# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- # # -- proyecto: Microestructura y Sistemas de Trading - Laboratorio 2 - Behavioral Finance # -- archivo: principal.py - flujo principal del proyecto # -- mantiene: Luis Angel Ruiz # -- repositorio: https://github.com/luisangelrp97/LAB_2_LARP # -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- # import funciones as fn archivo = "archivo_tradeview_1.xlsx" df_archivo = fn.f_leer_archivo(archivo) datos = df_archivo datos = fn.f_columnas_tiempos(datos) datos = fn.f_columnas_pips(datos) datos = fn.capital_acm(datos) f_estadisticas = fn.f_estadisticas_ba(datos) profit_diario = fn.f_profit_diario(datos) vi.df_1_ranking(f_estadisticas)
# -- proyecto: Microestructura y Sistemas de Trading - Laboratorio 2 - Behavioral Finance # -- archivo: datos.py - datos generales para uso en el proyecto # -- mantiene: marioabel96 # -- repositorio: https://github.com/marioabel96/LAB_2_MAGV/ # -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- # # importamos el archivo funciones import funciones as fn import pandas as pd data = fn.f_leer_archivo(param_archivo="archivo_tradeview_1.xlsx") data = fn.f_columnas_tiempos(data) # creacion nuevo dataframe donde estaremos haciendo las modificaciones newd = pd.DataFrame(data) # obtenemos los pips de todos los inttrumentos uilizados y anexamos al dataframe pips = [fn.f_pip_size(param_ins=newd['symbol'][i]) for i in range(len(newd))] newd['pips'] = pips newd = fn.f_columnas_pips(newd) estadisticas = fn.f_estadisticas_ba1(newd) ranking = fn.f_estadisticas_ba2(newd) profits = fn.f_profit_diario(newd)
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
# -- proyecto: Microestructura y Sistemas de Trading - Laboratorio 2 - Behavioral Finance
# -- archivo: main.py - flujo principal del proyecto
# -- mantiene: Hermela Peña
# -- repositorio: https://github.com/hermelap/LAB_2_HPH
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
import funciones as fn
import visualizaciones as vs
df_data = fn.f_leer_archivo(param_archivo='archivo_oanda.xlsx')
fn.f_pip_size(param_ins='usdmxn')
df_data = fn.f_columnas_tiempos(param_data=df_data)
df_data = fn.f_columnas_pips(param_data=df_data)
df_estadisticas_ba = fn.f_estadisticas_ba(param_data=df_data)
df_profit_diario = fn.f_profit_diario(param_data=df_data)
df_estadisticas_mad = fn.f_estadisticas_mad(param_data=df_data)
sesgo = fn.f_be_de(df_data)
grafica_1 = vs.pastel(
diccionario=df_estadisticas_ba) # Grafica de pastel ranking
grafica_2 = vs.linea(
datos=df_profit_diario,
estadisticos=df_estadisticas_mad) # Grafica de DrawDown y DrawUp
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- # # -- proyecto: Microestructura y Sistemas de Trading - Laboratorio 2 - Behavioral Finance # -- archivo: principal.py - flujo principal del proyecto # -- mantiene: Natasha Gamez # -- repositorio: https://github.com/NatashaGamez/Lab_2_LNGO # -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- # import funciones as fn #Datos datos = fn.f_leer_archivo(param_archivo='archivo_tradeview_1.xlsx') #Pip size pip_size = fn.f_pip_size(param_ins='eurusd') #Tranformaciones de tiempo datos = fn.f_columnas_tiempos(param_data=datos) #Transformaciones Pips datos = fn.f_columnas_pips(param_data=datos) # Estadisticas basicas y Raking [df_1_tabla, df_1_ranking] = fn.f_estadisticas_ba(param_data=datos) # Capital acumulado datos = fn.capital_acm(param_data=datos) # Profit diario, profit diario opercaiones buy, profit diario opercaiones sell [df_profit_d, profit_d_acm_c, profit_d_acm_v] = fn.f_profit_diario(param_data=datos) # Medidas de Atribución al Desempeño (MAD) Est_MAD = fn.f_estadisticas_mad(df_profit_d, profit_d_acm_c, profit_d_acm_v) # Segos cognitivos df_be_de = fn.f_be_de(datos)
import pandas as pd import numpy as np #%% #param_archivo='archivo_tradeview_12.csv' #df_data = fn.f_leer_archivo(param_archivo='archivo_tradeview_12.csv') param_archivo = 'tocsv.csv' df_data = fn.f_leer_archivo(param_archivo='tocsv.csv') #%% pip_sizee = fn.f_pip_size(param_ins='btcusd') #%% df_data = fn.f_columnas_tiempos(datos=df_data) #df_temp = pd.DataFrame(temp) #df_dataf = np.concatenate((df_data, df_temp), axis = 1) #df_dataf = [df_data[:,:], df_temp[:,:]] #%% df_data = fn.f_columnas_pips(datos=df_data) #%% f_estadisticas_b = fn.f_estadisticas_ba(datos=df_data) #%% df_1_ranking = fn.f_rank(datos=df_data)
