Esempio n. 1
0
import quotes.quotes as quotes
import matplotlib.pyplot as plt

folder = 'data/'
qlist = 'quotes/mmvb.txt'
interval = 8

symbols = quotes.get_symbols(qlist)

# массив для хранения среднесуточных объемов торговли
volumes = []
# проходимся по всем акциям
for symb in symbols:
	# для каждой загружаем ранее сохраненные котировки за прошлый год
	q = quotes.quote(interval, int(symb[0]) )
	q.load( folder + str(symb[0]) + '_' + str(interval) + '.csv'  )
	# пробегаемся по всем дням текущей акции
	s = 0.0
	for i in xrange(len(q.volume)):
		# прибавляем торговый оборот за день
		s += q.volume[i] * (q.high[i] + q.low[i]) / 2.0
	# считаем среднее
	if len(q.volume) == 0:
		continue
	s = s / len(q.volume)
	# учет будем вести в миллионах
	s = s/1000000
	volumes.append(s)

# выводим гистограмму
Esempio n. 2
0
exit()

#------------------------------------------------

# файл сохраненный с сайта "Финам"
fname = 'quotes/mmvb.txt'
# получаем массив инструментов с номерами
symbols = quotes.get_symbols(fname)
# определяем инструмент с номером 16842 - Газпром
print quotes.get_symb_name(symbols, 16842)

#------------------------------------------------

# инициализируем объект класса quotes
# 8 - период сутки, по умолчанию ГАЗПРОМ
q = quotes.quote(8)

# период: с 1.01.2010 по 30.01.2010
# (напомню, нумерация месяцев здесь начинается с 0)
q.load_quotes(1, 0, 2010, 30, 0, 2010)

# выводим "сырые" данные
print q.raw_data

# вывод объемов по дням
print q.volume

# сохраняем котировки в файл
q.save('zzz.txt')

# делаем новый объект класса quotes