def graficar(VALORES_PROCESAR,directorio_base):
data = [None,None,None,None,None,None,None,None,None]
fname = os.path.join(os.path.dirname(__file__),FILENAME)
with open(fname, 'rb') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
tipo_valor_1 = None
tipo_valor_2 = None
for row in spamreader:
valor,lotes,margen,spread,tp_spread,tipo,codigo,nombre,descripcion = row
if valor == VALORES_PROCESAR[0]:
datos = fd.cargar_valores(valor,PERIODO)
data[1]=datos['open'][-TEMPORALIDAD:]
data[2]=datos['close'][-TEMPORALIDAD:]
data[3]=datos['high'][-TEMPORALIDAD:]
data[4]=datos['low'][-TEMPORALIDAD:]
data[0]=datos['fecha'][-TEMPORALIDAD:]
tipo_valor_1 = tipo
elif valor == VALORES_PROCESAR[1]:
datos = fd.cargar_valores(valor,PERIODO)
data[5]=datos['open'][-TEMPORALIDAD:]
data[6]=datos['close'][-TEMPORALIDAD:]
data[7]=datos['high'][-TEMPORALIDAD:]
data[8]=datos['low'][-TEMPORALIDAD:]
tipo_valor_2 = tipo
data_correlacion = []
data_fecha = []
for x in range(0,len(data[0])):
a = [data[1][x]/data[5][x], data[2][x]/data[6][x], data[3][x]/data[7][x], data[4][x]/data[8][x]]
data_correlacion.append(a)
data_fecha.append(data[0][x])
data_cierre = []
for v in data_correlacion:
data_cierre.append(v[1])
rsi14 = fb.calcular_rsi(14, data_cierre)
macd, macd_signal, macd_histograma = fb.get_macd(data_cierre,12,26,9)
estocastico_sk_14, estocastico_sd_14 = fb.calcular_estocastico(data_cierre, data_cierre, data_cierre, 20, 3)
ema9 = fb.get_ema_periodo(12,data_cierre)
ema20 = fb.get_ema_periodo(50,data_cierre)
ema50 = fb.get_ema_periodo(100,data_cierre)
TITULO = "{}-{}".format(VALORES_PROCESAR[0],VALORES_PROCESAR[1])
correlacion(TITULO,data_fecha,data_correlacion,ema9,ema20,ema50,rsi14,macd, macd_signal, macd_histograma,estocastico_sk_14,estocastico_sd_14,directorio_base,"{}-{}".format(tipo_valor_1,tipo_valor_2),TEMPORALIDAD)
def get_data(): fname = os.path.join(os.path.dirname(__file__),FILENAME) with open(fname, 'rb') as csvfile: spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=';') for row in spamreader: valor,lotes,margen,spread,tp_spread,tipo,codigo,nombre,descripcion = row if valor in PROCESAR or PROCESAR=='ALL': data = (valor, fd.cargar_valores(valor,PERIODO)) return data
plt.plot(t, data1['close'][-periodo:]) plt.plot(t, data2['close'][-periodo:]) plt.title(titulo1) plt.grid(True) plt.show() if __name__ == '__main__': data = [] fname = os.path.join(os.path.dirname(__file__),FILENAME) with open(fname, 'rb') as csvfile: spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=';') for row in spamreader: valor,lotes,margen,spread,tp_spread,tipo,codigo,nombre,descripcion = row if valor in PROCESAR or PROCESAR=='ALL': data.append((valor, fd.cargar_valores(valor,PERIODO))) print (data[0]) compara_dos_valores(data[0],data[1],100)
def procesar_valor(VALOR,CODIGO,RESOLUCION,DIRECTORIO_BASE):
fname = VALOR
print ("procesando valor {:<10} Resolución {:>3}".format(fname, RESOLUCION))
data = fd.get_json_file(fname, RESOLUCION)
cierre,apertura,high,low = fd.set_arrays_from_json_data(data)
if cierre == None:
print ("Error al procesar ", fname)
return
lecturas = len(cierre)
fecha = fb.get_fechas(data)
file_path = os.path.join(DIRECTORIO_BASE, 'csv', RESOLUCION, fname + '.csv')
if os.path.exists(file_path):
print ('\t\t Existe {}'.format(file_path))
data = fd.cargar_valores(VALOR,RESOLUCION)
datetime_json = datetime.strptime(fecha[-1], "%Y-%m-%d %H:%M")
datetime_file = datetime.strptime(data['fecha'][-1], "%Y-%m-%d %H:%M")
# nada que hacer, las fechas no son superiores
if datetime_json <= datetime_file:
cierre_json = cierre[-1]
cierre_file = data['close'][-1]
if cierre_json == cierre_file:
print ('\t\t Saliendo sin cambios, nada que anexar')
# print ('\t\t', cierre_file, cierre_json)
return
