=1.2.56.

Появились два новых консольных ключа: --split-trend и --split-count. Эти ключи указывают на внешний вид цепочки мини-трендов и количество свечей в каждом тренде.

Ключ --split-trend показывает вид движения, например --split-trend=/\- означает, что будет сгенерирована такая цепочка свечей, что сначала тренд будет возрастающий в её первой части, затем тренд сменится на нисходящий, и в последней цепочке свечей тренда не будет.

Начиная с PriceGenerator v1.3.* добавлена возможность указания направлений генерируемых трендов с помощью слов или букв. Слова могут быть следующими: up, down или no, а буквы могут быть такими: u, d или n. Эти слова и знаки могут использоваться вместе с ключом --split-trend, в дополнение к уже имеющейся возможности указывать тренд символами /\-. Для разделения слов и букв используется символ дефиса, например, --split-trend=up-down-no-up или --split-trend=u-d-n-u.

Ключ --split-count устанавливает количество свечей в каждом мини-тренде, например --split-count 5 10 15 означает, что в сгенерированной цепочке свечей будет три мини-тренда с 5, 10 и 15 свечами в каждом из них.

Чтобы понять, как это работает, попробуйте один из следующих примеров:

pricegenerator --horizon 300 --render-bokeh index.html --split-trend="/\-" --split-count 50 100 150 --generate
pricegenerator --horizon 300 --render-bokeh index.html --split-trend="\/\" --split-count 50 100 150 --generate
pricegenerator --horizon 300 --render-bokeh index.html --split-trend="\-/" --split-count 50 100 150 --generate
pricegenerator --horizon 100 --render-bokeh index.html --split-trend="/\/\" --split-count 20 30 30 20 --generate

Для последнего примера вы можете получить картинку движения цены, похожую на эту:

index_with_trends html

Через импорт модуля

Давайте рассмотрим пример генерации цен с некоторыми изменёнными параметрами, сохраним их в Pandas DataFrame и нарисуем график. Просто сохраните и запустите следующий скрипт:

from pricegenerator.PriceGenerator import PriceGenerator, uLogger
from datetime import datetime, timedelta

# Отключаем логирование, чтобы не мешалось:
uLogger.setLevel(0)

# --- Инициализируем экземпляр класса генератора и настраиваем некоторые параметры:
priceModel = PriceGenerator()
priceModel.precision = 1  # сколько знаков после запятой должно быть в сгенерированных ценах
priceModel.ticker = "MY_GENERATED_PRICES"  # произвольное имя (тикер) генерируемых цен
priceModel.timeframe = timedelta(days=1)  # временной интервал между генерируемыми свечами, 1 час по умолчанию
priceModel.timeStart = datetime.today()  # с какой даты начинать генерацию свечей, по умолчанию с текущего времени
priceModel.horizon = 60  # сколько сгенерировать свечей, их должно быть не меньше 5-ти, по умолчанию 100
priceModel.maxClose = 16000  # максимальная цена закрытия свечи во всей цепочке цен,
                             # по умолчанию генерируется случайно в интервале (70, 90), это немного похоже на цены USDRUB
priceModel.minClose = 13800  # минимальная цена закрытия свечи во всей цепочке цен,
                             # по умолчанию генерируется случайно в интервале (60, 70), это немного похоже на цены USDRUB
priceModel.initClose = 14400  # если цена указана, то она будет ценой close (как бы "предыдущей" свечи) и одновременно ценой open самой первой свечи в генерируемой цепочке.
                              # None по умолчанию означает, что цена open первой свечи будет сгенерирована случайно в интервале (minClose, maxClose)
priceModel.maxOutlier = 500  # Максимальное значение для ценовых выбросов "хвостов" у свечей.
                             # None по умолчанию означает, что выбросы будут не более чем на (maxClose - minClose) / 10
priceModel.maxCandleBody = 300  # Максимальное значение для размера тел свечей abs(open - close).
                                # None по умолчанию означает, что тело свечи может быть не более чем 90% от размера максимального выброса: maxOutlier * 90%
priceModel.maxVolume = 400000  # максимальное значение объёма торгов для одной свечи, по умолчанию берётся случайным образом из интервала (0, 100000)
priceModel.upCandlesProb = 0.46  # вероятность того, что очередная генерируемая свеча будет вверх, 50% по умолчанию
priceModel.outliersProb = 0.11  # вероятность того, что очередная генерируемая свеча будет иметь ценовой "выброс", 3% по умолчанию
priceModel.trendDeviation = 0.005  # колебание цены close первой и последней свечей для определения тренда. "NO trend" если разница меньше этого значения, по умолчанию ±0.005 или ±0.5%.
priceModel.zigzag = 0.05  # относительная разница между двумя точками ZigZag индикатора, 0.03 по умолчанию
priceModel._chartTitle = ""  # произвольный заголовок графика, обычно генерируется автоматически

# Цены пока не сгенерированы и не загружены, проверим это:
print("Current prices:\n{}".format(priceModel.prices))

# Запускаем генератор цен, при этом они будут сохранены
# в переменной priceModel.prices в формате Pandas DataFrame:
priceModel.Generate()

# Убеждаемся, что цены сгенерированы:
print("Generated prices as Pandas DataFrame:\n{}".format(priceModel.prices))

# Словарь с посчитанной статистикой сохраняется в переменную self.stat:
print("Dict with statistics:\n{}".format(priceModel.stat))

