コード例 #1
0
def pie(param_data):
    #Se lee el archivo a graficar
    df_data = fn.f_leer_archivo(param_archivo=data)
    #columna de pips
    df_data = fn.f_columnas_pips(df_data)
    #Se vuelve a crear el ranking
    df_1_ranking = fn.f_estadistica_ba2(param_data=df_data)
    df = df_1_ranking
    labels = df['simbolo']
    values = df['rank']
    pastel = go.Figure(data=[
        go.Pie(
            labels=labels,
            values=values,
            pull=[0.05, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0],
        )
    ])
    pastel.update_layout(title="Ranking de Instrumentos")
    pastel.show()

    #Se guarda la imagen con el objetivo de tener la visualización de la gráfica en Github
    if not os.path.exists("images"):
        os.mkdir("images")

    pastel.write_image("images/fig1.jpeg")  #Guardar imagen

    return pastel
コード例 #2
0
ファイル: principal.py プロジェクト: luisangelrp97/LAB_2_LARP
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
# -- 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)
コード例 #3
0
ファイル: principal.py プロジェクト: marioabel96/LAB_2_MAGV
# -- 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)

medap = fn.f_estadisticas_mad(profits, newd).T
コード例 #4
0
ファイル: principal.py プロジェクト: NatashaGamez/Lab_2_LNGO
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
# -- 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)
コード例 #5
0
ファイル: principal.py プロジェクト: estavillo97/LAB_2_JPEU
# -- mantiene: Juan Pablo Estavillo
# -- repositorio: https://github.com/
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
import plotly.offline as py  # hasta arriba                                                  # en el mismo renglon
import funciones as fn  #aqui están todas las funciones
import pandas as pd  #pandas  aunque no se use
import plotly.graph_objects as go  #para graficar
#%%
#leer archivo
data = fn.f_leer_archivo('trade3.xlsx')

#agregar columna de tiempo
data = fn.f_columnas_tiempos(data)

#agregar columna de pip
data = fn.f_columnas_pips(data)

#diccionario con estadísticas de operaciones
estadistica_operaciones = fn.f_estadisticas_ba(data)

#crear dataframe con los profits de cada dia
profit_d = fn.f_profit_diario(data)

#aqui se hacen las medidas de atribucion al riesgo
Medidas_atribucion_riesgo = fn.f_stats_mad(data)
#%%
#parte 4
sesgos = fn.f_be_de(data)
#%%
#parte 5       (esta grafica solo tiene el usdjpy mayor a 0 ya que fue con el unico par que llego a take profit )
#Gráfica 1: Ranking
コード例 #6
0
ファイル: main.py プロジェクト: hermelap/LAB_2_HPH
# -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
# -- 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
コード例 #7
0
ファイル: principal.py プロジェクト: juanma8anav/LAB_2_JMON
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)

#%%

df_data = fn.capital_acm(datos=df_data)

#%%