Python实现实时期货bbi获取流程
操作步骤
以下是实现Python获取实时期货bbi的流程，通过以下步骤你将能够成功获取实时期货bbi数据。
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 连接期货数据源 |
| 3 | 获取实时期货数据 |
| 4 | 计算bbi指标 |
| 5 | 可视化bbi指标 |
操作指引
步骤1：导入所需的库
首先，你需要导入所需的库，包括pandas、numpy、matplotlib等。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
步骤2：连接期货数据源
接下来，你需要连接期货数据源，例如使用tushare库连接数据源。
import tushare as ts
# 登录tushare账号
ts.set_token('your_token')
# 初始化tushare pro接口
pro = ts.pro_api()
步骤3：获取实时期货数据
然后，你可以通过tushare获取实时期货数据，例如获取原油主力合约数据。
# 获取原油主力合约数据
data = pro.fut_daily(ts_code='CU1812.SHF', start_date='20180101', end_date='20180701')
步骤4：计算bbi指标
接着，你需要计算bbi指标，bbi指标是由若干移动平均线的多空方向加权平均值得到的。
data['BI'] = (data['close'] + data['high'] + data['low'] + data['open']) / 4
data['BBI'] = (data['BI'].rolling(3).mean() + data['BI'].rolling(6).mean() + data['BI'].rolling(12).mean() + data['BI'].rolling(24).mean()) / 4
步骤5：可视化bbi指标
最后，你可以将bbi指标可视化，以便更直观地分析数据。
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['trade_date'], data['BBI'], label='BBI')
plt.legend()
plt.show()
结论
通过以上步骤，你可以成功获取实时期货bbi数据，并对其进行分析和可视化。希望这篇文章对你有所帮助，祝你学习进步！