# Сохраняем OHLCV-цены в .csv-файл
priceModel.SaveToFile(fileName="test.csv")

# Сохраняем график цен в html-файл и сразу открываем его в браузере.
# Статистика в текстовом виде будет автоматически сохранена в Markdown-файле с именем fileName + ".md".
priceModel.RenderBokeh(fileName="index.html", viewInBrowser=True)

# Вместо библиотеки Bokeh вы можете отрисовать цены на простом, не интерактивном графике,
# через библиотеку Google Candlestick chart. Просто раскомментируйте строчки ниже.
# Перед вызовом priceModel.RenderGoogle(), вы можете задать свой шаблон в переменной self.j2template
# priceModel.j2template = "google_template_example.j2"  # полный путь до шаблона или мультистроковая переменная с jinja2-шаблоном
# priceModel.RenderGoogle(fileName="index.html", viewInBrowser=True)

При запуске скрипта вы получите аналогичный вывод в логи, три файла: test.csv, index.html и index.html.md, а также html-файл с графиком цен будет сразу же открыт в браузере. Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с параметрами класса PriceGenerator() для генерации цен подходящих под ваши условия.

Также вы можете манипулировать графиком и добавлять новые линии или маркеры на основной график. Используйте для этого параметры markers и lines.

Pandas DataFrame markers содержит ряды, которые показывают, какой маркер нанести для той или иной свечи. None по умолчанию. Маркер представляет собой некоторый символ, например, ×, ↓ или ↑ или какой-либо другой. Датафрейм с маркерами должен содержать, как минимум, два ряда данных. Это столбец datetime, с датой и временем, и один из столбцов или все сразу: markersUpper, markersCenter или markersLower, с маркерами, которые нужно поставить сверху, по центру или снизу свечи соответственно. Длины рядов с маркерами должны быть равны длине основного ряда со свечами.

Лист lines содержит ряды Pandas DataFrame с точками новых линий, которые нужно разместить на основном свечном графике. None по умолчанию. Каждый датафрейм с линиями должен содержать, как минимум, два столбца. Это datetime (первый столбец), с датой и временем, и произвольно названный второй столбец custom_line_name, с y-координатами точек линии. Длины рядов с точками линий должны быть равны длине основного ряда со свечами.

Пример:

from pricegenerator.PriceGenerator import PriceGenerator, uLogger
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

uLogger.setLevel(0)  # Отключаем излишнее логирование для этого примера.

# Инициализируем PriceGenerator:
priceModel = PriceGenerator()
priceModel.ticker = "TEST_PRICES"
priceModel.precision = 0
priceModel.timeframe = timedelta(days=1)
priceModel.timeStart = datetime.today()
priceModel.horizon = 75
priceModel.maxClose = 140
priceModel.minClose = 40
priceModel.initClose = 50
priceModel.maxOutlier = 35
priceModel.maxCandleBody = 15
priceModel.maxVolume = 400000
priceModel.upCandlesProb = 0.51
priceModel.outliersProb = 0.1
priceModel.trendDeviation = 0.005
priceModel.trendSplit = "/\/"
priceModel.splitCount = [40, 10, 25]

priceModel.Generate()  # Генерируем основную серию свечей.

# Давайте построим новую среднюю линию на основном графике и установим маркеры сверху, по центру и снизу свечей:
priceModel.prices["avg"] = priceModel.prices.low + (priceModel.prices.high - priceModel.prices.low) / 2
priceModel.prices["markersUpper"] = pd.Series(["↓"] * len(priceModel.prices.high))
priceModel.prices["markersCenter"] = pd.Series(["×"] * len(priceModel.prices.avg))
priceModel.prices["markersLower"] = pd.Series(["↑"] * len(priceModel.prices.low))
priceModel.RenderBokeh(
    fileName="index1.html",
    viewInBrowser=True,
    darkTheme=True,  # Установите `False` для переключения светлой темы.
    markers=priceModel.prices[["datetime", "markersUpper", "markersCenter", "markersLower"]],
    lines=[priceModel.prices[["datetime", "avg"]]],
    showStatOnChart=True,
    showControlsOnChart=True,
    inline=False,  # Раскомментируйте, если скрипт запускается в Jupyter Notebook.
)

Вывод скрипта:

Marked chart

На этом всё. Успехов вам в автоматизации и тестировании биржевых торговых стратегий! ;)

OSCHINA-MIRROR/PriceGenerator

PriceGenerator

Введение

Метод генерации цен

Как установить

Примеры использования

Из командной строки

Справка

Генерация цен с параметрами по умолчанию

Генерация цен, получение статистики и отрисовка графика

Статистика и график из сохранённых цен

Статистика и график на упрощённом шаблоне

Переопределение параметров

Разделение данных по трендам

Через импорт модуля

Опубликовать ( 0 )

Введение

Обновления

Участники

Недавние действия

OSCHINA-MIRROR/PriceGenerator .gitee-modal { min-width: 500px !important; } .gitee-modal .close { right: 0.6rem !important; }

PriceGenerator

Введение

Метод генерации цен

Как установить

Примеры использования

Из командной строки

Справка

Генерация цен с параметрами по умолчанию

Генерация цен, получение статистики и отрисовка графика

Статистика и график из сохранённых цен

Статистика и график на упрощённом шаблоне

Переопределение параметров

Разделение данных по трендам

Через импорт модуля

Опубликовать ( 0 )

Введение

Обновления

Участники

Недавние действия

OSCHINA-MIRROR/PriceGenerator