Metadata-Version: 2.1
Name: CARNETORDREKB
Version: 1.0.0
Summary: Algorithm for finance
Home-page: UNKNOWN
License: MIT
Platform: UNKNOWN
Description-Content-Type: text/markdown

```python
#Nous allons faire un test pour bien vÃ©rifier que notre exchange marche bien
#Et pour Ã©galement bien expliquer les rÃ¨gles de ce dernier
order_book = OrderBook()

# On crÃ©e des ordres limites pour donner Ã  notre marchÃ© une profondeur

limit_orders = [{'type' : 'limit', 
                   'side' : 'ask', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 101,
                    'trade_id' : 100},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'ask', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 103,
                    'trade_id' : 101},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'ask', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 101,
                    'trade_id' : 102},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'ask', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 101,
                    'trade_id' : 103},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'bid', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 99,
                    'trade_id' : 100},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'bid', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 98,
                    'trade_id' : 101},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'bid', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 99,
                    'trade_id' : 102},
                   {'type' : 'limit', 
                    'side' : 'bid', 
                    'quantity' : 5, 
                    'price' : 97,
                    'trade_id' : 103},
                   ]

# On rajoute les ordres dans notre Orderbook
for order in limit_orders:
    trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)

# Le book courant peut Ãªtre assimiler Ã  un print
print(order_book)
# Comme nous pouvons le voir Ã  ce moment nous avons notre order books avec les Bids, les asks et les Trades
# Il n'y a aucun trade pour le moment et c'est fait exprÃ¨s quand nous avons spÃ©cifier les ordres 
# Ce sont tous des ordres limites et qui ne se croisent pas donc la rÃ©sultante et qu'aucun trade ne peut s'effectuer
# Voyons Ã©galement ce pourquoi nous avons choisie la structure d'arbre Bicolore car nous avons une double classification
# Pour les bids ils sont classer dans un premier temps par prix dÃ©croissant et puis par le timestamp de l'ordre au sein d'un mÃªme prix en ordre croissant
# Pour les asks ils sont classer dans un premier temps par prix en ordre croissant et puis par le timestamp des ordres au sein d'un mÃªme prix en ordre croissant
# Autrement le meilleur Ask celui qui va Ãªtre privilÃ©gier pour tous ordre, qui sera prioritaire est le Ask ayant le prix le plus faible et Ã©tant arrivÃ© le plus tÃ´t
# Et le meilleur Bid est celui qui va Ãªtre privilÃ©gier pour tous ordre Ask arrivant, le Bid qui sera prioritaire est le Bid ayant le prix le plus Ã©levÃ© et Ã©tant arrivÃ© le plus tÃ´t
# Et c'est exactement comme celÃ  que fonctionne un exchange

print(order_book.get_best_ask())
print(order_book.get_volume_at_price('bid', order_book.get_best_bid()))
print(order_book.get_best_bid())
bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
print(trades_done)
print(bids[0])
print(asks)
print("#########################")
# On soumet un limit order Bid qui Ã  un prix plus Ã©levÃ© que le meilleur Ask soit le Ask ayant le prix le plus faible 
crossing_limit_order = {'type': 'limit',
                        'side': 'bid',
                        'quantity': 2,
                        'price': 102,
                        'trade_id': 109}

print(crossing_limit_order)
trades, order_in_book = order_book.process_order(crossing_limit_order, False, False)
print("Un Trade Prend Place car le Bid entrant croise le meilleur Ask")
print(trades)
#Or on voit qu'un trade Ã  bien eu lieu au prix du meilleur Ask soit 101 et que 2 quantitÃ© ont Ã©tÃ© Ã©changer
#L'Ã©lÃ©ment intÃ©ressent Ã  noter ici est bien que nous avons uniquement le premier acheteur qui a partciper Ã  la transaction
#Et c'est bien lÃ  la preuve que nous avons bien l'ordre d'arriver des ordres qui compte c'est le meilleur Ask arrivÃ© le plus tot qui a participer Ã  la transaction
print(order_book)
bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
print(trades_done[0]['prix'])
print(trades_done[0]['quantitÃ©'])
print(trades_done)
#Et lÃ  nous voyons bien comment le carnet d'ordre s'est actualisÃ© en consÃ©quence en effet les quantitÃ©s du meilleur ordre Ask ont diminuer de 2 pour arriver Ã  3
print("###############")
# If a limit order bid croise le meilleur Ask mais est partiellement matchÃ©, du a un volume insuffissant Ã  ce prix le volume restant sera
# placer dans le book comme un lim order Bid pour la quantitÃ© restant tous en respectant l'ordre toujours
big_crossing_limit_order = {'type': 'limit',
                            'side': 'bid',
                            'quantity': 50,
                            'price': 102,
                            'trade_id': 110}
print(big_crossing_limit_order)
trades, order_in_book = order_book.process_order(big_crossing_limit_order, False, False)
print("Un gros ordre bid limit croise le meilleur ask. Le volume restant est placer dans le book")
print(trades)
print(order_book)
print("###########################")

