Al escribir y usar estrategias, a menudo usamos algunos datos de período de línea K raramente utilizados. Sin embargo, los intercambios y las fuentes de datos no proporcionan datos sobre estos períodos. Solo se puede sintetizar utilizando datos con un período existente. El algoritmo sintetizado ya tiene una versión de JavaScript (EnlaceDe hecho, es fácil trasplantar un pedazo de código JavaScript a Python. A continuación, vamos a escribir una versión Python del algoritmo de síntesis de K-línea.
function GetNewCycleRecords (sourceRecords, targetCycle) { // K-line synthesis function
var ret = []
// Obtain the period of the source K-line data first
if (!sourceRecords || sourceRecords.length < 2) {
return null
}
var sourceLen = sourceRecords.length
var sourceCycle = sourceRecords[sourceLen - 1].Time - sourceRecords[sourceLen - 2].Time
if (targetCycle % sourceCycle != 0) {
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
throw "targetCycle is not an integral multiple of sourceCycle."
}
if ((1000 * 60 * 60) % targetCycle != 0 && (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle != 0) {
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
Log((1000 * 60 * 60) % targetCycle, (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle)
throw "targetCycle cannot complete the cycle."
}
var multiple = targetCycle / sourceCycle
var isBegin = false
var count = 0
var high = 0
var low = 0
var open = 0
var close = 0
var time = 0
var vol = 0
for (var i = 0 ; i < sourceLen ; i++) {
// Get the time zone offset value
var d = new Date()
var n = d.getTimezoneOffset()
if (((1000 * 60 * 60 * 24) - sourceRecords[i].Time % (1000 * 60 * 60 * 24) + (n * 1000 * 60)) % targetCycle == 0) {
isBegin = true
}
if (isBegin) {
if (count == 0) {
high = sourceRecords[i].High
low = sourceRecords[i].Low
open = sourceRecords[i].Open
close = sourceRecords[i].Close
time = sourceRecords[i].Time
vol = sourceRecords[i].Volume
count++
} else if (count < multiple) {
high = Math.max(high, sourceRecords[i].High)
low = Math.min(low, sourceRecords[i].Low)
close = sourceRecords[i].Close
vol += sourceRecords[i].Volume
count++
}
if (count == multiple || i == sourceLen - 1) {
ret.push({
High : high,
Low : low,
Open : open,
Close : close,
Time : time,
Volume : vol,
})
count = 0
}
}
}
return ret
}
Hay algoritmos de JavaScript. Python se puede traducir y trasplantar línea por línea. Si te encuentras con funciones integradas de JavaScript o métodos inherentes, puedes ir a Python para encontrar los métodos correspondientes. Por lo tanto, la migración es fácil.
La lógica del algoritmo es exactamente la misma, excepto que la función JavaScript llamavar n=d.getTimezoneOffset()
Cuando se migra a Python,n=time.altzone
Las otras diferencias son solo en términos de gramática del lenguaje (como el uso de para bucles, valores booleanos, lógico AND, lógico NOT, lógico OR, etc.).
Código de Python migrado:
import time
def GetNewCycleRecords(sourceRecords, targetCycle):
ret = []
# Obtain the period of the source K-line data first
if not sourceRecords or len(sourceRecords) < 2 :
return None
sourceLen = len(sourceRecords)
sourceCycle = sourceRecords[-1]["Time"] - sourceRecords[-2]["Time"]
if targetCycle % sourceCycle != 0 :
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
raise "targetCycle is not an integral multiple of sourceCycle."
if (1000 * 60 * 60) % targetCycle != 0 and (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle != 0 :
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
Log((1000 * 60 * 60) % targetCycle, (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle)
raise "targetCycle cannot complete the cycle."
multiple = targetCycle / sourceCycle
isBegin = False
count = 0
barHigh = 0
barLow = 0
barOpen = 0
barClose = 0
barTime = 0
barVol = 0
for i in range(sourceLen) :
# Get the time zone offset value
n = time.altzone
if ((1000 * 60 * 60 * 24) - (sourceRecords[i]["Time"] * 1000) % (1000 * 60 * 60 * 24) + (n * 1000)) % targetCycle == 0 :
isBegin = True
if isBegin :
if count == 0 :
barHigh = sourceRecords[i]["High"]
barLow = sourceRecords[i]["Low"]
barOpen = sourceRecords[i]["Open"]
barClose = sourceRecords[i]["Close"]
barTime = sourceRecords[i]["Time"]
barVol = sourceRecords[i]["Volume"]
count += 1
elif count < multiple :
barHigh = max(barHigh, sourceRecords[i]["High"])
barLow = min(barLow, sourceRecords[i]["Low"])
barClose = sourceRecords[i]["Close"]
barVol += sourceRecords[i]["Volume"]
count += 1
if count == multiple or i == sourceLen - 1 :
ret.append({
"High" : barHigh,
"Low" : barLow,
"Open" : barOpen,
"Close" : barClose,
"Time" : barTime,
"Volume" : barVol,
})
count = 0
return ret
# Test
def main():
while True:
r = exchange.GetRecords()
r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4)
ext.PlotRecords(r2, "r2")
Sleep(1000)
Gráfico de mercado de Huobi
Diagrama de 4 horas de síntesis de pruebas de retroceso
Si se utiliza en estrategias específicas, modifique y pruebe de acuerdo con los requisitos específicos. Si hay algún error o sugerencia de mejora, por favor deje un mensaje.