【发布时间】:2017-05-29 13:42:37
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标签: python live-streaming forex
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标签: python live-streaming forex
你能发布你的输出/错误吗?
是不是像下面这样?
Date Bid Bid_point Ask Ask_point High Low Open
Symbol
not authorized NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
如果是,
您是否将用户名和密码传递给脚本?
这是该脚本提供的帮助:
python3 truefx_api.py --help
Usage: run.py [OPTIONS]
Options:
--symbols TEXT Symbols list (separated with ','
--username TEXT TrueFX username
--password TEXT TrueFX password
--force-unregistered / --no-force-unregistered
Force unregistered
--expire_after TEXT Cache expiration (-1: no cache, 0: no
expiration, 00:15:00.0: expiration delay)
--help Show this message and exit.
更新:
回应 OP 的最新评论:
引用的文档http://www.truefx.com/dev/data/TrueFX_MarketDataWebAPI_DeveloperGuide.pdf 包含一个示例 用户名和密码。 您不能使用这些。您需要注册并获得真实的用户名和密码。
【讨论】:
联系 API 提供商(在这种情况下为 TrueFX)
并
与他们签订 API 使用合同(适用条款和条件)。
结果 [1]:您将收到有效的用户凭据供您使用
{USERNAME: <_a_unique_your_username_contracted_with_TrueFX_>,PASSWORD: <_a_unique_your_password_contracted_with_TrueFX_>}
收到使用他们 API 的“密钥”后,您的 CLI 启动可能会像这样开始:
python3 truefx_api.py --symbols EUR/USD --username <_a_unique_your_username_contracted_with_TrueFX_> --password <_a_unique_your_password_contracted_with_TrueFX_>
结果 [2] :您将收到 API 服务,前提是
a)您已正确提供在第 1 步中获得的凭据,1: 1,在命令行上没有一个拼写错误
或
b)您已正确设置所谓的环境变量TRUEFX_USERNAME和@987654327 @ (请查阅您的系统文档或联系系统管理员,以防此类设置受限于本地主机管理员权限的所有者)
从现在开始,
a)您可以享受签约的 API 服务,
或
b)您可能需要申请 API - 提供者端的服务故障(TrueFX,在这种情况下)出现一些问题,以便修复此类 API 服务故障并采取适当的补救措施,然后您返回 a)
结果 [3] :阳光明媚,世界按预期运行。
【讨论】:
免责声明:我是 Polygon.io 的开发人员之一
100% 免费外汇/货币交易/报价流。我们使用 NATS.io 作为消息代理,它拥有 Python 和几乎所有其他语言的客户端。
这里是 Python 3.x 的代码示例:https://github.com/Polygon-io/client-examples/tree/master/python
Polygon.io - Free real time forex stream
我们还有用于当前/历史价格的 RESTful API。
【讨论】:
剧本由内马蒂洛·奥奇洛夫编写。 在https://colab.research.google.com/运行脚本
#! pip install yfinance
#! pip install fbprophet
import yfinance
import pandas as pd
import datetime
from fbprophet import Prophet
data = yfinance.download ('BTC-USD', strat = '2020-12-01', # machine learning period
end = datetime.datetime.today (), interval = '1d') # period interval unit (day)
df = pd.DataFrame ()
df ['y'] = data ['Close']
df ['ds'] = data.index
model = Prophet (daily_seasonality = True)
model.fit (df)
future = model.make_future_dataframe (periods = 730) # future prediction period
result = model.predict (future)
model.plot (result)
从这个脚本中,您可以获得股票、金属、货币对和加密货币的历史并预测它们的未来。
如果你是编程新手,这个视频将帮助你运行脚本https://youtu.be/qTDn149P9-o
【讨论】: