Hoe u effecten van bepaalde beurzen kunt filteren om een ​​aangepaste aandelenscreener te maken in Pine Script

Uitdagingen overwinnen bij het bouwen van een aangepaste Pine Script-aandelenscreener

Heeft u zich ooit afgevraagd of het mogelijk is om effecten van een specifieke beurs in Pine Script op te halen, ze door aangepaste voorwaarden te filteren en ze vervolgens in een grafiek weer te geven? Je bent niet de enige! Veel ontwikkelaars en handelaars hebben geprobeerd dit idee te kraken, maar werden geconfronteerd met beperkingen binnen de ingebouwde functionaliteit van Pine Script. 🤔

Hoewel Pine Script uitblinkt in het toepassen van technische indicatoren en visualisaties, is het creëren van een aandelenscreener om dynamisch op specifieke beurzen te werken geen standaardfunctie. Met de juiste codeerlogica en creativiteit kunt u deze beperkingen echter omzeilen. De uitdaging ligt in het begrijpen hoe beveiligingsgegevens effectief kunnen worden opgehaald en verwerkt.

Tijdens mijn persoonlijke reis werd ik geconfronteerd met soortgelijke wegversperringen. Toen ik bijvoorbeeld probeerde een screener te maken voor technologieaandelen van een specifieke beurs, realiseerde ik me al snel dat Pine Script niet de mogelijkheid heeft om rechtstreeks alle effecten van een beurs op te vragen. Dit vereiste out-of-the-box denken en het combineren van externe gegevensverwerking met Pine Script-mogelijkheden. 💻

Dit artikel gaat dieper in op de belangrijkste uitdagingen bij het implementeren van deze aangepaste functionaliteit, en gaat vooral in op de eerste stap van het ophalen van effecten. Samen onderzoeken we of dit ambitieuze plan haalbaar is en ontdekken we praktische oplossingen om uw screener tot leven te brengen. 🚀

Een aangepaste aandelenscreener bouwen met Pine Script en externe tools

De eerder gepresenteerde scripts zijn bedoeld om het probleem van het maken van een aangepaste aandelenscreener op te lossen Pine-script, waarmee de inherente beperkingen van het platform worden overwonnen. Het eerste script werkt volledig binnen Pine Script en maakt gebruik van arrays om handmatig een lijst met tickersymbolen te beheren. Het gebruikt de opdrachten `array.new_string()` en `array.push()` om deze lijst dynamisch te vullen. Zodra de tickers zijn gedefinieerd, gebruikt het script `request.security()` om gegevens voor elk symbool op te halen, waardoor real-time filtering mogelijk wordt gemaakt op basis van vooraf gedefinieerde voorwaarden zoals volumedrempels. Door de array te herhalen, identificeert en markeert het script de tickers die aan de criteria voldoen, rechtstreeks op de grafiek met behulp van `label.new()`. Deze aanpak is eenvoudig maar handmatig en vereist tickerinvoer in het script zelf. 🚀

Het tweede script volgt een meer geavanceerde route door te combineren JavaScript voor dataaggregatie en Pine Script voor visualisatie. JavaScript wordt gebruikt voor interactie met een externe API, waarbij effectengegevens dynamisch worden opgehaald op basis van de opgegeven uitwisseling. Het `axios.get()` commando haalt gegevens op, en de `response.data.filter()` functie past filters toe zoals volume. Dit maakt realtime, programmatische controle over het effectenselectieproces mogelijk. De gefilterde tickers worden met `fs.writeFileSync()` opgeslagen in een bestand, dat Pine Script later kan lezen en gebruiken voor visualisatie. Deze methode stroomlijnt het proces, maar vereist een workflow in twee stappen met externe tools. 🤔

De op Python gebaseerde oplossing hanteert een vergelijkbare hybride aanpak, waarbij gebruik wordt gemaakt van de robuuste bibliotheken van Python om gegevens uit API's op te halen en te verwerken. Het script definieert een functie `fetch_securities()` die Python's `requests` bibliotheek gebruikt om API-aanroepen te doen en de effecten te filteren op basis van volumedrempels. De tickers worden vervolgens naar een bestand geschreven, net zoals in de JavaScript-oplossing, maar met de eenvoudige syntaxis van Python. Deze gegevens kunnen in Pine Script worden geïmporteerd voor definitieve visualisatie. De flexibiliteit en het gebruiksgemak van Python maken het een uitstekende keuze voor backend-verwerking in deze opstelling, vooral als het om grote datasets of complexe filters gaat. 💡

In wezen laten deze oplossingen zien hoe de kloof tussen de sterke punten van Pine Script op het gebied van grafieken en de beperkingen bij het ophalen van gegevens kan worden overbrugd. Of u nu puur Pine Script gebruikt of externe tools zoals JavaScript of Python integreert, de sleutel ligt in het benutten van geoptimaliseerde methoden voor gegevensfiltering en visualisatie. Door opdrachten als `request.security()` in Pine Script of `axios.get()` in JavaScript te gebruiken, kunnen ontwikkelaars krachtige en aangepaste screeners bouwen die zijn afgestemd op hun unieke behoeften. De combinatie van tools breidt niet alleen de mogelijkheden van Pine Script uit, maar zorgt ook voor een efficiëntere en schaalbare benadering van effectenanalyse. 🚀

// 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 Screeners aanpassen voor verbeterde functionaliteit

Een cruciaal aspect van het bouwen van een aandelenscreener Pine-script begrijpt de beperkingen van de directe toegang tot gegevens via uitwisselingen. Hoewel Pine Script geavanceerde berekeningen en grafiekoverlays aankan, ondersteunt het niet standaard het ophalen van een volledige lijst met effecten van een beurs. Om dit aan te pakken combineren ontwikkelaars Pine Script vaak met externe gegevensbronnen. Het gebruik van API's zoals Alpha Vantage of Quandl kan bijvoorbeeld helpen bij het ophalen van gegevens, die vervolgens kunnen worden verwerkt voor omstandigheden zoals volumedrempels, RSI-waarden of voortschrijdend gemiddelde crossovers. Met deze aanpak kunnen handelaren datagestuurde inzichten in hun strategieën opnemen. 📊

Een andere techniek is het gebruik van Pine Script's beveiliging creatief functioneren. Hoewel het traditioneel wordt gebruikt om gegevens over tijdsbestekken voor een specifiek symbool te verzamelen, gebruiken sommige ontwikkelaars het om statistieken uit meerdere vooraf gedefinieerde tickers te halen. Deze methode omvat het opzetten van een reeks tickers, het doorlopen ervan en het dynamisch bijwerken van de grafiek op basis van de voorwaarden waaraan is voldaan. Hoewel deze methode niet dynamisch is voor nieuwe tickers, werkt deze goed voor vooraf gedefinieerde volglijsten of populaire indices. 💡

Om ervoor te zorgen dat uw screener effectief is, is het essentieel om de filteromstandigheden te optimaliseren. Door bijvoorbeeld regels toe te voegen als ‘Alleen tickers weergeven met een volume groter dan 1 miljoen en een slotkoers boven de SMA van 50 dagen’ kan een screener actiegericht worden. Met dergelijke regels helpen visuele hulpmiddelen zoals gekleurde labels of plotmarkeringen potentiële kandidaten snel te identificeren. Door de functies van Pine Script te combineren met externe gegevensverwerking kunnen handelaren zeer aangepaste screeners maken die zijn afgestemd op hun unieke handelsstrategieën. 🚀