如何利用JupyterNotekook做初步分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹如何利用Jupyter Notekook做初步分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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最近一段時間都是Jupyter Notebook做策略的最初版本設(shè)計，就是行情導(dǎo)入畫圖一類。

之前做個dataframe做分析容易，這個算是簡化版本。

  1. 新建一個DataAnalyzer 類，這個簡單很多，支持從csv和mongodb導(dǎo)入行情數(shù)據(jù)，和從1分鐘k線整合不同分鐘k線

    下面是導(dǎo)入1分鐘螺紋鋼數(shù)據(jù)，整合為5分鐘K線

from pymongo import MongoClient, ASCENDING
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import talib
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
class DataAnalyzer(object):
    """
    """
    def __init__(self, exportpath="C:\Project\\", datformat=['datetime', 'high', 'low', 'open', 'close','volume']):
        self.mongohost = None
        self.mongoport = None
        self.db = None
        self.collection = None
        self.df = pd.DataFrame()
        self.exportpath = exportpath
        self.datformat = datformat
        self.startBar = 2
        self.endBar = 12
        self.step = 2
        self.pValue = 0.015
    def db2df(self, db, collection, start, end, mongohost="localhost", mongoport=27017, export2csv=False):
        """讀取MongoDB數(shù)據(jù)庫行情記錄，輸出到Dataframe中"""
        self.mongohost = mongohost
        self.mongoport = mongoport
        self.db = db
        self.collection = collection
        dbClient = MongoClient(self.mongohost, self.mongoport, connectTimeoutMS=500)
        db = dbClient[self.db]
        cursor = db[self.collection].find({'datetime':{'$gte':start, '$lt':end}}).sort("datetime",ASCENDING)
        self.df = pd.DataFrame(list(cursor))
        self.df = self.df[self.datformat]
        self.df = self.df.reset_index(drop=True)
        path = self.exportpath + self.collection + ".csv"
        if export2csv == True:
            self.df.to_csv(path, index=True, header=True)
        return self.df
    def csv2df(self, csvpath, dataname="csv_data", export2csv=False):
        """讀取csv行情數(shù)據(jù)，輸入到Dataframe中"""
        csv_df = pd.read_csv(csvpath)
        self.df = csv_df[self.datformat]
        self.df["datetime"] = pd.to_datetime(self.df['datetime'])
        # self.df["high"] = self.df['high'].astype(float)
        # self.df["low"] = self.df['low'].astype(float)
        # self.df["open"] = self.df['open'].astype(float)
        # self.df["close"] = self.df['close'].astype(float)
        # self.df["volume"] = self.df['volume'].astype(int)
        self.df = self.df.reset_index(drop=True)
        path = self.exportpath + dataname + ".csv"
        if export2csv == True:
            self.df.to_csv(path, index=True, header=True)
        return self.df
    def df2Barmin(self, inputdf, barmins, crossmin=1, export2csv=False):
        """輸入分鐘k線dataframe數(shù)據(jù)，合并多多種數(shù)據(jù)，例如三分鐘/5分鐘等，如果開始時間是9點(diǎn)1分，crossmin = 0；如果是9點(diǎn)0分，crossmin為1"""
        dfbarmin = pd.DataFrame()
        highBarMin = 0
        lowBarMin = 0
        openBarMin = 0
        volumeBarmin = 0
        datetime = 0
        for i in range(0, len(inputdf) - 1):
            bar = inputdf.iloc[i, :].to_dict()
            if openBarMin == 0:
                openBarmin = bar["open"]
            if highBarMin == 0:
                highBarMin = bar["high"]
            else:
                highBarMin = max(bar["high"], highBarMin)
            if lowBarMin == 0:
                lowBarMin = bar["low"]
            else:
                lowBarMin = min(bar["low"], lowBarMin)
            closeBarMin = bar["close"]
            datetime = bar["datetime"]
            volumeBarmin += int(bar["volume"])
            # X分鐘已經(jīng)走完
            if not (bar["datetime"].minute + crossmin) % barmins:  # 可以用X整除
                # 生成上一X分鐘K線的時間戳
                barMin = {'datetime': datetime, 'high': highBarMin, 'low': lowBarMin, 'open': openBarmin,
                          'close': closeBarMin, 'volume' : volumeBarmin}
                dfbarmin = dfbarmin.append(barMin, ignore_index=True)
                highBarMin = 0
                lowBarMin = 0
                openBarMin = 0
                volumeBarmin = 0
        if export2csv == True:
            dfbarmin.to_csv(self.exportpath + "bar" + str(barmins)+ str(self.collection) + ".csv", index=True, header=True)
        return dfbarmin
exportpath = "C:\\Project\\"
DA = DataAnalyzer(exportpath)
#數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入
start = datetime.strptime("20190920", '%Y%m%d')
end = datetime.now()
dfrb8888 = DA.db2df(db="VnTrader_1Min_Db", collection="rb8888", start = start, end = end,export2csv=True)
dfrb5min = DA.df2Barmin(dfrb8888,5,crossmin=1, export2csv=True)
dfrb5min.tail()

如何利用Jupyter Notekook做初步分析

2. 計算5分鐘K線的參照，包括標(biāo)準(zhǔn)差，rsi，5分鐘均線，和40分鐘均線

logdata = pd.DataFrame()
logdata['close'] =(dfrb5min['close'])
# logdata['tr'] = talib.ATR(np.array(dfrb8888['high']), np.array(dfrb8888['low']), np.array(dfrb8888['close']) ,1)
# logdata['atr'] = talib.ATR(np.array(dfrb8888['high']), np.array(dfrb8888['low']), np.array(dfrb8888['close']) ,20)
logdata['std20'] = talib.STDDEV( np.array(dfrb5min['close']) ,20)
logdata['rsi30'] = talib.RSI(np.array(dfrb5min['close']) ,30)
logdata['sma5'] = talib.SMA(np.array(dfrb5min['close']) ,5)
logdata['sma40'] = talib.SMA(np.array(dfrb5min['close']) ,40)
logdata.plot(subplots=True,figsize=(18,16))

如何利用Jupyter Notekook做初步分析

3. 使用快慢均線策略，顯示買入賣出點(diǎn)

closeArray = np.array(logdata['close'])
listup,listdown = [],[]
for i in range(1,len(logdata['close'])):
    if logdata.loc[i,'sma5'] > logdata.loc[i,'sma40'] and logdata.loc[i-1,'sma5'] < logdata.loc[i-1,'sma40']:
        listup.append(i)
    elif logdata.loc[i,'sma5'] < logdata.loc[i,'sma40'] and logdata.loc[i-1,'sma5'] > logdata.loc[i-1,'sma40']:
        listdown.append(i)
fig=plt.figure(figsize=(18,6))
plt.plot(closeArray, color='y', lw=2.)
plt.plot(closeArray, '^', markersize=5, color='r', label='UP signal', markevery=listup)
plt.plot(closeArray, 'v', markersize=5, color='g', label='DOWN signal', markevery=listdown)
plt.legend()
plt.show()

如何利用Jupyter Notekook做初步分析

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