95 lines
8.2 KiB
Python
95 lines
8.2 KiB
Python
from time import time
|
||
import os.path
|
||
|
||
import pandas as pd
|
||
from QuikPy import QuikPy # Работа с QUIK из Python через LUA скрипты QuikSharp
|
||
|
||
|
||
def SaveCandlesToFile(classCode='TQBR', secCodes=('SBER',), timeFrame='D', compression=1,
|
||
skipFirstDate=False, skipLastDate=False, fourPriceDoji=False):
|
||
"""Получение баров, объединение с имеющимися барами в файле (если есть), сохранение баров в файл
|
||
|
||
:param classCode: Код рынка
|
||
:param secCodes: Коды тикеров в виде кортежа
|
||
:param timeFrame: Временной интервал 'M'-Минуты, 'D'-дни, 'W'-недели, 'MN'-месяцы
|
||
:param compression: Кол-во минут для минутного графика. Для остальных = 1
|
||
:param skipFirstDate: Убрать бары на первую полученную дату
|
||
:param skipLastDate: Убрать бары на последнюю полученную дату
|
||
:param fourPriceDoji: Оставить бары с дожи 4-х цен
|
||
"""
|
||
interval = compression # Для минутных временнЫх интервалов ставим кол-во минут
|
||
if timeFrame == 'D': # Дневной временной интервал
|
||
interval = 1440 # В минутах
|
||
elif timeFrame == 'W': # Недельный временной интервал
|
||
interval = 10080 # В минутах
|
||
elif timeFrame == 'MN': # Месячный временной интервал
|
||
interval = 23200 # В минутах
|
||
|
||
for secCode in secCodes: # Пробегаемся по всем тикерам
|
||
fileName = f'..\\..\\Data\\{classCode}.{secCode}_{timeFrame}{compression}.txt'
|
||
isFileExists = os.path.isfile(fileName) # Существует ли файл
|
||
if not isFileExists: # Если файл не существует
|
||
print(f'Файл {fileName} не найден и будет создан')
|
||
else: # Файл существует
|
||
print(f'Получение файла {fileName}')
|
||
fileBars = pd.read_csv(fileName, sep='\t', index_col='datetime') # Считываем файл в DataFrame
|
||
fileBars.index = pd.to_datetime(fileBars.index, format='%d.%m.%Y %H:%M') # Переводим индекс в формат datetime
|
||
print(f'- Первая запись файла: {fileBars.index[0]}')
|
||
print(f'- Последняя запись файла: {fileBars.index[-1]}')
|
||
print(f'- Кол-во записей в файле: {len(fileBars)}')
|
||
|
||
newBars = qpProvider.GetCandlesFromDataSource(classCode, secCode, interval, 0)["data"] # Получаем все свечки
|
||
pdBars = pd.DataFrame.from_dict(pd.json_normalize(newBars), orient='columns') # Внутренние колонки даты/времени разворачиваем в отдельные колонки
|
||
pdBars.rename(columns={'datetime.year': 'year', 'datetime.month': 'month', 'datetime.day': 'day',
|
||
'datetime.hour': 'hour', 'datetime.min': 'minute', 'datetime.sec': 'second'},
|
||
inplace=True) # Чтобы получить дату/время переименовываем колонки
|
||
pdBars.index = pd.to_datetime(pdBars[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'second']]) # Собираем дату/время из колонок
|
||
pdBars = pdBars[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] # Отбираем нужные колонки
|
||
pdBars.index.name = 'datetime' # Ставим название индекса даты/времени
|
||
pdBars.volume = pd.to_numeric(pdBars.volume, downcast='integer') # Объемы могут быть только целыми
|
||
if skipFirstDate: # Если убираем бары на первую дату
|
||
lenWithFirstDate = len(pdBars) # Кол-во баров до удаления на первую дату
|
||
firstDate = pdBars.index[0].date() # Первая дата
