Для реализации расчета определенных индикаторов торговли в реальном времени на языке программирования Python можно использовать различные библиотеки, такие как Pandas, NumPy, TA-Lib и другие.
Первым шагом в реализации расчета индикаторов торговли является получение исторических данных для выбранного финансового инструмента. Для этого можно воспользоваться библиотеками, которые предоставляют доступ к финансовым API, такими как yfinance, alpha_vantage или Quandl. С помощью этих библиотек можно получить данные о цене, объеме и других параметрах торговых инструментов.
Далее, полученные исторические данные могут быть представлены в виде pandas DataFrame. Этот объект предоставляет удобный способ работы с временными рядами. Он имеет встроенные инструменты для обработки, анализа и визуализации данных.
Используя pandas DataFrame, можно создать функции для расчета различных технических индикаторов. Некоторые из популярных индикаторов включают скользящие средние (moving averages), относительную силу (relative strength index - RSI), стохастический осциллятор (stochastic oscillator) и другие.
Например, для расчета простой скользящей средней (SMA) можно использовать метод rolling объекта DataFrame, чтобы сгладить ценовой временной ряд. Для расчета RSI можно написать функцию, которая будет вычислять относительную силу на основе данных о цене и объеме.
Для более сложных индикаторов, таких как стохастический осциллятор, возможно использование библиотеки TA-Lib, которая предоставляет реализации большинства популярных технических индикаторов.
После расчета индикаторов, необходимо реализовать механизм обновления данных в режиме реального времени. Здесь можно воспользоваться сторонними библиотеками, такими как WebSocket или REST API клиенты, чтобы получать последние данные с биржи или платформы торговли.
Получение данных в режиме реального времени может быть асинхронным процессом, осуществляемым в отдельном потоке или с помощью асинхронного программирования. В Python для асинхронного программирования можно использовать библиотеки, такие как asyncio или aiohttp.
Один из вариантов реализации такого процесса может быть создание класса, который будет подписываться на обновления данных с помощью WebSocket или REST API, а затем выполнять расчет индикаторов при поступлении новых данных.
Например, класс может иметь метод, который обрабатывает новые данные и обновляет соответствующие индикаторы. При этом, для более эффективного обновления индикаторов можно использовать инкрементальные вычисления, чтобы избежать перерасчета всего временного ряда.
Также следует учесть, что для некоторых индикаторов может потребоваться задать дополнительные параметры, такие как периоды времени или пороговые значения.
В итоге, реализация расчета определенных индикаторов торговли в реальном времени на Python включает получение и обработку исторических данных, создание функций для расчета индикаторов, реализацию механизма обновления данных в режиме реального времени и учет дополнительных параметров индикаторов.