move plot_dataframe to scripts/ folder
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c81358c291
commit
6ff26c561a
@ -1,4 +1,5 @@
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[run]
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[run]
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omit =
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omit =
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scripts/*
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freqtrade/tests/*
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freqtrade/tests/*
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freqtrade/vendor/*
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freqtrade/vendor/*
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@ -1,13 +1,11 @@
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import logging
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import logging
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import time
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from datetime import timedelta
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from datetime import timedelta
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import arrow
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import arrow
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import talib.abstract as ta
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import talib.abstract as ta
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from pandas import DataFrame, to_datetime
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from pandas import DataFrame, to_datetime
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from freqtrade import exchange
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from freqtrade.exchange import get_ticker_history
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from freqtrade.exchange import Bittrex, get_ticker_history
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from freqtrade.vendor.qtpylib.indicators import awesome_oscillator
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from freqtrade.vendor.qtpylib.indicators import awesome_oscillator
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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
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@ -115,53 +113,3 @@ def get_buy_signal(pair: str) -> bool:
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signal = latest['buy'] == 1
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signal = latest['buy'] == 1
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logger.debug('buy_trigger: %s (pair=%s, signal=%s)', latest['date'], pair, signal)
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logger.debug('buy_trigger: %s (pair=%s, signal=%s)', latest['date'], pair, signal)
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return signal
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return signal
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def plot_analyzed_dataframe(pair: str) -> None:
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"""
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Calls analyze() and plots the returned dataframe
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:param pair: pair as str
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:return: None
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"""
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import matplotlib
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matplotlib.use("Qt5Agg")
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import matplotlib.pyplot as plt
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# Init Bittrex to use public API
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exchange._API = Bittrex({'key': '', 'secret': ''})
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dataframe = analyze_ticker(pair)
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# Two subplots sharing x axis
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fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, sharex=True)
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fig.suptitle(pair, fontsize=14, fontweight='bold')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['close'], label='close')
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# ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['sell'], 'ro', label='sell')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['sma'], '--', label='SMA')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['tema'], ':', label='TEMA')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['blower'], '-.', label='BB low')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['buy_price'], 'bo', label='buy')
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ax1.legend()
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ax2.plot(dataframe.index.values, dataframe['adx'], label='ADX')
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ax2.plot(dataframe.index.values, dataframe['mfi'], label='MFI')
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# ax2.plot(dataframe.index.values, [25] * len(dataframe.index.values))
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ax2.legend()
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ax3.plot(dataframe.index.values, dataframe['fastk'], label='k')
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ax3.plot(dataframe.index.values, dataframe['fastd'], label='d')
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ax3.plot(dataframe.index.values, [20] * len(dataframe.index.values))
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ax3.legend()
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# Fine-tune figure; make subplots close to each other and hide x ticks for
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# all but bottom plot.
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fig.subplots_adjust(hspace=0)
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plt.setp([a.get_xticklabels() for a in fig.axes[:-1]], visible=False)
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plt.show()
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if __name__ == '__main__':
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# Install PYQT5==5.9 manually if you want to test this helper function
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while True:
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for p in ['BTC_ANT', 'BTC_ETH', 'BTC_GNT', 'BTC_ETC']:
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plot_analyzed_dataframe(p)
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time.sleep(60)
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51
scripts/plot_dataframe.py
Executable file
51
scripts/plot_dataframe.py
Executable file
@ -0,0 +1,51 @@
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#!/usr/bin/env python3
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import matplotlib # Install PYQT5 manually if you want to test this helper function
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matplotlib.use("Qt5Agg")
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import matplotlib.pyplot as plt
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from freqtrade import exchange, analyze
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def plot_analyzed_dataframe(pair: str) -> None:
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"""
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Calls analyze() and plots the returned dataframe
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:param pair: pair as str
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:return: None
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"""
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# Init Bittrex to use public API
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exchange._API = exchange.Bittrex({'key': '', 'secret': ''})
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dataframe = analyze.analyze_ticker(pair)
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# Two subplots sharing x axis
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fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, sharex=True)
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fig.suptitle(pair, fontsize=14, fontweight='bold')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['close'], label='close')
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# ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['sell'], 'ro', label='sell')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['sma'], '--', label='SMA')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['tema'], ':', label='TEMA')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['blower'], '-.', label='BB low')
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ax1.plot(dataframe.index.values, dataframe['buy_price'], 'bo', label='buy')
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ax1.legend()
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ax2.plot(dataframe.index.values, dataframe['adx'], label='ADX')
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ax2.plot(dataframe.index.values, dataframe['mfi'], label='MFI')
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# ax2.plot(dataframe.index.values, [25] * len(dataframe.index.values))
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ax2.legend()
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ax3.plot(dataframe.index.values, dataframe['fastk'], label='k')
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ax3.plot(dataframe.index.values, dataframe['fastd'], label='d')
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ax3.plot(dataframe.index.values, [20] * len(dataframe.index.values))
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ax3.legend()
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# Fine-tune figure; make subplots close to each other and hide x ticks for
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# all but bottom plot.
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fig.subplots_adjust(hspace=0)
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plt.setp([a.get_xticklabels() for a in fig.axes[:-1]], visible=False)
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plt.show()
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if __name__ == '__main__':
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plot_analyzed_dataframe('BTC_ETH')
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