|
||
pdBars.drop(pdBars[(pdBars.index.date == firstDate)].index, inplace=True) # Удаляем их
|
||
print(f'- Удалено баров на первую дату {firstDate}: {lenWithFirstDate - len(pdBars)}')
|
||
if skipLastDate: # Если убираем бары на последнюю дату
|
||
lenWithLastDate = len(pdBars) # Кол-во баров до удаления на последнюю дату
|
||
lastDate = pdBars.index[-1].date() # Последняя дата
|
||
pdBars.drop(pdBars[(pdBars.index.date == lastDate)].index, inplace=True) # Удаляем их
|
||
print(f'- Удалено баров на последнюю дату {lastDate}: {lenWithLastDate - len(pdBars)}')
|
||
if not fourPriceDoji: # Если удаляем дожи 4-х цен
|
||
lenWithDoji = len(pdBars) # Кол-во баров до удаления дожи
|
||
pdBars.drop(pdBars[(pdBars.high == pdBars.low)].index, inplace=True) # Удаляем их по условия High == Low
|
||
print('- Удалено дожи 4-х цен:', lenWithDoji - len(pdBars))
|
||
print('- Первая запись в QUIK:', pdBars.index[0])
|
||
print('- Последняя запись в QUIK:', pdBars.index[-1])
|
||
print('- Кол-во записей в QUIK:', len(pdBars))
|
||
|
||
if isFileExists: # Если файл существует
|
||
pdBars = pd.concat([fileBars, pdBars]).drop_duplicates(keep='last').sort_index() # Объединяем файл с данными из QUIK, убираем дубликаты, сортируем заново
|
||
pdBars.to_csv(fileName, sep='\t', date_format='%d.%m.%Y %H:%M')
|
||
print(f'- В файл {fileName} сохранено записей: {len(pdBars)}')
|
||
|
||
|
||
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
|
||
startTime = time() # Время начала запуска скрипта
|
||
qpProvider = QuikPy() # Вызываем конструктор QuikPy с подключением к локальному компьютеру с QUIK
|
||
# qpProvider = QuikPy(Host='<Ваш IP адрес>') # Вызываем конструктор QuikPy с подключением к удаленному компьютеру с QUIK
|
||
|
||
classCode = 'TQBR' # Акции ММВБ
|
||
# classCode = 'SPBFUT' # Фьючерсы РТС
|
||
# secCodes = ('GAZP',) # Для тестов
|
||
secCodes = ('GAZP', 'LKOH', 'SBER', 'NVTK', 'YNDX', 'GMKN', 'ROSN', 'MTLR', 'MGNT', 'CHMF',
|
||
'PHOR', 'VTBR', 'TCSG', 'PLZL', 'ALRS', 'MAGN', 'CBOM', 'SMLT', 'MVID', 'AFLT',
|
||
'SNGS', 'SBERP', 'NLMK', 'RUAL', 'MTSS', 'TATN', 'MOEX', 'VKCO', 'MTLRP', 'AFKS',
|
||
'SNGSP', 'PIKK', 'ISKJ', 'OZON', 'POLY', 'HYDR', 'RASP', 'IRAO', 'SIBN', 'FESH') # TOP 40 акций ММВБ
|
||
# secCodes = ('SiM2', 'RIM2') # Формат фьючерса: <Тикер><Месяц экспирации><Последняя цифра года> Месяц экспирации: 3-H, 6-M, 9-U, 12-Z
|
||
SaveCandlesToFile(classCode, secCodes, skipLast=True, fourPriceDoji=True) # Получаем дневные бары без последнего бара с дожи 4-х цен
|
||
SaveCandlesToFile(classCode, secCodes, 'M', 5, skipFirstDate=True, skipLastDate=True) # Получаем 5-и минутные бары первый раз
|
||
# SaveCandlesToFile(classCode, secCodes, 'M', 5, skipLastDate=True) # Получаем 5-и минутные бары к уже имеющимся в файле
|
||
SaveCandlesToFile(classCode, secCodes, 'M', 15, skipFirstDate=True, skipLastDate=True) # Получаем 15-и минутные бары первый раз
|
||
# SaveCandlesToFile(classCode, secCodes, 'M', 15, skipLastDate=True) # Получаем 15-и минутные бары к уже имеющимся в файле
|
||
|
||
qpProvider.CloseConnectionAndThread() # Перед выходом закрываем соединение и поток QuikPy из любого экземпляра
|
||
print(f'Скрипт выполнен за {(time() - startTime):.2f} с')
|