Kaip filtruoti vertybinius popierius iš konkrečių biržų, kad būtų sukurtas tinkintas akcijų tikrintuvas „Pine Script“.

Iššūkių įveikimas kuriant pasirinktinį „Pine Script“ atsargų tikrintuvą

Ar kada nors susimąstėte, ar galima gauti vertybinius popierius iš konkrečios biržos „Pine Script“, filtruoti juos pagal pasirinktines sąlygas ir tada parodyti diagramoje? Tu ne vienas! Daugelis kūrėjų ir prekybininkų bandė nulaužti šią idėją, tik susidūrę su „Pine Script“ integruotų funkcijų apribojimais. 🤔

Nors „Pine Script“ puikiai taiko techninius rodiklius ir vizualizacijas, atsargų tikrinimo priemonės kūrimas, kad dinamiškai veiktų konkrečiose biržose, nėra savaiminė funkcija. Tačiau naudodami tinkamą kodavimo logiką ir kūrybiškumą galite apeiti šiuos apribojimus. Iššūkis yra suprasti, kaip efektyviai gauti ir apdoroti saugos duomenis.

Asmeninėje kelionėje susidūriau su panašiomis kliūtimis. Pavyzdžiui, kai bandžiau sukurti techninių akcijų tikrintuvą iš konkrečios biržos, greitai supratau, kad Pine Script trūksta galimybės tiesiogiai užklausti visų vertybinių popierių biržoje. Tam reikėjo nestandartinio mąstymo ir išorinio duomenų apdorojimo derinimo su Pine Script galimybėmis. 💻

Šiame straipsnyje aptariami pagrindiniai šios pasirinktinės funkcijos diegimo iššūkiai, ypač kalbant apie pradinį vertybinių popierių gavimo veiksmą. Kartu ištirsime, ar šis ambicingas planas yra įgyvendinamas, ir atrasime praktinius sprendimus, kaip pagyvinti jūsų ekraną. 🚀

Sukurkite tinkintą atsargų tikrintuvą su Pine Script ir išoriniais įrankiais

Anksčiau pateiktais scenarijais siekiama išspręsti tinkinto akcijų tikrinimo kūrimo problemą Pušies scenarijus, įveikdami būdingus platformos apribojimus. Pirmasis scenarijus veikia visiškai „Pine Script“, naudodamas masyvus, kad būtų galima rankiniu būdu valdyti žymėjimo simbolių sąrašą. Jis naudoja komandas „array.new_string()“ ir „array.push()“, kad dinamiškai užpildytų šį sąrašą. Kai apibrėžiami žymenys, scenarijus naudoja „request.security()“, kad gautų kiekvieno simbolio duomenis, įgalindamas filtravimą realiuoju laiku pagal iš anksto nustatytas sąlygas, pvz., garsumo slenksčius. Kartodamas per masyvą, scenarijus identifikuoja ir paryškina kriterijus, atitinkančius kriterijus, tiesiogiai diagramoje, naudodamas „label.new()“. Šis metodas yra paprastas, bet rankinis, todėl pačiame scenarijuje reikia įvesti žymeklį. 🚀

Antrasis scenarijus eina sudėtingesniu maršrutu derinant JavaScript duomenų kaupimui ir Pine Script vizualizavimui. „JavaScript“ naudojama sąveikai su išorine API, dinamiškai gaunant vertybinių popierių duomenis pagal nurodytą biržą. Komanda „axios.get()“ nuskaito duomenis, o funkcija „response.data.filter()“ taiko filtrus, pvz., garsumą. Tai leidžia realiu laiku programiškai valdyti vertybinių popierių atrankos procesą. Filtruoti žymekliai išsaugomi naudojant „fs.writeFileSync()“ į failą, kurį „Pine Script“ vėliau gali perskaityti ir naudoti vizualizavimui. Šis metodas supaprastina procesą, tačiau reikalauja dviejų etapų darbo eigos, apimančios išorinius įrankius. 🤔

Python pagrindu sukurtame sprendime naudojamas panašus hibridinis metodas, naudojant tvirtas Python bibliotekas duomenims iš API gauti ir apdoroti. Scenarijus apibrėžia funkciją „fetch_securities()“, kuri naudoja „Python“ užklausų biblioteką API iškvietimams atlikti ir vertybinius popierius filtruoja pagal apimties slenksčius. Tada žymės įrašomos į failą, panašiai kaip „JavaScript“ sprendime, tačiau naudojant paprastą Python sintaksę. Šiuos duomenis galima importuoti į Pine Script galutiniam vizualizavimui. Dėl „Python“ lankstumo ir naudojimo paprastumo jis yra puikus pasirinkimas atliekant šios sąrankos foninį apdorojimą, ypač kai dirbama su dideliais duomenų rinkiniais arba sudėtingais filtrais. 💡

Iš esmės šie sprendimai parodo, kaip užpildyti atotrūkį tarp „Pine Script“ diagramų pranašumų ir duomenų gavimo apribojimų. Nesvarbu, ar naudojate gryną Pine Script, ar integruojate išorinius įrankius, pvz., JavaScript ar Python, svarbiausia yra naudoti optimizuotus duomenų filtravimo ir vizualizavimo metodus. Naudodami tokias komandas kaip „request.security()“ „Pine Script“ arba „axios.get()“ „JavaScript“, kūrėjai gali sukurti galingus ir pritaikytus tikrinimo įrenginius, pritaikytus jų unikaliems poreikiams. Įrankių derinys ne tik išplečia „Pine Script“ galimybes, bet ir užtikrina efektyvesnį bei labiau keičiamą požiūrį į vertybinių popierių analizę. 🚀

// Step 1: Define security list (manual input as Pine Script lacks database access)
var securities = array.new_string(0)
array.push(securities, "AAPL") // Example: Apple Inc.
array.push(securities, "GOOGL") // Example: Alphabet Inc.
array.push(securities, "MSFT") // Example: Microsoft Corp.

