﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<?xml-stylesheet type='text/css' href='https://stocksharp.ru/css/style.css'?>
<?xml-stylesheet type='text/css' href='https://stocksharp.ru/css/bbeditor.css'?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <title type="html">python. StockSharp</title>
  <id>https://stocksharp.ru/handlers/atom.ashx?category=tag&amp;id=python&amp;type=articles</id>
  <rights type="text">Copyright @ StockSharp Platform LLC 2010 - 2025</rights>
  <updated>2026-06-07T14:49:51Z</updated>
  <logo>https://stocksharp.ru/images/logo.png</logo>
  <link href="https://stocksharp.ru/handlers/atom.ashx?category=tag&amp;id=python&amp;type=articles" rel="self" type="application/rss+xml" />
  <entry>
    <id>https://stocksharp.ru/topic/307/</id>
    <title type="text">Аналитика - новая фича Гидры для квант анализа и дата майнинга</title>
    <published>2014-03-17T18:08:58Z</published>
    <updated>2014-03-17T18:08:58Z</updated>
    <author>
      <name>Mikhail Sukhov</name>
      <uri>https://stocksharp.ru/users/201/</uri>
      <email>info@stocksharp.ru</email>
    </author>
    <category term="Hydra" />
    <category term="Python" />
    <category term="S#.Data" />
    <category term="исторические данные" />
    <category term="аналитика" />
    <category term="R" />
    <category term="статистика" />
    <category term="datamining" />
    <category term="quant" />
    <content type="html">&lt;p&gt;В &lt;a href="http://stocksharp.com/products/hydra/"&gt;S#.Data (Гидра&lt;/a&gt;) появилась новая фича &lt;strong&gt;Аналитика&lt;/strong&gt;. Она позволяет производить анализ над данными, что скачала Гидра. Стандартно входят 2 скрипта: Анализ объема с разбивкой по часам и анализ объема с разбивкой по цене:&lt;/p&gt;
&lt;div style="text-align:center"&gt;&lt;p&gt;&lt;img src="/file/103138/hydra_anal_1.png" alt="Анализ объема по часам" /&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;&lt;div style="text-align:center"&gt;&lt;p&gt;&lt;img src="/file/103139/hydra_anal_2.png" alt="Анализ объема с разбивкой по цене" /&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;&lt;span style="font-size:12pt"&gt;&lt;em&gt;&lt;a href="http://www.scichart.com/Abt.Controls.SciChart.SL.ExampleTestPage.html" rel="nofollow" target="_blank"&gt;Множество примеров о том, как делать красивые графики на компоненте SciChart.&lt;/a&gt;&lt;/em&gt;&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Сам код так же пишется внутри Гидры:&lt;/p&gt;
&lt;div style="text-align:center"&gt;&lt;p&gt;&lt;img src="/file/103140/hydra_anal_3.png" alt="Редактор кода" /&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;Для того, чтобы пойти чуть дальше, и попробовать заместить R и Python, добавлена библиотека &lt;a href="http://numerics.mathdotnet.com/" rel="nofollow" target="_blank"&gt;Math Numerics&lt;/a&gt;. В одной программе (Гидра) теперь можно и скачивать данные, и анализировать, и производить визуализацию.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Для тех, кто пользуется серверным режимом S#.Data, теперь можно анализировать данные, не закачивая их к себе на диск.&lt;/p&gt;
</content>
  </entry>
  <entry>
    <id>https://stocksharp.ru/topic/351/</id>
    <title type="text">ЛЧИ, данные</title>
    <published>2012-04-01T20:26:28Z</published>
    <updated>2012-12-17T14:42:35Z</updated>
    <author>
      <name>vlad1024</name>
      <uri>https://stocksharp.ru/users/768/</uri>
      <email>info@stocksharp.ru</email>
    </author>
    <category term="WealthLab" />
    <category term="Python" />
    <category term="Статьи" />
    <content type="html">&lt;p&gt;С 2003 года проводится ежегодный всероссийский чемпионат по биржевой торговле – конкурс &amp;quot;Лучший частный инвестор&amp;quot;. Многим трейдерам интересна статистическая составляющая этого конкурса, а именно анализ работы его участников и агрегированные данные. В данной статье показан способ получения статистики по ЛЧИ на примере данных 2011 года с использованием Python.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Скрипты на Питоне для выкачивания данных из статистики ЛЧИ и пост процессинга, а также данные по всем участникам за ЛЧИ 2011 &lt;a href="http://narod.ru/disk/44882504001.d7c35f3ac792adb077498439d010da2c/lchi.rar.html" rel="nofollow" target="_blank"&gt;скачать здесь&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Как использовать?&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;Скачать и установить сборку питона, если он не установлен (&lt;a href="http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.4.1/numpy-1.4.1-win32-superpack-python2.6.exe/download" rel="nofollow" target="_blank"&gt;ссылка 1&lt;/a&gt; и &lt;a href="http://www.python.org/ftp/python/2.6.2/python-2.6.2.msi" rel="nofollow" target="_blank"&gt;ссылка 2&lt;/a&gt;).&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Набрать в командной строке команду &amp;quot;python&amp;quot;. Должна появиться консоль питона (если этого не произошло, необходимо прописать в PATH путь к интерпретатору).&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Скрипт &lt;em&gt;download.py&lt;/em&gt; скачивает данные для заданного года и участника. Пример: python download.py 2011 dr-mart&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Скрипт &lt;em&gt;agregate.py&lt;/em&gt; агрегирует скаченные данные (т.е. раскладывает по инструментам, фиксит вечернюю сессию в хронологическом порядке, немного склеивает сделки и считает балансовую позицию).
