Kā filtrēt vērtspapīrus no noteiktām biržām, lai izveidotu pielāgotu akciju skrīningu programmā Pine Script

Problēmu pārvarēšana, veidojot pielāgotu Pine Script krājumu sijātāju

Vai esat kādreiz domājis, vai ir iespējams iegūt vērtspapīrus no noteiktas biržas programmā Pine Script, filtrēt tos, izmantojot pielāgotus nosacījumus, un pēc tam parādīt tos diagrammā? Tu neesi viens! Daudzi izstrādātāji un tirgotāji ir mēģinājuši uzlauzt šo ideju, lai tikai saskartos ar Pine Script iebūvētās funkcionalitātes ierobežojumiem. 🤔

Lai gan Pine Script izceļas ar tehnisko rādītāju un vizualizāciju pielietošanu, akciju skrīninga izveide, lai dinamiski strādātu noteiktās biržās, nav vietējā funkcija. Tomēr, izmantojot pareizo kodēšanas loģiku un radošumu, jūs varat apiet šos ierobežojumus. Izaicinājums ir saprast, kā efektīvi izgūt un apstrādāt drošības datus.

Manā personīgajā ceļojumā es saskāros ar līdzīgiem šķēršļiem. Piemēram, mēģinot izveidot tehnoloģiju akciju skrīningu no konkrētas biržas, es ātri sapratu, ka Pine Script trūkst iespēju tieši pieprasīt visus vērtspapīrus no biržas. Tas prasīja nevainojamu domāšanu un ārējās datu apstrādes apvienošanu ar Pine Script iespējām. 💻

Šajā rakstā ir apskatītas šīs pielāgotās funkcionalitātes ieviešanas galvenās problēmas, jo īpaši pievēršoties vērtspapīru ienešanas sākumam. Kopā mēs izpētīsim, vai šis vērienīgais plāns ir īstenojams, un atklāsim praktiskus risinājumus, lai atdzīvinātu jūsu skrīningu. 🚀

Pielāgota krājumu skrīninga izveide ar Pine Script un ārējiem rīkiem

Iepriekš izklāstītie skripti ir paredzēti, lai atrisinātu problēmu, kas saistīta ar pielāgota krājumu pārbaudītāja izveidi Priedes skripts, pārvarot platformai raksturīgos ierobežojumus. Pirmais skripts pilnībā darbojas Pine Script, izmantojot masīvus, lai manuāli pārvaldītu svārsta simbolu sarakstu. Tas izmanto komandas "array.new_string()" un "array.push()", lai dinamiski aizpildītu šo sarakstu. Kad atzīmes ir definētas, skripts izmanto “request.security()”, lai iegūtu datus par katru simbolu, iespējot reāllaika filtrēšanu, pamatojoties uz iepriekš definētiem nosacījumiem, piemēram, skaļuma sliekšņiem. Atkārtojot masīvu, skripts identificē un izceļ kritērijiem atbilstošās atzīmes tieši diagrammā, izmantojot `label.new()`. Šī pieeja ir vienkārša, bet manuāla, un tajā pašā skriptā ir jāievada svārsts. 🚀

Otrais skripts izmanto sarežģītāku maršrutu, apvienojot JavaScript datu apkopošanai un Pine Script vizualizācijai. JavaScript tiek izmantots, lai mijiedarbotos ar ārēju API, dinamiski ienesot vērtspapīru datus, pamatojoties uz norādīto apmaiņu. Komanda "axios.get()" izgūst datus, un funkcija "response.data.filter()" lieto filtrus, piemēram, skaļumu. Tas ļauj reāllaikā, programmatiski kontrolēt vērtspapīru atlases procesu. Filtrētās atzīmes tiek saglabātas failā, izmantojot fs.writeFileSync()”, kuru Pine Script vēlāk var nolasīt un izmantot vizualizācijai. Šī metode racionalizē procesu, taču tai ir nepieciešama divpakāpju darbplūsma, iesaistot ārējos rīkus. 🤔