// Step 2: Input filter criteria
filter_criteria = input.float(100, title="Minimum Volume (in millions)")

// Step 3: Loop through securities and fetch data
f_get_filtered_securities() =>
    var filtered_securities = array.new_string(0)
    for i = 0 to array.size(securities) - 1
        ticker = array.get(securities, i)
        [close, volume] = request.security(ticker, "D", [close, volume])
        if volume > filter_criteria
            array.push(filtered_securities, ticker)
    filtered_securities

// Step 4: Plot filtered securities on the chart
var filtered_securities = f_get_filtered_securities()
for i = 0 to array.size(filtered_securities) - 1
    ticker = array.get(filtered_securities, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

// JavaScript Code: Fetch and filter securities from an API
const axios = require('axios');
async function fetchSecurities(exchange) {
    const response = await axios.get(`https://api.example.com/securities?exchange=${exchange}`);
    const filtered = response.data.filter(security => security.volume > 1000000);
    return filtered.map(security => security.ticker);
}
// Save tickers to a file for Pine Script
const fs = require('fs');
fetchSecurities('NASDAQ').then(tickers => {
    fs.writeFileSync('filtered_tickers.txt', tickers.join(','));
});

// Pine Script Code: Import and visualize filtered securities
// Load tickers from an external source
filtered_tickers = str.split(input.string("AAPL,GOOGL,MSFT", "Filtered Tickers"), ",")

// Plot the tickers on the chart
for i = 0 to array.size(filtered_tickers) - 1
    ticker = array.get(filtered_tickers, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

# Python Code: Fetch securities and write filtered data to a file
import requests
def fetch_securities(exchange):
    response = requests.get(f'https://api.example.com/securities?exchange={exchange}')
    data = response.json()
    return [sec['ticker'] for sec in data if sec['volume'] > 1000000]

tickers = fetch_securities('NASDAQ')
with open('filtered_tickers.txt', 'w') as file:
    file.write(','.join(tickers))

// Pine Script Code: Visualize pre-filtered data
filtered_tickers = str.split(input.string("AAPL,GOOGL,MSFT", "Filtered Tickers"), ",")
for i = 0 to array.size(filtered_tickers) - 1
    ticker = array.get(filtered_tickers, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

Pine Script ekranų pritaikymas patobulintam funkcionalumui

Vienas iš esminių atsargų tikrintuvo kūrimo aspektų Pušies scenarijus supranta savo apribojimus norint pasiekti duomenis tiesiogiai iš mainų. Nors „Pine Script“ gali atlikti išplėstinius skaičiavimus ir diagramų perdangas, ji iš esmės nepalaiko viso vertybinių popierių sąrašo gavimo iš biržos. Norėdami tai išspręsti, kūrėjai dažnai derina Pine Script su išoriniais duomenų šaltiniais. Pavyzdžiui, naudojant API, pvz., „Alpha Vantage“ arba „Quandl“, galima gauti duomenis, kurie vėliau gali būti apdorojami tokiomis sąlygomis kaip garsumo slenksčiai, RSI reikšmės arba slankusis vidurkis. Šis metodas leidžia prekybininkams į savo strategijas įtraukti duomenimis pagrįstas įžvalgas. 📊

Kitas būdas yra naudoti Pine Script's saugumo veikti kūrybiškai. Nors jis tradiciškai naudojamas tam tikro simbolio duomenims surinkti per tam tikrą laikotarpį, kai kurie kūrėjai jį naudoja norėdami gauti metriką iš kelių iš anksto nustatytų žymenų. Šis metodas apima žymenų masyvo nustatymą, jų kartojimą ir dinamišką diagramos atnaujinimą pagal įvykdytas sąlygas. Nors šis metodas nėra dinamiškas naujiems žymenims, jis puikiai tinka iš anksto nustatytiems stebėjimo sąrašams ar populiariems indeksams. 💡

Norint užtikrinti, kad jūsų tikrintuvas būtų veiksmingas, būtina optimizuoti filtravimo sąlygas. Pvz., pridėjus taisykles, pvz., „Rodyti tik žymes, kurių apimtis didesnė nei 1 mln., o uždarymo kaina viršija 50 dienų SMA“, tikrintuvas gali būti veiksmingas. Taikant tokias taisykles, vaizdinės priemonės, pvz., spalvotos etiketės ar siužeto žymekliai, padeda greitai atpažinti potencialius kandidatus. Derindami Pine Script funkcijas su išoriniu duomenų tvarkymu, prekybininkai gali sukurti labai pritaikytus tikrintuvus, pritaikytus jų unikalioms prekybos strategijoms. 🚀