# chanvis **Repository Path**: qtfy2020/chanvis ## Basic Information - **Project Name**: chanvis - **Description**: 基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码,适用于缠论量化研究,和其他的基于几何交易的量化研究。 缠论量化 摩尔缠论 缠论可视化 TradingView TV-SDK - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 3 - **Created**: 2024-03-05 - **Last Updated**: 2024-03-05 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码,适用于缠论量化研究,和其他的基于几何交易的量化研究。 参考文章:文章连接 在线体验:http://162.14.82.169:8134/ 图片: ## 架构体系 1. 使用TradingView的本地SDK做可视化,支持本地或者云平台部署。 1. 前端使用vue和typescript来实现的画图的功能和接口。 2. 后端使用Python的Web框架Flask,提供api接口。 3. 使用MongoDB来存储K线的历史数据,缠论识别出来的结构数据。 ## 功能点 1. 实现了在TradingView的界面上,自定义按钮(button),实现画笔、线段、中枢的功能; 2. 实现了自定义指标的功能点; 3. 完美的继承了在线TradingView的大部分功能(因为sdk版本的功能,要落后与在线的版本一点); 4. 没有画图数量的限制; 5. 可以完全的自定义各种数据点,实现自己的千人千缠的需求; 6. 可以保存画的图,后续加载使用(暂未添加,可以直接使用TV官方的一个代码,基于Django和Postgresql实现); 7. 实现逐K回放的功能(使用较复杂,暂未添加); ## 目录结构说明 ```bash ├── README.md ├── api # API目录 │   ├── chanapi.py # 核心的接口代码 │   ├── requirements.txt # python的包依赖 │   ├── symbol_info.py # 加载票的名字,开源通过TV界面搜索 ├── comm │   ├── __init__.py │   └── conf.py # 配置信息 ├── data # mongodb的数据,使用后面的:hetl/hmongo/restore_chanvis_mongo.sh 导入本目录的数据 │   ├── config │   ├── nlchan │   └── stock ├── hetl # K线history 的 ETL相关 │   ├── hmgo # mongo数据库相关 │   ├── selcoin # 选币相关 │   └── stock # 股票相关 ├── pics # 图片目录 │   └── sz000001.jpg ├── ui │   ├── README.md # 说明,安装npm的库,启动 │   ├── package.json # 库的版本 │   ├── public # 需要把官方的charting_library/和datafeeds/目录复制到此处 │   ├── src # 前端源代码,主要是:src/components/ChanContainer.vue └── utils ├── __init__.py ├── dtlib.py # 日期相关的辅助函数 └── nlchan.py # naturalchan相关的辅助函数 ``` ## 已知bug 1. 本程序已发现一些bug,就是目前是全量画线的功能,当K线还没有加载出来的时候,画线就会画在边框,形成一条难看的线。刷新整个页面再来吧。 2. 本人主要做数据挖掘,使用Python。并不熟悉前端,包括vue和js,全是用到一点去搜索一点,因此代码仅供参考。 3. 当然,非常欢迎专业前端参与贡献,这样好多想法应该都可以实现。 ## 缠论说明 本代码目前提供了一个可用的demo系统,可以按自己的需求,来参照里面的部分实现,去完成每个人自己的缠论量化的伟大的事业,去实现自己的千人千缠的可视化。 本人目前走的是缠论的一个小众分支--摩尔缠论,demo里面提供的示例数据也是通过这个策略来实现的,各位只需要参考里面的数据结构、接口、可视化等的实现方式,再根据自己的需求,去优化自己的代码即可。 demo的数据的准确性,各位也不要太在意,这块是我目前还需要不断完善的点,也是我接下来的重点。一个完美的结构,是需要大量的时间去优化和实现的。 本开源的代码,不具有量化策略的功能,也不具备回测等功能,其目的只是提供一个几何分析的可视化工具而已,期望不要太高。 如果对以缠论为代表的几何交易的程序化实现和可视化有需求,也不要期望太低,基于TV的可视化,会给你不一样的体验。 ## 联系作者 欢迎对缠论量化有兴趣的伙伴,一起讨论,去实现那完美的几何结构!尤其欢迎一起讨论和共同学习【摩尔缠论】。 加好友请备注:自然之缠 (否则不予通过)。