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Application.py
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from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc
from AutoRegression import AutoRegression
from CandleStickChart import CandleStickChart
from ValuesParser import ValuesParser
class Application:
def __init__(self):
company = "GOOG"
startDate = (1992, 1, 1)
endDate = (2014, 10, 17)
# First chart data
quotes = quotes_historical_yahoo_ohlc(company, startDate, endDate)
if len(quotes) == 0:
raise SystemExit
# Second chart data
dates = ValuesParser.getValues(quotes, "date")
openValues = ValuesParser.getValues(quotes, "open")
closeValues = ValuesParser.getValues(quotes, "close")
highValues = ValuesParser.getValues(quotes, "high")
lowValues = ValuesParser.getValues(quotes, "low")
volumeValues = ValuesParser.getValues(quotes, "volume")
predictedOpenValues = AutoRegression.calculateEstimation(openValues, AutoRegression.calculateARCoefficients(openValues, 5))
predictedCloseValues = AutoRegression.calculateEstimation(openValues, AutoRegression.calculateARCoefficients(closeValues, 5))
predictedHighValues = AutoRegression.calculateEstimation(openValues, AutoRegression.calculateARCoefficients(highValues, 5))
predictedLowValues = AutoRegression.calculateEstimation(openValues, AutoRegression.calculateARCoefficients(lowValues, 5))
predictedVolumeValues = AutoRegression.calculateEstimation(openValues, AutoRegression.calculateARCoefficients(volumeValues, 5))
predictedQuotes = ValuesParser.getQuotes(dates, predictedOpenValues, predictedCloseValues, predictedHighValues, predictedLowValues, predictedVolumeValues)
""" L'algorithme utilisant les 5 premières valeurs pour en déduire les 5 suivantes,
les 5 premières valeurs des prévisions sont fatalement nulles. Pour ne pas avoir
le même résultat que le screenshot du mail, (l'échelle changeante à cause des valeurs nulles)
j'ai copié les premières valeurs pour avoir une meilleure lisibilité """
predictedQuotes[0:5] = quotes[0:5]
# Charts
CandleStickChart("Cotations", quotes)
CandleStickChart("Prévisions", predictedQuotes)
Application()