Table of Contents

Внутридневной объем

Скрипт "Объем внутри дня" представляет собой инструмент для анализа распределения торгового объема ценных бумаг по часам в рамках одной торговой сессии. Скрипт предназначен для использования в рамках платформы StockSharp и ориентирован на трейдеров и квант-аналитиков, целью которых является глубокое изучение рыночного поведения и оптимизация торговых стратегий.

hydra_analytics_intraday_volume

Описание функционала

Скрипт выполняет сбор данных о торговых операциях за выбранный временной промежуток и представляет их в виде графика, позволяя пользователю визуализировать изменения объема торгов по часам. Это дает возможность оценить, в какие часы дня наблюдается повышенная или пониженная торговая активность.

Практическая значимость

  • Для трейдинга: Понимание пиковых и спадных часов помогает определить наиболее активные периоды рынка, что может влиять на решение о времени входа или выхода из позиций.
  • Для квантового анализа: Квант-аналитики могут использовать данные об объеме внутри дня для создания математических моделей и алгоритмов, предсказывающих рыночное поведение на основе объемных показателей.

Распределение по часам

Распределение торгового объема по часам даёт понимание о динамике рынка, выделяя те временные интервалы, когда происходит основная торговая активность. Это может указывать на изменение трендов, уровней поддержки и сопротивления, а также на возможные моменты увеличения ликвидности или её недостатка.

Применение данных

Скрипт "Объем внутри дня" может быть интегрирован в более широкую систему рыночного анализа, предоставляя данные, которые могут использоваться для:

  • Адаптации стратегий: Настройка параметров торговых алгоритмов в соответствии с уровнями рыночной активности.
  • Оценки рисков: Расчет вероятности существенных ценовых движений в зависимости от времени суток.

Использование скрипта "Объем внутри дня" в контексте торговой платформы StockSharp позволяет трейдерам и аналитикам обосновывать свои решения на основе конкретных данных о рыночной активности и адаптировать свои стратегии, чтобы максимально соответствовать текущим условиям торговли.

Код скрипта на C#

namespace StockSharp.Algo.Analytics
{
	/// <summary>
	/// The analytic script, calculating distribution of the biggest volume by hours.
	/// </summary>
	public class TimeVolumeScript : IAnalyticsScript
	{
		Task IAnalyticsScript.Run(ILogReceiver logs, IAnalyticsPanel panel, SecurityId[] securities, DateTime from, DateTime to, IStorageRegistry storage, IMarketDataDrive drive, StorageFormats format, TimeSpan timeFrame, CancellationToken cancellationToken)
		{
			if (securities.Length == 0)
			{
				logs.AddWarningLog("No instruments.");
				return Task.CompletedTask;
			}

			// script can process only 1 instrument
			var security = securities.First();

			// get candle storage
			var candleStorage = storage.GetTimeFrameCandleMessageStorage(security, timeFrame, drive, format);

			// get available dates for the specified period
			var dates = candleStorage.GetDates(from, to).ToArray();

			if (dates.Length == 0)
			{
				logs.AddWarningLog("no data");
				return Task.CompletedTask;
			}

			// grouping candles by opening time (time part only) with 1 hour truncating
			var rows = candleStorage.Load(from, to)
				.GroupBy(c => c.OpenTime.TimeOfDay.Truncate(TimeSpan.FromHours(1)))
				.ToDictionary(g => g.Key, g => g.Sum(c => c.TotalVolume));

			// put our calculations into grid
			var grid = panel.CreateGrid("Time", "Volume");

			foreach (var row in rows)
				grid.SetRow(row.Key, row.Value);

			// sorting by volume column (descending)
			grid.SetSort("Volume", false);

			return Task.CompletedTask;
		}
	}
}

Код скрипта на Python

import clr

# Add .NET references
clr.AddReference("StockSharp.Algo.Analytics")
clr.AddReference("StockSharp.Messages")
clr.AddReference("Ecng.Drawing")

from Ecng.Drawing import DrawStyles
from System import TimeSpan
from System.Threading.Tasks import Task
from StockSharp.Algo.Analytics import IAnalyticsScript
from storage_extensions import *
from candle_extensions import *
from chart_extensions import *
from indicator_extensions import *

# The analytic script, calculating distribution of the biggest volume by hours.
class time_volume_script(IAnalyticsScript):
	def Run(
		self,
		logs,
		panel,
		securities,
		from_date,
		to_date,
		storage,
		drive,
		format,
		time_frame,
		cancellation_token
	):
		# Check if there are no instruments
		if not securities:
			logs.LogWarning("No instruments.")
			return Task.CompletedTask

		# Script can process only 1 instrument
		security = securities[0]

		# Get candle storage
		candle_storage = get_tf_candle_storage(storage, security, time_frame, drive, format)

		# Get available dates for the specified period
		dates = get_dates(candle_storage, from_date, to_date)

		if len(dates) == 0:
			logs.LogWarning("no data")
			return Task.CompletedTask

		# Grouping candles by opening time (hourly truncation) and summing their volumes
		candles = load_tf_candles(candle_storage, from_date, to_date)
		rows = {}
		for candle in candles:
			# Truncate TimeOfDay to the nearest hour
			time_of_day = candle.OpenTime.TimeOfDay
			truncated = TimeSpan.FromHours(int(time_of_day.TotalHours))
			# Sum volumes for each truncated hour
			rows[truncated] = rows.get(truncated, 0) + candle.TotalVolume

		# Put our calculations into grid
		grid = panel.CreateGrid("Time", "Volume")

		for key, value in rows.items():
			grid.SetRow(key, value)

		# Sorting by Volume column in descending order
		grid.SetSort("Volume", False)

		return Task.CompletedTask
Edit this page