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- # RESAMPLE DATI #
- # AUTORE GIACOMO CALCA #
- # IL FILE DA EFFETTUARE IL RESAMPLE SI DEVE TROVARE NELLA CARTELLA VENV E' DEVE ESSERE 1 SOLO PER NON FARE CONFUSIONE
- # IL NUOVO FILE RESEMPLATO VERRA' CREATO NELLA STESSA CARTELLA VENV
- # QUANDO SI CARICANO I DATI SU TRADESTATION L'ORARIO DELLA SESSION DA IMPOSTARE COME INIZIO E FINE PUO' FAR RITORNARE DEGLI ORARI SULLE
- # CANDELE DIVERSI DA TRADINGVIEW, QUINDI TROVARE LA CORRETTA SESSIONE DI INIIO E FINE ES: 23:00 TO 23:00 OPPURE 00:00 TO 00:00
- # E VERIFICARE POI SE I GLI INDICATORI SULLE SESSIONI DI TRADESTATION COMBACIANO CON QUELLE DI TRADINGVIEW.
- # DI SOLITO STO' CARICANDO SESSIONI SU TRADESTATION DA 23:00 TO 23:00 E CON GLI INDICATORI DI SESSIONE PTN NON HO AVUTO PROBLEMI.
- import pandas as pd
- import glob
- import matplotlib.pyplot as plt
- def resampler():
- '''
- Il programma converte tutti i file a 15 minuti
- che stanno nella sua stessa cartella in 45 minuti
- creandone una copia gia rinominata correttamente
- '''
- files = glob.glob('*15m.csv') # CAMBIA I MINUTI DELLA FONDTE DEL DATAFEED !!!
- for file in files:
- df1 = pd.read_csv(file)
- df = pd.read_csv(file)
- df['time'] = pd.to_datetime(df['time'] + ' ' + df['date'])
- df.set_index('time', inplace=True)
- df['volume'] = df['volume'].resample('45T').sum() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['low'] = df['low'].resample('45T').min() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['high'] = df['high'].resample('45T').max() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['open'] = df['open'].resample('45T').first() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['close'] = df['close'].resample('45T').last() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df = df.reset_index()
- df.set_index('date', inplace=True)
- df['time'] = df['time'].dt.strftime('%H:%M:%S')
- df.dropna(inplace=True)
- name = file[0:-7] + '45m.csv' # CAMBIA IL NOME DEL RESMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df.to_csv(name, header=True)
- resampler()
- # ESEMPIO RESAMPLE FONTE DATAFEED 5 MINUTI SU RESAMPLE DI 60 MINUTI
- """
- import pandas as pd
- import glob
- import matplotlib.pyplot as plt
- def resampler():
- '''
- Il programma converte tutti i file a 15 minuti
- che stanno nella sua stessa cartella in 45 minuti
- creandone una copia gia rinominata correttamente
- '''
- files = glob.glob('*5m.csv') # CAMBIA I MINUTI DELLA FONDTE DEL DATAFEED !!!
- for file in files:
- df1 = pd.read_csv(file)
- df = pd.read_csv(file)
- df['time'] = pd.to_datetime(df['time'] + ' ' + df['date'])
- df.set_index('time', inplace=True)
- df['volume'] = df['volume'].resample('60T').sum() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['low'] = df['low'].resample('60T').min() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['high'] = df['high'].resample('60T').max() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['open'] = df['open'].resample('60T').first() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df['close'] = df['close'].resample('60T').last() # CAMBIA I MINUTI DEL RESAMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df = df.reset_index()
- df.set_index('date', inplace=True)
- df['time'] = df['time'].dt.strftime('%H:%M:%S')
- df.dropna(inplace=True)
- name = file[0:-7] + '60m.csv' # CAMBIA IL NOME DEL RESMPLE CHE TI INTERESSA !!!
- df.to_csv(name, header=True)
- resampler()
- """
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