Да можно использовать Matplotlib, туда ещё нужно подгрузить mplfinance - в итоге в зависимости от компа при 2000+ свечах у вас будет начинать лагать, при 10000+ свечах это становиться похожим на ад и тут нет речи о таком же комфорте анализа как на .js
Из годного на python есть finplot он использует видеокарту и там есть минимальный набор инструментов для рисования, но это не сравнимо со связкой nodejs/echarts в универсальности. Да можно делать python -> db -> .js но тогда это не однородная вещь.
Главный минус локального Python-скрипта в том, что на выходе мы получаем лишь статичные скриншоты. Веб-решение на .js гораздо практичнее, так как позволяет развернуть индикатор по ссылке на полноценном графике. Это дает два важных преимущества: Во-первых, кроссплатформенность — анализ доступен и с ПК, и с телефона. Во-вторых, возможность бэктеста — можно листать график и изучать исторические сигналы. Это критически важно, так как монеты ведут себя по-разному. Индикатор, настроенный под характер и ликвидность BTCUSDT, будет давать совершенно иную картину на GRTUSDT, и проверять это нужно на интерактивном графике, а не по картинкам.
И тут индикатор на .js себя показывает на все 100% то что вы видите на экране = то что видит код на сервере.
Не понимаю почему все пишут стратегии на Python как вы визуально проверяете всё это? Самое удобное это JS как по мне ну и исходя из увиденного см. скриншот сложно сказать о прибыльности стратегии, мне даже лень было прогонять её через тестер т.к. визуально видно что ложных сигналов много.
а вы пробовали это сделать?
Да можно использовать Matplotlib, туда ещё нужно подгрузить mplfinance - в итоге в зависимости от компа при 2000+ свечах у вас будет начинать лагать, при 10000+ свечах это становиться похожим на ад и тут нет речи о таком же комфорте анализа как на .js
Из годного на python есть finplot он использует видеокарту и там есть минимальный набор инструментов для рисования, но это не сравнимо со связкой nodejs/echarts в универсальности. Да можно делать python -> db -> .js но тогда это не однородная вещь.
Главный минус локального Python-скрипта в том, что на выходе мы получаем лишь статичные скриншоты. Веб-решение на .js гораздо практичнее, так как позволяет развернуть индикатор по ссылке на полноценном графике. Это дает два важных преимущества: Во-первых, кроссплатформенность — анализ доступен и с ПК, и с телефона. Во-вторых, возможность бэктеста — можно листать график и изучать исторические сигналы. Это критически важно, так как монеты ведут себя по-разному. Индикатор, настроенный под характер и ликвидность BTCUSDT, будет давать совершенно иную картину на GRTUSDT, и проверять это нужно на интерактивном графике, а не по картинкам.
И тут индикатор на .js себя показывает на все 100% то что вы видите на экране = то что видит код на сервере.
код js версии тут: https://1drv.ms/u/c/f51ae775f7e1f9a4/IQCYqATDddfWQLfo5XZqdu4_ARDe88TvDf5jgcEOBSgHtIQ?e=uFAo1i
Не понимаю почему все пишут стратегии на Python как вы визуально проверяете всё это? Самое удобное это JS как по мне ну и исходя из увиденного см. скриншот сложно сказать о прибыльности стратегии, мне даже лень было прогонять её через тестер т.к. визуально видно что ложных сигналов много.
Может я конечно что то не так написал в коде?