Hvordan filtrere verdipapirer fra bestemte børser for å lage en tilpasset aksjescreener i Pine Script

Overvinne utfordringer med å bygge en egendefinert Pine Script Stock Screener

Har du noen gang lurt på om det er mulig å hente verdipapirer fra en bestemt børs i Pine Script, filtrere dem gjennom egendefinerte forhold og deretter vise dem på et diagram? Du er ikke alene! Mange utviklere og handelsmenn har forsøkt å knekke denne ideen, bare for å møte begrensninger i Pine Scripts innebygde funksjonalitet. 🤔

Mens Pine Script utmerker seg ved å bruke tekniske indikatorer og visualiseringer, er det ikke en naturlig funksjon å lage en aksjescreener for å jobbe dynamisk på bestemte børser. Men med riktig kodelogikk og kreativitet kan du omgå disse begrensningene. Utfordringen ligger i å forstå hvordan man kan hente og behandle sikkerhetsdata effektivt.

På min personlige reise møtte jeg lignende veisperringer. For eksempel, da jeg prøvde å lage en screener for teknologiaksjer fra en bestemt børs, skjønte jeg raskt at Pine Script mangler muligheten til å direkte spørre alle verdipapirer fra en børs. Dette krevde å tenke ut av boksen og kombinere ekstern databehandling med Pine Script-funksjoner. 💻

Denne artikkelen dykker ned i kjerneutfordringene ved å implementere denne tilpassede funksjonaliteten, spesielt omhandler det første trinnet med å hente verdipapirer. Sammen vil vi undersøke om denne ambisiøse planen er gjennomførbar, og avdekke praktiske løsninger for å bringe screeneren til live. 🚀

Bygge en tilpasset aksjescreener med Pine Script og eksterne verktøy

Skriptene som ble presentert tidligere tar sikte på å løse problemet med å lage en tilpasset aksjescreener i Furuskrift, overvinne de iboende begrensningene til plattformen. Det første skriptet fungerer utelukkende innenfor Pine Script, og utnytter arrays for å manuelt administrere en liste over ticker-symboler. Den bruker kommandoene `array.new_string()` og `array.push()` for å fylle ut denne listen dynamisk. Når tikerne er definert, bruker skriptet `request.security()` for å hente data for hvert symbol, noe som muliggjør sanntidsfiltrering basert på forhåndsdefinerte forhold som volumterskler. Ved å iterere over matrisen identifiserer og fremhever skriptet tickerne som oppfyller kriteriene direkte på diagrammet ved å bruke `label.new()`. Denne tilnærmingen er enkel, men manuell, og krever ticker-inndata i selve skriptet. 🚀

Det andre skriptet tar en mer avansert rute ved å kombinere JavaScript for dataaggregering og Pine Script for visualisering. JavaScript brukes til å samhandle med en ekstern API, og henter verdipapirdata dynamisk basert på den spesifiserte utvekslingen. `axios.get()`-kommandoen henter data, og `response.data.filter()`-funksjonen bruker filtre som volum. Dette gir mulighet for sanntids, programmatisk kontroll over verdipapirutvelgelsesprosessen. De filtrerte tickerne lagres ved hjelp av `fs.writeFileSync()` til en fil, som Pine Script senere kan lese og bruke for visualisering. Denne metoden effektiviserer prosessen, men krever en to-trinns arbeidsflyt som involverer eksterne verktøy. 🤔

Den Python-baserte løsningen tar en lignende hybrid tilnærming, og bruker Pythons robuste biblioteker for å hente og behandle data fra APIer. Skriptet definerer en funksjon `fetch_securities()` som bruker Pythons `requests`-bibliotek til å foreta API-kall og filtrerer verdipapirene basert på volumterskler. Deretter skrives tikerne til en fil, omtrent som i JavaScript-løsningen, men med Pythons enkle syntaks. Disse dataene kan importeres til Pine Script for endelig visualisering. Pythons fleksibilitet og brukervennlighet gjør det til et utmerket valg for backend-behandling i dette oppsettet, spesielt når du arbeider med store datasett eller komplekse filtre. 💡

I hovedsak demonstrerer disse løsningene hvordan man kan bygge bro mellom Pine Scripts kartleggingsstyrker og dens begrensninger i datainnhenting. Enten du bruker rent Pine Script eller integrerer eksterne verktøy som JavaScript eller Python, ligger nøkkelen i å utnytte optimaliserte metoder for datafiltrering og visualisering. Ved å bruke kommandoer som `request.security()` i Pine Script eller `axios.get()` i JavaScript, kan utviklere bygge kraftige og tilpassede screenere skreddersydd for deres unike behov. Kombinasjonen av verktøy utvider ikke bare funksjonene til Pine Script, men sikrer også en mer effektiv og skalerbar tilnærming til verdipapiranalyse. 🚀

// 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)

Tilpasse Pine Script Screeners for forbedret funksjonalitet

Et avgjørende aspekt ved å bygge en aksjescreener inn Furuskrift forstår sine begrensninger når det gjelder tilgang til data direkte fra utvekslinger. Mens Pine Script kan håndtere avanserte beregninger og diagramoverlegg, støtter det ikke innfødt å hente en komplett liste over verdipapirer fra en børs. For å løse dette kombinerer utviklere ofte Pine Script med eksterne datakilder. For eksempel kan bruk av API-er som Alpha Vantage eller Quandl hjelpe til med å hente data, som deretter kan behandles for forhold som volumterskler, RSI-verdier eller glidende gjennomsnittsoverganger. Denne tilnærmingen lar tradere inkorporere datadrevet innsikt i sine strategier. 📊

En annen teknikk er å bruke Pine Script sikkerhet fungere kreativt. Selv om det tradisjonelt brukes til å trekke data på tvers av tidsrammer for et spesifikt symbol, bruker noen utviklere det til å hente beregninger fra flere forhåndsdefinerte ticker. Denne metoden innebærer å sette opp en rekke tickere, iterere gjennom dem og dynamisk oppdatere diagrammet basert på betingelsene som er oppfylt. Selv om den ikke er dynamisk for nye tickere, fungerer denne metoden godt for forhåndsdefinerte overvåkningslister eller populære indekser. 💡

For å sikre at screeneren din er effektiv, er det viktig å optimalisere forholdene for filtrering. For eksempel kan det å legge til regler som «Vis kun ticker med et volum større enn 1 million og en sluttkurs over 50-dagers SMA» gjøre en screener handlingsdyktig. Med slike regler hjelper visuelle hjelpemidler som fargede etiketter eller plottmarkører å identifisere potensielle kandidater raskt. Ved å kombinere Pine Scripts funksjoner med ekstern datahåndtering, kan tradere lage svært tilpassede screenere skreddersydd til deres unike handelsstrategier. 🚀