ब्रीज एपीआई डेटा का उपयोग करके चार्ट कैसे बनाएं?

27 May 2022|

2 min read |

by ICICI Securities Team

आपने हमारी तरफ से कुछ लेख देखे होंगे जो ब्रीज एपीआई के कई उपयोग-मामलों को उजागर करते हैं। डेटा का उपयोग करने के बहु-गुना तरीकों से आपको अवगत कराने की हमारी अथक खोज में, आइए हम चार्ट पर भी ध्यान केंद्रित करें। यदि आप बाजारों के क्षेत्र में एक व्यापारी या यहां तक कि शुरुआत कर रहे हैं, तो आपने बाजारों के तकनीकी चार्ट देखे होंगे। ये चार्ट सरल लाइन ग्राफ से लेकर जटिल मोमबत्ती की छड़ें तक हो सकते हैं जिनमें कई तकनीकी संकेतक लगे हुए हैं।

तो इस लेख में, हम डेटा के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पहलू को देखेंगे। हम पहले ब्रीज एपीआई का उपयोग करके इक्विटी स्टॉक के लिए डेटा डाउनलोड करेंगे और फिर डाउनलोड किए गए डेटा के लिए चार्ट बनाने के लिए पांडा और मैटप्लॉटलिब जैसे शक्तिशाली ओपन सोर्स लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे।

काम

हम 2022 की शुरुआत से आईटीसी स्टॉक के लिए दैनिक ओएचएलसी डेटा डाउनलोड करेंगे और फिर इसके लिए एक चार्ट बनाएंगे।

#We कोड के प्रत्येक ब्लॉक को आपकी समझ के लिए एक सरल स्पष्टीकरण प्रदान किया है:

^पहला कदम आपके एपीआई कुंजी और सत्र टोकन का उपयोग करके ब्रीज एपीआई के साथ संबंध स्थापित करना है( इन कुंजियों को कहां ढूंढना है, यह जानने के लिए शब्दों पर क्लिक करें)।

breeze_connect आयात ब्रीजकनेक्ट से
आईएसईसी = ब्रीजकनेक्ट (api_key =" आपकी एपीआई कुंजी ")
isec.generate_session (api_secret =" आपकी एपीआई गुप्त कुंजी",

session_token =" आपका सत्र कुंजी ")

अगला चरण कुछ पुस्तकालयों को डाउनलोड करना है जो आपके कोड की क्षमता को कई चीजें करने के लिए जोड़ देंगे जैसे - स्प्रेडशीट विश्लेषण करें या चार्ट बनाएं

#install पांडा और मैटप्लॉट लिब लाइब्रेरी
पाइप पांडा स्थापित करें

पाइप मैटप्लॉटलिब स्थापित करें

अपने कोड में पांडा लाइब्रेरी #import
के रूप में पांडा आयात करें पीडी
#import चार्टिंग लाइब्रेरी - आपके कोड में मैटप्लॉट
पीएलटी के रूप में मैटप्लॉटलिब.पाइप्लॉट आयात करें

अब हम वर्ष की शुरुआत यानी 01 जनवरी 2022 से आज यानी 20 मई 2022 तक एनएसई पर सूचीबद्ध 'आईटीसी' शेयर के लिए दैनिक डेटा डाउनलोड करेंगे

ब्रीज एपीआई का उपयोग करके दैनिक ऐतिहासिक डेटा #downloading

डेटा = isec.get_historical_data (अंतराल = "1 दिन",
                            from_date = "2022-01-01T07:00:00.000Z",
                            to_date = "2022-05-20T18:00:00.000Z",
                            stock_code ="आईटीसी",
                            exchange_code ="एनएसई",
                            product_type ="नकद")

उपरोक्त डेटा को उस पर संचालित करने के लिए डेटाफ्रेम में #storing
डीएफ = पीडी। डेटाफ्रेम (डेटा["सफलता"])

अब हम ब्रीज एपीआई से प्राप्त डेटा को एक व्यावहारिक प्रारूप में समायोजित करेंगे। हम ऐसा इसलिए करते हैं क्योंकि प्राप्त डेटा टेक्स्ट (स्ट्रिंग) प्रारूप में है और हमें डेटा से संख्याओं को निकालना होगा।

# संख्या प्रारूप के लिए 'बंद करें' स्तंभ परिवर्तित करें
डीएफ ['new_close'] = डीएफ ['क्लोज़']. एसटाइप (फ्लोट)
# दिनांक प्रारूप के लिए 'दिनांक समय' स्तंभ परिवर्तित करें
डीएफ ['दिनांक']= pd.to_datetime (डीएफ['डेटटाइम'])

अंतिम चरण 2 कॉलम - दिनांक (एक्स अक्ष में) और दैनिक समापन मूल्य (वाई अक्ष में) के लिए चार्ट बनाना है

#charting कोलोमन्स - डेटाफ्रेम का 'डेटटाइम' और 'क्लोजिंग प्राइस'
चित्र (अंजीर = (13,3)) चार्ट का #size
शीर्षक ('आईटीसी का समापन मूल्य') चार्ट का #Title
एक्स अक्ष का #label पीएलटी.एक्सलेबल ('डेटटाइम')
पीएलटी.वाईलेबल ('समापन मूल्य') वाई अक्ष का #label

प्लॉट (डीएफ ['दिनांक'], डीएफ ['new_close']) एक चार्ट में डेटाफ्रेम कोलाउमन को प्लॉट करने के लिए #command है

आउटपुट कुछ इस तरह दिखना चाहिए:

हैप्पी लर्निंग एंड ट्रेडिंग !!

कृपया हमारे आवश्यक लिंक देखें जिसमें ऐसे और स्निपेट हैं:

मुख पृष्ठ: https://www.icicidirect.com/futures-and-options/api/breeze

हवा समुदाय: https://community.icicidirect.com/api

पायथन एसडीके पैकेज: https://pypi.org/project/breeze-connect/

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