# print (len(fecha), len(cierre),len(apertura),len(high),len(low))
macd, macd_signal, macd_histograma = fb.get_macd(cierre,12,26,9)
rsi14 = fb.calcular_rsi(14, cierre)
rsi50 = fb.calcular_rsi(50, cierre)
estocastico_sk_14, estocastico_sd_14 = fb.calcular_estocastico(cierre, high, low, 14, 3)
estocastico_sk_50, estocastico_sd_50 = fb.calcular_estocastico(cierre, high, low, 14, 3)
# sma = [0]*201
# ema = [0]*201
#calcula emas de 5 a 200
sma5 = fb.get_sma_periodo(5,cierre)
ema5 = fb.get_ema_periodo(5,cierre)
sma20 = fb.get_sma_periodo(20,cierre)
ema20 = fb.get_ema_periodo(20,cierre)
sma200 = fb.get_sma_periodo(200,cierre)
ema200 = fb.get_ema_periodo(200,cierre)
sma100 = fb.get_sma_periodo(100,cierre)
ema100 = fb.get_ema_periodo(100,cierre)
sma50 = fb.get_sma_periodo(50,cierre)
ema50 = fb.get_ema_periodo(50,cierre)
sma400 = fb.get_sma_periodo(400,cierre)
ema400 = fb.get_ema_periodo(400,cierre)
# print ('desde {} hasta {}'.format(fecha[0], fecha[-1]))
directorio_destino = os.path.join(DIRECTORIO_BASE, 'csv', RESOLUCION)
if not os.path.exists(directorio_destino):
os.makedirs(directorio_destino)
print ("creando directorio.... {}".format(directorio_destino))
file_path = os.path.join(DIRECTORIO_BASE, 'csv', RESOLUCION, fname + '.csv')
if os.path.exists(file_path):
data = fd.cargar_valores(VALOR,RESOLUCION)
datetime_json = datetime.strptime(fecha[-1], "%Y-%m-%d %H:%M")
datetime_file = datetime.strptime(data['fecha'][-1], "%Y-%m-%d %H:%M")
print ("\t\t anexando desde {}".format(data['fecha'][-1]))
# print ('append fechas nuevas desde {} hasta {}'.format(data['fecha'][-1], fecha[-1] ))
# aqui tenemos que modificar el ultimo valor en caso de que haya variacion
# puedo cargar los valores a cargar en dataset y luego añadirlos al fichero csv
# y luego recorrer el fichero y eliminar el penultimo valor
with open( file_path, 'ab') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=';', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
# dataset = ['fecha','apertura','cierre','high','low','macd','macd_signal','macd_histograma','rsi14','rsi50','esk14','esd14','esk50', 'esd50','sma[5]','ema[5]','sma[20]','ema[20]','sma[50]','ema[50]','sma[100]','ema[100]','sma[200]','ema[200]','sma[400]','ema[400]']
# spamwriter.writerow(dataset)
for x in range(0, len(fecha)):
datetime_json = datetime.strptime(fecha[x], "%Y-%m-%d %H:%M")
if datetime_json > datetime_file: # if datetime_json >= datetime_file: anade fila nueva repitiendo
dataset = [fecha[x],apertura[x],cierre[x],high[x],low[x],macd[x],macd_signal[x],macd_histograma[x],rsi14[x],rsi50[x],estocastico_sk_14[x],estocastico_sd_14[x],estocastico_sk_50[x], estocastico_sd_50[x], sma5[x], ema5[x], sma20[x], ema20[x], sma50[x], ema50[x], sma100[x], ema100[x], sma200[x], ema200[x], sma400[x], ema400[x]]
spamwriter.writerow(dataset)
# print ("\t\t Anadiendo {}".format(datetime_json))
# else:
# print ("\t\t Saliendo en {}".format(datetime_file))
else:
print ('\t\t nuevo {}'.format(file_path))
with open( file_path, 'wb') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=';',quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
dataset = ['fecha','apertura','cierre','high','low','macd','macd_signal','macd_histograma','rsi14','rsi50','esk14','esd14','esk50', 'esd50','sma[5]','ema[5]','sma[20]','ema[20]','sma[50]','ema[50]','sma[100]','ema[100]','sma[200]','ema[200]','sma[400]','ema[400]']
spamwriter.writerow(dataset)
for x in range(0,lecturas):
dataset = [fecha[x],apertura[x],cierre[x],high[x],low[x],macd[x],macd_signal[x],macd_histograma[x],rsi14[x],rsi50[x],estocastico_sk_14[x],estocastico_sd_14[x],estocastico_sk_50[x], estocastico_sd_50[x], sma5[x], ema5[x], sma20[x], ema20[x], sma50[x], ema50[x], sma100[x], ema100[x], sma200[x], ema200[x], sma400[x], ema400[x]]
spamwriter.writerow(dataset)