파이톤으로 FX의 1분 발 데이터를 5분 발로 변환하기
개요
저번 파이톤을 통해 스크롤이 사이트된 FX 데이터를 표시합니다.데이터는 1분 동안 발가락을 사용했는데, 임의의 발가락으로 바꾸고 싶은 일이 있어서 그 실크 코드를 미리 남겼다.
컨디션
지난번과 마찬가지로 아래다.
* Python 3.6 on Anaconda
* Jupiter notebook on Anaconda
1분 풋 데이터 표시
이 사이트의 HIstdATACOM_ASCII_EURJPY_M1_201911.zip은 도표로 표시한다.데이터를 다운로드한 후 다음과 같은 조작을 하게 해 주세요.import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
df_one = df["2019-11-18": "2019-11-20"]
df_show = df_one
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_one.Close
)
])
fig.show()
다음과 같이 표시됩니다.
1분에서 5분 다리.
다음은 Resample을 사용하여 5분 발로 변환할 수 있습니다.rate를 10T, 1H 등으로 변경하면 임의의 다리로 변환할 수 있습니다.df_five = pd.DataFrame()
rule = "5T"
df_five["Open"] = df_one["Open"].resample(rule).first()
df_five["Close"] = df_one["Close"].resample(rule).last()
df_five["High"] = df_one["High"].resample(rule).max()
df_five["Low"] = df_one["Low"].resample(rule).min()
5분 풋 데이터 표시
다음을 수행하십시오.df_show = df_five
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_show.Close
)
])
fig.show()
다음과 같이 표시됩니다.
1점족과 5점족의 차이가 잘 모르겠으니 길이와 차머리를 비교해 보자.
1분짜리 다리.print(df_one.shape)
print(df_one.head())
'''
output:
(4319, 5)
Open High Low Close Volume
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.371 120.360 120.368 0
2019-11-18 00:01:00 120.368 120.372 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:02:00 120.361 120.362 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:03:00 120.360 120.376 120.360 120.376 0
2019-11-18 00:04:00 120.377 120.380 120.374 120.376 0
'''
5분 다리print(df_five.shape)
print(df_five.head())
'''
output:
(864, 4)
Open Close High Low
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.376 120.380 120.360
2019-11-18 00:05:00 120.376 120.382 120.387 120.369
2019-11-18 00:10:00 120.381 120.361 120.381 120.352
2019-11-18 00:15:00 120.361 120.354 120.365 120.341
2019-11-18 00:20:00 120.354 120.349 120.354 120.341
'''
부피는 5분의 1 사이즈이고 무늬도 5분입니다.좋잖아.
이상!
Reference
이 문제에 관하여(파이톤으로 FX의 1분 발 데이터를 5분 발로 변환하기), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/bunnyhopper_isolated/items/7a85aa55cb107e040f7c
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
지난번과 마찬가지로 아래다.
* Python 3.6 on Anaconda
* Jupiter notebook on Anaconda
1분 풋 데이터 표시
이 사이트의 HIstdATACOM_ASCII_EURJPY_M1_201911.zip은 도표로 표시한다.데이터를 다운로드한 후 다음과 같은 조작을 하게 해 주세요.import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
df_one = df["2019-11-18": "2019-11-20"]
df_show = df_one
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_one.Close
)
])
fig.show()
다음과 같이 표시됩니다.
1분에서 5분 다리.
다음은 Resample을 사용하여 5분 발로 변환할 수 있습니다.rate를 10T, 1H 등으로 변경하면 임의의 다리로 변환할 수 있습니다.df_five = pd.DataFrame()
rule = "5T"
df_five["Open"] = df_one["Open"].resample(rule).first()
df_five["Close"] = df_one["Close"].resample(rule).last()
df_five["High"] = df_one["High"].resample(rule).max()
df_five["Low"] = df_one["Low"].resample(rule).min()
5분 풋 데이터 표시
다음을 수행하십시오.df_show = df_five
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_show.Close
)
])
fig.show()
다음과 같이 표시됩니다.
1점족과 5점족의 차이가 잘 모르겠으니 길이와 차머리를 비교해 보자.
