{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

Документация по moexalgo - библиотека для Algopack Мосбиржи

Совсем недавно, буквально 2 месяца назад, Мосбиржа запустила Algopack и выложила на Гитхаб долгожданную многими библиотеку на python – moexAlgo, которая должна упростить работу с AlgoPack API.

Что такое Алгопак?

ALGOPACK предоставляет исторические данные, на которых можно тестировать стратегии и делать бэктестинг. Также предполагаются онлайн данные для запуска торговых стратегий.

Данные в ALGOPACK включают:

  • Super Candles – 5-минутные свечи с 50+ параметрами, история с 2020 года
  • Mega Alerts – уведомления о рыночных аномалиях.
  • Market Signals – сигналы о рыночных аномалиях.
  • Market Data – стандартные онлайн данные: стаканы и свечи.

Исторические данные в алгопаке доступны с 2020 года. Доступ к данным возможен через API и Python-клиент на библиотеке moexAlgo.

В настоящий момент в Алгопаке доступен только раздел Super Candles (суперсвечи), который (согласно информации с мосбиржи) имеет более 50 готовых сигналов, рассчитанных:

  • На потоке сделок: средневзвешенные цены, доля покупок/продаж, объемы.
  • На потоке заявок: количество, объем новых и снятых заявок.
  • На стакане котировок: дисбаланс спроса/предложения, ликвидность, спреды.

Сигналы публикуются каждую минуту! Таким образом, ALGOPACK упрощает создание торгового алгоритма, предоставляя качественные биржевые данные.

Итак, прежде чем приступить к изучению и тестированию библиотеки moexalgo, я решил для удобства её изучения создать документацию (help).

Создаем документацию

Наличие документации очень важно и удобно, особенно для таких как я – начинающих изучать язык Python.

Хорошо документированная библиотека сильно повышает ее ценность для сообщества разработчиков и упрощает её использование.

  • Документирование библиотеки облегчает использование и понимание – можно сразу узнать для чего предназначен каждый объект и метод библиотеки;
  • Наличие документации определенно увеличит вовлеченность со стороны сообщества, а также сокращает время на разработку, поддержку и любые изменения кода.

Docstrings (докстринги) – это строки документации в исходном коде на Python, которые описывают, что делает код. Они пишутся в самом начале определения функций, методов, классов или модулей и заключаются в тройные кавычки. Примерно так:

Конечно рекомендуется еще и добавлять рабочие примеры использования, дополнять описания реальными примерами работы с кодом. Это избавляет пользователей от необходимости самостоятельно экспериментировать. И именно этого мне сейчас и не хватает! Мое пожелание разработчикам мосбиржи написать конспект по практическому применению библиотеки!

Для текущей версии библиотеки moexalgo 1.0.1 я сгенерировал документацию в виде HTML страниц.Сделано это с помощью утилиты Pdoc (Auto-generate API documentation for Python projects).

Установите эту библиотеку командой «pip install pdoc3» и далее, убедившись, что moexalgo установлена в вашем окружении, создайте документацию в виде html файлов следующей командой: "pdoc --html -o ./ moexalgo".

Если Вы получаете ошибку, а они появляются часто даже при создании документации по популярным библиотекам, то используйте команду «pdoc --html -o ./ --skip-errors moexalgo».

Все! Полноценная документация будет лежать в одноименной папке в виде html файлов. Ну и если заморачиваться с установкой pdoc3 нет желания, то можете использовать мой вариант:

Пользуйтесь на здоровье. Как библиотека обновится — обновлю и документацию.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда