Блог

Я извлекаю данные из quandl и загружаю их в объект pandas DF.

После этого я вычисляю значения SMA (SMA21, SMA55) на основе «Последней цены». Добавление этих значений SMA в виде столбца создает мой объект DF.

Я выполняю итерацию через DF, чтобы поймать сигнал на покупку.

Я знаю, что условие покупки выполняется для некоторых дат, но мой код ничего не выводит. Я ожидаю напечатать условие покупки как минимум.

как показано ниже, вы можете видеть следующее условие:

 kitem['SMA21'] >= kitem['Last'] 
  

Мой код:

 import requests 
import pandas as pd
import json

class URL_Params:

    def __init__ (self, endPoint, symboll, startDate, endDate, apiKey):
        self.endPoint = endPoint
        self.symboll = symboll
        self.startDate = startDate
        self.endDate = endDate
        self.apiKey = apiKey

    def createURL (self):
        return self.endPoint   self.symboll   '?start_date='   self.startDate   'amp;end_date='   self.endDate   'amp;api_key='   self.apiKey

    def add_url(self, _url):
        self.url_list

my_portfolio = {'BTC':1.0, 'XRP':0, 'DSH':0, 'XMR':0, 'TotalBTCValue':1.0}

_endPoint = 'https://www.quandl.com/api/v3/datasets/BITFINEX/'
_symbolls = ['BTCEUR','XRPBTC','DSHBTC','IOTBTC','XMRBTC']
_startDate = '2017-01-01'
_endDate = '2019-03-01'
_apiKey = '' #needs to be set for quandl

my_data = {}
my_conns = {}
my_col_names =  ['Date', 'High', 'Low', 'Mid', 'Last', 'Bid', 'Ask', 'Volume']
orderbook = []



#create connection and load data for each pair/market.
#load them in a dict for later use
for idx_symbol in _symbolls:
    my_url_params = URL_Params(_endPoint,idx_symbol,_startDate,_endDate,_apiKey)
    response = requests.get(my_url_params.createURL())
    my_data[idx_symbol] = json.loads(response.text)

#Prepare Data
my_raw_data_df_xrpbtc = pd.DataFrame(my_data['XRPBTC']['dataset']['data'], columns= my_data['XRPBTC']['dataset']['column_names'])

#Set Index to Date Column and Sort
my_raw_data_df_xrpbtc['Date'] = pd.to_datetime(my_raw_data_df_xrpbtc['Date'])
my_raw_data_df_xrpbtc.index = my_raw_data_df_xrpbtc['Date']
my_raw_data_df_xrpbtc = my_raw_data_df_xrpbtc.sort_index()

#Drop unrelated columns
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['Date'], axis=1, inplace=True)
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['Ask'], axis=1, inplace=True)
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['Bid'], axis=1, inplace=True)
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['Low'], axis=1, inplace=True)
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['High'], axis=1, inplace=True)
my_raw_data_df_xrpbtc.drop(['Mid'], axis=1, inplace=True)

#Calculate SMA values to create buy-sell signal
my_raw_data_df_xrpbtc['SMA21'] = my_raw_data_df_xrpbtc['Last'].rolling(21).mean()
my_raw_data_df_xrpbtc['SMA55'] = my_raw_data_df_xrpbtc['Last'].rolling(55).mean()
my_raw_data_df_xrpbtc['SMA200'] = my_raw_data_df_xrpbtc['Last'].rolling(200).mean()

#Check for each day if buy signal holds BUY if sell signal holds SELL
for idx,kitem in my_raw_data_df_xrpbtc.iterrows():

    if (kitem['SMA21'] >= kitem['Last']) is True: #buy signal
        print("buy0")

        if my_portfolio['BTC'] > 0 is True:
            print("buy1")

    if (kitem['Last'] * my_portfolio['XRP']) >= (my_portfolio['BTC'] * 1.05) is True: #sell signal
        print("sell0")

        if my_portfolio['XRP'] > 0 is True:
            print("sell1")
  

Я знаю, что есть много строк, которые имеют значение true, но мой код никогда не вводит этот путь кода, поэтому он не выводит то, что я ожидаю.

Кто-нибудь может, пожалуйста, помочь / прокомментировать, что может быть не так?

Причина в том, что ваше сравнение неверно. Результатом kitem['SMA21'] >= kitem['Last'] будет numpy.bool_ . При использовании is для сравнения с True это приведет к сбою, поскольку это не тот же объект.

Если вы измените сравнение на == , оно будет работать так, как ожидалось:

if (kitem['SMA21'] >= kitem['Last']) == True: