Merhabalar 1 haftaya yakındır Tradingwiev üzerinde pinescript ile hazırlanan CCİ-EMA göstergesini python koduna çevirmeye ve bu kod üzerinden filtreleme yapmaya çalıştım fakat TW üzerindeki grafik görüntüsü ile Python grafik görüntüsü birbirinden farklı oluyor tw de cci-ema üzerinde görünürken benim yazdığım kodda altında oluyor neyi yanlış yapıyorum hem bu sorunu gidermek hem de cci göstergesinin ema değerini yukarı yönlü kesen hisseleri filtrelemek istediğimde filtreleme sonrasında listelediği hisseleri tw ile kontrol ettiğimde ya kesişim olmadığını ya da kesişim noktasından çok ileride olduğunu görüyorum oysa ben tam kesişim anında ki hisseleri filtrelemek istiyorum lütfen bu konuda profesyonel arkadaşlar yardımcı olurlarsa çok sevinirim kod örneğini aşağıda sunuyorum
import numpy as np
import yfinance as yf
import pandas as pd
def calculate_wma(src, length):
weights = np.arange(1, length + 1)
wma = np.convolve(src, weights, mode='full') / weights.sum()
return wma[:-(length-1)]
def calculate_dev(src, length):
mean = np.mean(src[-length:])
dev = np.sqrt(np.mean((src[-length:] - mean) ** 2))
return dev
def calculate_ema(data, window):
c = 2.0 / (window + 1)
ema = np.zeros_like(data)
ema[0] = data[0]
for i in range(1, len(data)):
ema[i] = (data[i] - ema[i-1]) * c + ema[i-1]
return ema
def analyze_symbol(symbol, cci_length, ema_length):
try:
data = yf.download(symbol, start="2024-03-01", end="2024-04-25", interval="1h")
if data.empty:
raise ValueError(f"No price data found for symbol {symbol}")
src = data['Close'].values
ma1 = calculate_wma(src, cci_length)
cci1 = (src - ma1) / (0.015 * calculate_dev(src, cci_length))
ema_cci1 = calculate_ema(cci1, ema_length)
crossings = np.where(np.diff(np.sign(cci1 - ema_cci1)))[0]
if len(crossings) > 0 and cci1[crossings[-1]] > ema_cci1[crossings[-1]]:
return symbol
except Exception as e:
raise ValueError(f"Failed analysis for {symbol} with error: {e}")
def filter_symbols(symbols_df, cci_length, ema_length):
filtered_symbols = []
total_symbols = len(symbols_df)
for i, symbol in enumerate(symbols_df['Symbol'], 1):
print(f"Analyzing symbol {i}/{total_symbols}: {symbol}")
try:
result = analyze_symbol(symbol, cci_length, ema_length)
if result:
filtered_symbols.append(result)
except ValueError as e:
print(e) # Hata mesajını ekrana yazdır
return filtered_symbols
def save_symbols_to_excel(filtered_symbols, output_file):
filtered_symbols_df = pd.DataFrame(filtered_symbols, columns=['Symbol'])
filtered_symbols_df.to_excel(output_file, index=False)
def main():
print("Merhaba Ben Filtreleme Sorgusu Lütfen Excel Dosya Yolunu Aşağıya Girin")
symbol_file = input("Enter the path to the Excel file containing stock symbols: ")
symbols_df = pd.read_excel(symbol_file)
cci_length = int(input("Enter the CCI Length: "))
ema_length = int(input("Enter the EMA Length: "))
print("Filtering symbols...")
filtered_symbols = filter_symbols(symbols_df, cci_length, ema_length)
output_file = 'CCİ-Hisseler.xlsx'
save_symbols_to_excel(filtered_symbols, output_file)
print(f"Filtered symbols saved to {output_file}")
if __name__ == "__main__":
main()
ayrıca TW kodu ise yine aşağıda sunuyorum
study(title="CCIEMA", shorttitle="CCI+EMA by perrito Blacky")
length1 = input(20, minval=1, title="CCI")
ma_length = input(13, minval=1, title="EMA")
src = input(close, title="Source")
ma1 = wma(src, length1)
cci1 = (src - ma1) / (0.015 * dev(src, length1))
//plot(ema(cci1, ma_length), color=green, linewidth=2)
plot(ema(cci1, ma_length), linewidth=2)
plotColour = (cci1 > ema(cci1, ma_length)) ? green : red
plotCCIEMA = plot(series=cci1, color=plotColour, linewidth=2)
//plotHoriz = plot(series=0, color=blue, style=circles)
//fill(plot1=plotCCIEMA, plot2=plotHoriz, color=blue, transp=90)
band0 = hline(200, color=red)
band1 = hline(100, color=blue)
band2 = hline(0,title="zero")
band3 = hline(-100, color=blue)
band4 = hline(-200, color=red)
fill(band1, band3, color=blue, transp=95)