1T.py

import numpy as np
import pandas as pd
import mplfinance as mpf # type: ignore
import pandas_ta as ta # type: ignore


def get_df(df, date_time, length = 1000):
        """
        Загрузить датафрейм с диска и взять с него слайс.
        
        Параметры:
        date_time : string
            Например, 2024-05-29 08:10. Время не обязательно должно попадать в точку графика (будет взята ближайшая точка).
        period : string
            Допустимые значения: '5S' - 5 секунд, '1T' - 1 minute, '5T' - 5 minutes, '1H' - 1 hour, 'D' - 1 day.
        length : number
            Сколько точек надо в датафрейме.
        """
        # Преобразование 'timestamp' в datetime и установка его как индекс DataFrame
        # df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
        # df.set_index('timestamp', inplace=True)

        # Преобразование всех столбцов с ценами и объемом в числовой формат
        # for column in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
        #     df[column] = pd.to_numeric(df[column], errors='coerce')

        # поиск интересной точки.
        date_to_find = pd.Timestamp(date_time)

        index_position = df.index.get_indexer([date_to_find], method='nearest')[0]

        # print('debug!')
        # print(index_position)
        # return

        # беру часть точек, чтобы не напрягать либу технического анализа большим количеством точек.
        df = df[index_position-length:index_position]
        return df

def create_1T_image(df, charts_at):  # charts_at -время окончания графика
    # параметры:
    points = 150 # количество свечей на графике

    # DPI в matplotlib = 96 пикселов на дюйм. а размер графика задается в дюймах. поэтому делаю пересчет.
    dpi = 96
    # магические числа 1.232 и 1.352 подобраны методом тыка, чтобы сохраненный png был ровно 1024x768.
    # магические числа 1.285 и 1.352 подобраны методом тыка, чтобы сохраненный png был ровно 1536x768.
    width_in_inches = (1024 * 1.232) / dpi
    height_in_inches = (768 * 1.352) / dpi

    df = get_df(df, charts_at)

    # стиль графика для mpl. пытаюсь сделать что-то похожее на светлую тему tradingview.
    customstyle = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='yahoo', facecolor='w')


    atr = ta.atr(df[-points-10:]['high'],df[-points-10:]['low'],df[-points-10:]['close'], 10)
    vwap = ta.vwap(df[-points:]['high'],df[-points:]['low'],df[-points:]['close'],df[-points:]['volume'])
    macd = ta.macd(df[-points-200:]['close'], fast=12, slow=26, signal=9, min_periods=None, append=True)
    rsi = ta.rsi(df[-points-14:]['close'], 14)

    # Bollinger Bands
    bb = ta.bbands(df[-points-20:]['close'], length=20, std=2, mamode='ema')
    bblow, bbmid, bbup = bb[bb.columns[0]], bb[bb.columns[1]], bb[bb.columns[2]]

    # добавление графиков к mpf https://github.com/matplotlib/mplfinance/blob/master/examples/addplot.ipynb
    apdict = [
        mpf.make_addplot(bbup[-points:], color='black'),
        mpf.make_addplot(bbmid[-points:], color='black'),
        mpf.make_addplot(bblow[-points:], color='black'),
        mpf.make_addplot(atr[-points:], panel=0, color='red'),
        mpf.make_addplot(vwap[-points:], color='blue'),
        mpf.make_addplot(macd[macd.columns[0]][-points:], panel=2, secondary_y=False),
        mpf.make_addplot(macd[macd.columns[2]][-points:], panel=2, linestyle='dotted', ylabel='MACD'),
        mpf.make_addplot(macd[macd.columns[1]][-points:], panel=2, secondary_y=False, type='bar'),
        mpf.make_addplot(rsi[-points:], panel=1, secondary_y=True, color='black'),
        ]

    # отрисовка.
    fig, ax = mpf.plot(
        df[-points:],
        type='candle',
        volume=True, 
        style=customstyle,
        figsize=(width_in_inches, height_in_inches),
        returnfig=True, # это надо, чтобы mpf.plot вернул fix, ax.
        # разворот подписей по оси X, т.к. в документации openai написано, что повернутый текст он плохо читает (наверное 
        # умышленно порезана модель, чтобы нельзя было ее использовать для распознавания капчи)
        xrotation=0, 
        #return_width_config=wconfig,
        update_width_config={'volume_width': 0.75, 'candle_width': 0.75, 'candle_linewidth': 1},
        addplot=apdict
        )

    ax[0].margins(x=0) # убрать отступы слева и справа на графике.
    # Сохранение графика с учетом изменений отступов
    fig.savefig('img/1T.png', bbox_inches='tight', dpi=dpi)
    #fig.imsave(fname='my_image.png', arr=im, cmap='gray_r', format='png')