Пример: &lt;em&gt;python agregate.py 2011 dr-mart&lt;/em&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;В результате должно получиться (dr-mart_RIZ1.csv):&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class="language-python"&gt;code,direction,price,amount,time,date,balance 

RIZ1,1,122185.0,83,194936,20111005,83
RIZ1,-1,122220.0,-83,194956,20111005,0
RIZ1,-1,125610.0,-30,155054,20111006,-30
RIZ1,1,125965.0,6,174509,20111006,-24
RIZ1,1,125965.0,14,174510,20111006,-10
RIZ1,1,125965.0,1,174511,20111006,-9
RIZ1,1,126110.0,30,174515,20111006,21
RIZ1,1,126100.0,9,174616,20111006,30
RIZ1,1,125965.0,9,174645,20111006,39
RIZ1,-1,125100.0,-30,175144,20111006,9
RIZ1,1,125760.0,21,175858,20111006,30
RIZ1,1,126490.0,30,181004,20111006,60
RIZ1,-1,129025.0,-60,221820,20111006,0
RIZ1,-1,129780.0,-15,125659,20111007,-15
RIZ1,1,130630.0,15,160719,20111007,0
RIZ1,-1,131515.0,-15,175620,20111007,-15
RIZ1,-1,129180.0,-10,203153,20111007,-25
RIZ1,1,130750.0,25,232610,20111007,0
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;В аттаче — агрегированные текущие данные за 2011 для всех участников.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В корне архива &lt;em&gt;lchi/VisualizeStrategy.wld&lt;/em&gt; расположена стратегия для WealtLab 5, которая визуализирует агрегированные данные.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Порядок действий:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;Экспортировать данные по инструменту в data sets за период ЛЧИ (например, через Ascii Files — данные от финама размещены в папке &lt;em&gt;lchi/rts_m1_lchi&lt;/em&gt;)&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Создать новую пустую стратегию File → New → New Strategy From Code. В открывшуюся новую стратегию необходимо скопировать и заменить код из &lt;em&gt;VisualizeStrategy.wld&lt;/em&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Единственный параметр стратегии — это filePath; он идет первой строкой в методе Execute. В него необходимо прописать полный путь до файла, содержащего агрегированные с ЛЧИ данные по инструменту. Например, если распаковать архив lchi.rar в каталог c:/project, после чего мы хотим посмотреть торговлю dr-mart на ri, получаем следующее:
&lt;em&gt;string filePath = «c:/project/lchi/data/2011/agregate/dr-mart_RIZ1.csv»&lt;/em&gt;. Вместо &lt;em&gt;dr_mart_RIZ1.csv&lt;/em&gt; может быть любой другой файл из каталога &lt;em&gt;agregate&lt;/em&gt;. &lt;strong&gt;Все слэши в пути должны быть обратными, как в примере!&lt;/strong&gt;
В результате получим такую картинку (за 16.11.2011 dr-mart):&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;div style="text-align:center"&gt;&lt;p&gt;&lt;img src="/file/101831/img1.png" alt="" /&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;На рисунке изображено следующее: минутный график инструмента, над ним индикатор черным цветом — чистая балансовая позиция, красная пунктирная линимя — ноль, зеленая — максимум чистой балансовой позиции, синяя — минимум.&lt;/p&gt;
</content>
  </entry>
</feed>