Extraer datos de TradeStation para poder analizar con la IA (Python)

Bueno, ahora habría que darle un formato que se pueda analizar.

Yo soy partidario de JSON.

Aunque como dices, podemos hacer nuestro propio formado y parsearlo igualmente.

La opción simplificada que utilizamos en tu formación de periodo por linea y datos separados por comas también es muy secilla.

Aunque JSON ya tiene sus propias funciones para analizar estas cadenas por lo que me resulta más sencillo.

🙄 miedito me estais dando

Para extraer datos de TradeStation para poder analizarlos con la IA en Python, puedes seguir estos pasos:

1. Instala la API de TradeStation. Puedes encontrar la API en el sitio web de TradeStation.
2. Crea una cuenta de API. Para crear una cuenta de API, necesitas un número de cuenta de TradeStation y una contraseña.
3. Obtén las credenciales de tu API. Una vez que hayas creado una cuenta de API, podrás obtener las credenciales de tu API en el sitio web de TradeStation.
4. Importa la API de TradeStation en Python. Puedes importar la API de TradeStation usando el siguiente código:

Python

import TradeStation

1. Crea una instancia de la API de TradeStation. Una vez que hayas importado la API de TradeStation, puedes crear una instancia de la API usando el siguiente código:

Python

api = TradeStation.API(
    username="tu_nombre_de_usuario",
    password="tu_contraseña",
    token="tu_token",
)

1. Ejecuta una consulta a la API de TradeStation. Para extraer datos de la API de TradeStation, puedes ejecutar una consulta. Por ejemplo, para obtener los datos de precios de una acción, puedes usar el siguiente código:

Python

prices = api.get_prices("AAPL")

Esta consulta devolverá un objeto DataFrame con los datos de precios de la acción AAPL.

1. Almacena los datos en un archivo. Una vez que hayas extraído los datos de la API de TradeStation, puedes almacenarlos en un archivo para poder analizarlos posteriormente. Por ejemplo, para almacenar los datos de precios de la acción AAPL en un archivo CSV, puedes usar el siguiente código:

Python

prices.to_csv("data/AAPL.csv")

Este código creará un archivo CSV llamado data/AAPL.csv con los datos de precios de la acción AAPL.

Una vez que tengas los datos almacenados en un archivo, puedes analizarlos con la IA en Python. Por ejemplo, puedes usar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir los precios futuros de la acción.

Aquí tienes un ejemplo de código para analizar los datos de precios de una acción con un algoritmo de aprendizaje automático:

Python

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Importa los datos
data = pd.read_csv("data/AAPL.csv")

# Selecciona los datos de precios
prices = data["Close"]

# Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(prices, prices.shift(1), test_size=0.25)

# Entrena el modelo
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predice los precios futuros
predictions = model.predict(X_test)

# Calcula el error
error = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))

print(error)

Este código importará los datos de precios de un archivo CSV llamado data/AAPL.csv. Luego, seleccionará los datos de precios y los dividirá en conjuntos de entrenamiento y prueba. Después, entrenará un modelo de regresión lineal en el conjunto de entrenamiento. Finalmente, predecirá los precios futuros en el conjunto de prueba y calculará el error del modelo.

Puedes modificar este código para usar un algoritmo de aprendizaje automático diferente o para analizar otros datos de TradeStation.