def datos(): year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos() # path = f'../../../datos/clweb/{year}-{month}-{day}/' #path a los datos desde la laptop path = f"../../../../../media/gabybosc/datos/clweb/{year}-{month}-{day}/" mag = np.loadtxt(path + "MAG.asc") M = len(mag[:, 0]) # el numero de datos hh = mag[:, 3] mm = mag[:, 4] ss = mag[:, 5] t = hh + mm / 60 + ss / 3600 # hdec t_utc = [f"{int(hh[j])}:{int(mm[j])}" for j in range(len(t))] posicion = np.zeros((M, 3)) for i in range(9, 12): posicion[:, i - 9] = mag[:, i] / 3390 inicio = np.where(t == find_nearest_inicial(t, ti))[0][0] fin = np.where(t == find_nearest_final(t, tf))[0][0] posicion_cut = posicion[inicio:fin, :] t_cut = t[inicio:fin] return (t_cut, posicion_cut, year, month, day)
corrientes, find_nearest, find_nearest_final, find_nearest_inicial, fechas, tiempos, ) """ Hace el MVA calcula el ángulo entre normales calcula el ancho de la mpb calcula la corriente No estoy segura de si debería cambiar algo más que simplemente el orden como tomo t1 t2 t3 t4 """ year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos("Región de análisis (no MVA)") ti_MVA, tf_MVA = tiempos("Intervalo del MVA") print( "Si tira error de que no encuentra el path, hay que abrir una vez el disco manualmente para que lo monte" ) mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf) lpw, t_lpw, e_density = importar_lpw(year, month, day, ti, tf) x3, B_cut, t_cut, posicion_cut, nr = MVA(year, month, day, ti_MVA, tf_MVA) normal_ajuste, t4, t3, t2, t1 = ajuste(year, month, day, doy, ti_MVA, tf_MVA, nr) M = len(t) M_cut = len(t_cut)
# # """ángulo entre el B de la magnetofunda y la corriente""" # inicio_mf = donde(t, ti) # fin_mf = donde(t, tf) # j = [float(x) for x in input("Enter the normal in N.NN N.NN N.NN format\n").split()] #[-2.8, -19.2, -12.6] # B_medio = np.mean(B, axis=0) # # ang = angulo(j, B_medio) * 180/np.pi # # print(f"El ángulo entre j y B magnetofunda es {ang}º") # year, month, day, doy = 2016, "03", 16, 76 # ti_MVA, tf_MVA = UTC_to_hdec("18:13:33"), UTC_to_hdec("18:14:06") # ti, tf = UTC_to_hdec("17:55:00"), UTC_to_hdec("18:30:00") year, month, day, doy = fechas() # 10-10-2015 ti_MVA, tf_MVA = 12.675, 12.68444 ti, tf = 12.4, 13 date_entry = f"{year}-{month}-{day}" mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti_MVA, tf_MVA) # ya los importa cortados a los datos, entonces no hace falta que haga el cut yo M = len(t) Bnorm = np.linalg.norm(B, axis=1) # la matriz diaria: MD = np.zeros((M, 9)) MD[:, 0] = t for i in range(1, 4):
data = 'archivo_tradeview1.xlsx' #--Esta función corresponde a la lectura del archivo. df_data = fn.f_leer_archivo(param_archivo=data) #funcion para conocer el mulplicador PIPS pips = fn.f_pip_size(param_ins='cornusd') #Columna de tiempo df_data = fn.f_columnas_tiempos(param_data=df_data) #columna de pips df_data = fn.f_columnas_pips(df_data) #Cálculo del capital acumulado df_data = fn.f_capital_acum(df_data) #Sesgo df_data = fn.sesgo(df_data) #Extraer mes y día de la fecha df_data =fn.fechas(df_data) #Estadística básica df_1_tabla=fn.f_estadisticas_ba(param_data=df_data) #Ranking de operaciones df_1_ranking=fn.f_estadistica_ba2(param_data=df_data) df_1_ranking = df_1_ranking.reset_index(drop=True) #Condicional para llamar las funciones de acuerdo al archivo que se desea analizar. if data == 'archivo_tradeview1.xlsx': #Cáluclo del Profit diario df_profit_diario = fn.profitdiario(param_data=df_data) profit_sinsabado=fn.sinsabado(param_data=df_data) f_estadistica_mad = fn.f_estadistica_mad(param_data=df_profit_diario)