1분짜리 다리.print(df_one.shape)
print(df_one.head())
'''
output:
(4319, 5)
Open High Low Close Volume
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.371 120.360 120.368 0
2019-11-18 00:01:00 120.368 120.372 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:02:00 120.361 120.362 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:03:00 120.360 120.376 120.360 120.376 0
2019-11-18 00:04:00 120.377 120.380 120.374 120.376 0
'''
5분 다리print(df_five.shape)
print(df_five.head())
'''
output:
(864, 4)
Open Close High Low
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.376 120.380 120.360
2019-11-18 00:05:00 120.376 120.382 120.387 120.369
2019-11-18 00:10:00 120.381 120.361 120.381 120.352
2019-11-18 00:15:00 120.361 120.354 120.365 120.341
2019-11-18 00:20:00 120.354 120.349 120.354 120.341
'''
부피는 5분의 1 사이즈이고 무늬도 5분입니다.좋잖아.
이상!
Reference
이 문제에 관하여(파이톤으로 FX의 1분 발 데이터를 5분 발로 변환하기), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/bunnyhopper_isolated/items/7a85aa55cb107e040f7c
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
df_one = df["2019-11-18": "2019-11-20"]
df_show = df_one
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_one.Close
)
])
fig.show()
다음은 Resample을 사용하여 5분 발로 변환할 수 있습니다.rate를 10T, 1H 등으로 변경하면 임의의 다리로 변환할 수 있습니다.
df_five = pd.DataFrame()
rule = "5T"
df_five["Open"] = df_one["Open"].resample(rule).first()
df_five["Close"] = df_one["Close"].resample(rule).last()
df_five["High"] = df_one["High"].resample(rule).max()
df_five["Low"] = df_one["Low"].resample(rule).min()
5분 풋 데이터 표시
다음을 수행하십시오.df_show = df_five
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_show.Close
)
])
fig.show()
다음과 같이 표시됩니다.
1점족과 5점족의 차이가 잘 모르겠으니 길이와 차머리를 비교해 보자.
1분짜리 다리.print(df_one.shape)
print(df_one.head())
'''
output:
(4319, 5)
Open High Low Close Volume
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.371 120.360 120.368 0
2019-11-18 00:01:00 120.368 120.372 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:02:00 120.361 120.362 120.360 120.360 0
2019-11-18 00:03:00 120.360 120.376 120.360 120.376 0
2019-11-18 00:04:00 120.377 120.380 120.374 120.376 0
'''
5분 다리print(df_five.shape)
print(df_five.head())
'''
output:
(864, 4)
Open Close High Low
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.376 120.380 120.360
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2019-11-18 00:20:00 120.354 120.349 120.354 120.341
'''
부피는 5분의 1 사이즈이고 무늬도 5분입니다.좋잖아.
이상!
Reference
이 문제에 관하여(파이톤으로 FX의 1분 발 데이터를 5분 발로 변환하기), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/bunnyhopper_isolated/items/7a85aa55cb107e040f7c
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
df_show = df_five
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df_show.index,
open=df_show.Open,
high=df_show.High,
low=df_show.Low,
close=df_show.Close
)
])
fig.show()
print(df_one.shape)
print(df_one.head())
'''
output:
(4319, 5)
Open High Low Close Volume
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.371 120.360 120.368 0
2019-11-18 00:01:00 120.368 120.372 120.360 120.360 0
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2019-11-18 00:04:00 120.377 120.380 120.374 120.376 0
'''
print(df_five.shape)
print(df_five.head())
'''
output:
(864, 4)
Open Close High Low
datetime
2019-11-18 00:00:00 120.360 120.376 120.380 120.360
2019-11-18 00:05:00 120.376 120.382 120.387 120.369
2019-11-18 00:10:00 120.381 120.361 120.381 120.352
2019-11-18 00:15:00 120.361 120.354 120.365 120.341
2019-11-18 00:20:00 120.354 120.349 120.354 120.341
'''
Reference
이 문제에 관하여(파이톤으로 FX의 1분 발 데이터를 5분 발로 변환하기), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/bunnyhopper_isolated/items/7a85aa55cb107e040f7c텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)