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TradingView-Indicators-Python: 用Python开发TradingView指标

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简介:
简介:本项目利用Python语言开发适用于TradingView平台的技术分析指标,旨在为交易者提供便捷高效的编程解决方案。 这是一个正在进行的非正式项目,它模仿了TradingView指标的一些计算方法。 - 移动平均:简单移动平均线(SMA)的计算公式为 SMA = 总和(周期)/ 周期。 - 指数移动平均线、MACD、RSI、平均真实范围、余额上、力指数、布林带和唐契安频道等指标也在该项目中进行实现。

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客服
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  • TradingView-Indicators-Python: PythonTradingView
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    简介:本项目利用Python语言开发适用于TradingView平台的技术分析指标,旨在为交易者提供便捷高效的编程解决方案。 这是一个正在进行的非正式项目,它模仿了TradingView指标的一些计算方法。 - 移动平均:简单移动平均线(SMA)的计算公式为 SMA = 总和(周期)/ 周期。 - 指数移动平均线、MACD、RSI、平均真实范围、余额上、力指数、布林带和唐契安频道等指标也在该项目中进行实现。
  • TradingView南文档
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    《TradingView开发指南文档》旨在为开发者提供详尽指导,涵盖脚本编写、API使用及图表互动等技术细节,助力用户高效构建金融交易工具与策略。 TradingView开发文档的中文版最新修订于2018年9月6日。该文档可以在https://cn.tradingview.com/以及https://zlq4863947.gitbooks.io/tradingview/查阅。
  • TradingView中文南.pdf
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    《TradingView中文开发者指南》是一本专为中文读者编写的编程教程书籍,深入浅出地介绍了如何使用TradingView平台开发股票、加密货币等金融图表与交易策略。 TradingView中文开发文档提供了常用的配置API以及自定义样式、按钮、图形等配置方法的介绍。
  • TradingView 中文者文档
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    TradingView中文开发者文档提供了详尽的API指南和教程,帮助用户轻松掌握TradingView平台的各项功能开发与集成。 TradingView中文开发文档包含了所有最新的内容信息。
  • TradingView中文者文档 V1.13
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    TradingView中文开发者文档V1.13为编程爱好者和交易员提供了详尽的脚本编写指南与API接口说明,助力用户掌握图表交易平台开发。 TradingView提供了优秀的交易技术分析金融图表,并拥有丰富的技术指标库以及可以直接进行交易的终端插件。
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    简介:TradingView中文开发者文档V1.1提供详尽的API参考、示例代码和教程,帮助开发者创建交互式财经图表与交易策略。 TradingView中文开发文档 V1.1提供了详细的API调用细节,方便开发者使用。
  • TradingView平台
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    TradingView是一款功能强大的在线股票、加密货币和技术分析图表工具平台,供全球投资者交流交易策略和市场见解。 TradingView是一个非常流行的在线金融图表和社交交易平台,它提供了强大的技术分析工具以及社区交流功能,让投资者和交易者可以分享他们的交易观点和策略。我们将深入探讨如何利用Python与TradingView进行交互,获取数据,并构建自定义的交易分析工具。 TradingView提供了一个名为`PineScript`的脚本语言来编写技术指标和策略,但我们的重点是使用Python。在金融数据分析领域中,Python有着广泛的应用;通过各种库如`pandas`、`yfinance`、`requests`和 `BeautifulSoup`, 我们可以轻松地获取并处理TradingView的数据。 1. **数据获取**: - 使用 `requests` 库发送HTTP请求到 TradingView 的 API 来获得股票,期货,外汇等市场的实时或历史数据。 - 利用 `pandas` 库组织和分析这些数据。它的 DataFrame 结构非常适合存储并操作金融时间序列。 2. **网页抓取**: - 如果TradingView的API无法满足特定需求,则可以使用 `BeautifulSoup` 和 `requests` 进行网页抓取,解析HTML以提取所需信息。但请注意过度爬虫可能违反网站条款。 3. **数据可视化**: - TradingView 的图表功能强大;然而Python的库如 `matplotlib` 和 `seaborn` 也可以创建美观的金融图表,并且允许自定义样式展示复杂的数据模式。 4. **自动化交易策略**: - 结合使用 Python、`pandas` 及 `backtrader`, 我们可以实现自动化交易策略。基于获取到的TradingView数据,用Python模拟并制定买入和卖出规则。 5. **接口集成**: - TradingView 的 Watchlist API 和 Widget API 允许我们将实时市场数据嵌入自定义应用程序或网站中;利用 Python 可以构建这些交互式组件。 6. **机器学习与量化交易**: - 使用Python的 `scikit-learn` 等机器学习库,根据历史数据预测未来价格走势,并通过TradingView的数据实现智能交易决策。 7. **实时数据流处理**: - 利用 Python 的 `websocket-client` 库连接到 TradingView 的 WebSocket API 以接收最新市场信息。 8. **回测与优化**: - 使用Python的`zipline`或`pyfolio`, 可进行策略的历史表现评估,帮助交易规则的优化。 9. **社区交互功能构建**: - 虽然 Python 不直接支持社区互动,但可以利用API接口创建平台让用户分享和讨论他们的交易观点,类似TradingView的功能。 Python提供了丰富的工具与库来实现 TradingView 的集成,无论是数据获取、分析还是复杂交易系统的建立。通过掌握这些技能,在金融市场中可以获得更深入的洞察力及控制能力。