Afficher les points d'entrée/sortie sur le graphe

Bonjour,
est ce possible d'afficher des petites fleches sur le graphe indiquant quand est ce qu'on est rentré/sortie d'une position un peu dans ce genre là:


Je cherche ça parce que c'est très fastidieux de faire compte -> hitorique des transactions et ensuites chercher ces points manuellement sur le graphe.

merci d'avance

Halle,

Tu es sur Marketscope là ? Donc chez FXCM ?

Sinon avec prt ça sera possible en automatique avec la nouvelle version actuellement en beta. Encore faudra-t-il que la version ig de prt retienne cette fonctionnalité.

non je suis sur ig, la photo c'était juste pour illustrer mon propos.
C'est vraiment dingue qu'une fonctionalité aussi basique ne soit pas encore supportée :/

histoire de choix ...

J'ai fait un petit utilitaire en python pour combler ce manque. Il télécharge les quotation à partir de google finance.
Voici le résultat:

et le code en python:

Code : #

import urllib
import datetime
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import  DateFormatter, WeekdayLocator, HourLocator, MinuteLocator, \
     DayLocator, MONDAY
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo, candlestick,\
     plot_day_summary, candlestick2
import matplotlib.dates as mdates

import matplotlib.pyplot as PLT
from matplotlib.offsetbox import AnnotationBbox, OffsetImage
from matplotlib._png import read_png

class GoogleIntradayQuote:
    ''' Intraday quotes from Google. Specify interval seconds and number of days '''
    def __init__(self,symbol,interval_seconds=1,num_days=1, exchange=''):
        self.quote = []
        self.symbol = symbol.upper()
        url_string = "http://www.google.com/finance/getprices?q={0}".format(self.symbol)
        url_string += "&i={0}&x={2}&p={1}d&f=d,c,h,l,o,v".format(interval_seconds,num_days, exchange)
        print 'url ', url_string
        csv = urllib.urlopen(url_string).readlines()
        for bar in xrange(7,len(csv)):
            if csv[bar].count(',')!=5: continue
            offset,close,high,low,open_,volume = csv[bar].split(',')
            if offset[0]=='a':
                day = float(offset[1:])
                offset = 0
            else:
                offset = float(offset)
            open_,high,low,close = [float(x) for x in [open_,high,low,close]]
            dt = datetime.datetime.fromtimestamp(day+(interval_seconds*offset))
            dt = matplotlib.dates.date2num(dt)
            # (time, open, close, high, low, ...)
            self.quote.append( (dt,open_,close, high,low,volume) )


def arrow(dt, color, level):
    x, y =  matplotlib.dates.date2num(dt), level
    ax.plot(x, y, ".g" if color > 0 else ".b", markersize=15)

def line(x1, y1, x2, y2, buy):
    ax.plot( [x1, x2], [y1, y2], "-g" if (y1 < y2) == buy else "-r")
    
g = GoogleIntradayQuote('DAX', exchange='INDEXDB')


mondays = WeekdayLocator(MONDAY)        # major ticks on the mondays
alldays    = DayLocator()              # minor ticks on the days
allminutes = MinuteLocator()
allhours = HourLocator()
hourFormatter = DateFormatter('%Hh:%M')  # e.g., Jan 12
dayFormatter = DateFormatter('%d')      # e.g., 12


quotes = g.quote[:]

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=1, left=0.04, right=1)
ax.xaxis.set_major_locator(allhours)
ax.xaxis.set_minor_locator(allminutes)
ax.xaxis.set_major_formatter(hourFormatter)
#ax.xaxis.set_minor_formatter(dayFormatter)

#plot_day_summary(ax, quotes, ticksize=3)
candlestick(ax, quotes, width=0.0003)

ax.xaxis_date()
ax.autoscale_view()
plt.setp( plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')


# get orders
orders = np.loadtxt(open("transactions.csv","rb"), delimiter=";",skiprows=1,
                        
                    dtype = {'names': ('date', 'time', 'sens', 'level', 'name'),
                             'formats': ('S10', 'S10', 'i4', 'f4', 'S10') }
                    )

close = False
old_order = None
for order in orders[1:]:
    date = datetime.datetime.strptime(order[0] + ' ' + order[1], '%d/%m/%Y %H:%M')
    # decalage horraire
    date -= datetime.timedelta(hours=-3.5)
    arrow(date, color=order[2], level=order[3])
    
    if close:
        line( old_order[0], old_order[1], date, order[3], buy=order[2] < 0)
        
    print order, close
    old_order = (date, order[3])
    close = not close

plt.show()

C'est loin d'être parfait, c'est fait à l'arrache, mais ça marche! ^^