Uz Python balstīts risinājums izmanto līdzīgu hibrīda pieeju, izmantojot Python robustās bibliotēkas, lai iegūtu un apstrādātu datus no API. Skripts definē funkciju 'fetch_securities()', kas izmanto Python 'pieprasījumu' bibliotēku, lai veiktu API izsaukumus un filtrētu vērtspapīrus, pamatojoties uz apjoma sliekšņiem. Pēc tam atzīmes tiek ierakstītas failā, līdzīgi kā JavaScript risinājumā, bet ar Python vienkāršu sintaksi. Šos datus var importēt Pine Script galīgai vizualizācijai. Python elastība un lietošanas vienkāršība padara to par lielisku izvēli aizmugursistēmas apstrādei šajā iestatījumā, īpaši, ja tiek izmantotas lielas datu kopas vai sarežģīti filtri. 💡

Būtībā šie risinājumi parāda, kā pārvarēt plaisu starp Pine Script diagrammu stiprajām pusēm un tā ierobežojumiem datu izguvē. Neatkarīgi no tā, vai tiek izmantots tīrs Pine Script vai integrēti ārēji rīki, piemēram, JavaScript vai Python, galvenais ir izmantot optimizētas datu filtrēšanas un vizualizācijas metodes. Izmantojot tādas komandas kā "request.security()" programmā Pine Script vai "axios.get()" JavaScript, izstrādātāji var izveidot jaudīgus un pielāgotus skrīningus, kas pielāgoti viņu unikālajām vajadzībām. Rīku kombinācija ne tikai paplašina Pine Script iespējas, bet arī nodrošina efektīvāku un mērogojamāku pieeju vērtspapīru analīzei. 🚀

// 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 sijātāju pielāgošana uzlabotai funkcionalitātei

Viens no svarīgākajiem aspektiem, veidojot krājumu sijātāju Priedes skripts apzinās savus ierobežojumus, piekļūstot datiem tieši no apmaiņas. Lai gan Pine Script var apstrādāt uzlabotus aprēķinus un diagrammu pārklājumus, tas sākotnēji neatbalsta pilna vērtspapīru saraksta izgūšanu no biržas. Lai to novērstu, izstrādātāji bieži apvieno Pine Script ar ārējiem datu avotiem. Piemēram, izmantojot API, piemēram, Alpha Vantage vai Quandl, var palīdzēt izgūt datus, kurus pēc tam var apstrādāt tādiem apstākļiem kā skaļuma sliekšņi, RSI vērtības vai mainīgā vidējā krustojumi. Šī pieeja ļauj tirgotājiem savās stratēģijās iekļaut uz datiem balstītu ieskatu. 📊

Vēl viena metode ir Pine Script's izmantošana drošību darboties radoši. Lai gan to tradicionāli izmanto, lai iegūtu datus par noteiktu simbolu laika periodos, daži izstrādātāji to izmanto, lai iegūtu metriku no vairākiem iepriekš definētiem svārstiem. Šī metode ietver rādītāju masīva iestatīšanu, to atkārtošanu un diagrammas dinamisku atjaunināšanu, pamatojoties uz izpildītajiem nosacījumiem. Lai gan šī metode nav dinamiska jauniem rādītājiem, šī metode labi darbojas iepriekš definētiem skatīšanās sarakstiem vai populāriem indeksiem. 💡

Lai nodrošinātu skrīninga efektivitāti, ir svarīgi optimizēt filtrēšanas nosacījumus. Piemēram, pievienojot kārtulas, piemēram, “Rādīt tikai tādus rādītājus, kuru apjoms ir lielāks par 1 miljonu un slēgšanas cena pārsniedz 50 dienu SMA”, var padarīt pārbaudītāju rīcībspējīgu. Izmantojot šādus noteikumus, vizuālie palīglīdzekļi, piemēram, krāsainas etiķetes vai sižeta marķieri, palīdz ātri identificēt potenciālos kandidātus. Apvienojot Pine Script funkcijas ar ārēju datu apstrādi, tirgotāji var izveidot īpaši pielāgotus skrīningus, kas pielāgoti viņu unikālajām tirdzniecības stratēģijām. 🚀