# Market Order
#Les ordres aux marchÃ© se focus plus sur la quantitÃ© quelque soit le prix 
# Les Market orders ont besoin uniquement de la spÃ©cification d'un cotÃ© (bid ou ask), une quantitÃ©, et leur trade id unique
market_order = {'type': 'market',
                'side': 'ask',
                'quantity': 40,
                'trade_id': 111}
trades, order_id = order_book.process_order(market_order, False, False)
print("#################")
print(trades)
print("#############")
print("un market order prend le volume spÃ©cifiÃ© de l'intÃ©rieur du book, quelque soit le prix")
#Les market orders consomme de la liquiditÃ© dans le marchÃ©
print("Un market ask pour 40 nous donne:")
print(order_book)
print("###############")

#A noter ici que nous considÃ©rons ici une variation du Capital Ã  partir du moment ou l'ordre est envoyÃ© et pas au moment 
#Ou le trade a eu lieu c'est une simplification bien sur mais en soit elle peut Ãªtre justifiÃ© par le fait que par soucis 
#De simplication aucun trader ne pourras changer ou supprimer son ordre mais Ã  noter que chaque trader peut modifier voir mÃªme
#Supprimer son ordre notre Classe OrderBook() peux gÃ©rer ce cas sans problÃ¨me tous en conservant l'ordre
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def mvt_avg(a, n=3):
    ret = np.cumsum(a, dtype=float)
    ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
    return ret[n - 1:] / n

order_book = OrderBook()
def generate_lim_orders(nb_orders, price_range_bid, price_range_ask, qte_range_ask, qte_range_bid):
  limit_orders = []
  trade_id_list = []
  for i in range(nb_orders):
    order_type = 'limit'
    alea = np.random.randint(0,2)
    if alea == 0:
      side = 'ask'
      quantity = np.random.randint(qte_range_ask[0], qte_range_ask[1]+1)
      price = np.random.randint(price_range_ask[0], price_range_ask[1]+1)
      trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
      quote = {'type' : order_type, 
               'side' : side, 
               'quantity' : quantity, 
               'price' : price,
               'trade_id' : trade_id}
      limit_orders.append(quote)
    else:
      side = 'bid'
      quantity = np.random.randint(qte_range_bid[0], qte_range_bid[1]+1)
      price = np.random.randint(price_range_bid[0], price_range_bid[1]+1)
      trade_id = 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
      quote = {'type' : order_type, 
               'side' : side, 
               'quantity' : quantity, 
               'price' : price,
               'trade_id' : trade_id}
      limit_orders.append(quote)
  return limit_orders



class Trader_quantity:

  def __init__(self, K, pnl=0, nb_actions=0):
    self.K = K
    self.K_initial = self.K
    self.nb_actions = nb_actions 
    self.pnl = pnl
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    quote = {'type' : np.nan, 
               'side' : np.nan, 
               'quantity' : np.nan, 
               'price' : np.nan,
               'trade_id' : self.trade_id}
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions, 'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.val=False

  def trade_first(self, order_book):
    best_ask = order_book.get_best_ask()
    best_bid = order_book.get_best_bid()
    qte_best_ask = order_book.get_volume_at_price('ask', best_ask)
    qte_best_bid = order_book.get_volume_at_price('bid', best_bid)
    vol_possible_to_buy = self.K/best_ask
    vol_possible_to_sell = self.nb_actions
    if self.K>0 and vol_possible_to_buy<qte_best_ask:
      self.order_type = 'limit'
      self.side = 'ask'
      self.quantity = vol_possible_to_buy
      self.price = best_ask
      self.last_price = best_ask
      quote = {'type' : self.order_type, 
               'side' : self.side, 
               'quantity' : self.quantity, 
               'price' : self.price,
               'trade_id' : self.trade_id}
      self.K -= vol_possible_to_buy*best_ask
      self.pnl -= vol_possible_to_buy*best_ask
      self.nb_actions += self.quantity
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions, 'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=True
    elif self.nb_actions<qte_best_bid and self.nb_actions>0:
        self.order_type = 'limit'
        self.side = 'bid'
        self.quantity = max(self.nb_actions-1,0)
        if self.quantity<=0:
          quote = {'type' : np.nan, 
                  'side' : np.nan, 
                  'quantity' : np.nan, 
                  'price' : np.nan,
                  'trade_id' : self.trade_id}
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=False
        else:
          self.price = best_bid
          self.last_price = self.price
          quote = {'type' : self.order_type, 
                  'side' : self.side, 
                  'quantity' : self.quantity, 
                  'price' : self.price,
                  'trade_id' : self.trade_id}
          self.K += self.quantity*best_bid
          self.pnl += self.quantity*best_bid
          self.nb_actions -= self.quantity
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

  def tradeSecond(self, order_book):
    if self.nb_actions>0 and self.val==True:
      best_bid = order_book.get_best_bid()
      if best_bid>self.last_price:
        self.order_type = 'limit'
        self.side = 'bid'
        self.quantity = max(self.nb_actions-1,0)
        if self.quantity<=0:
          quote = {'type' : np.nan, 
                  'side' : np.nan, 
                  'quantity' : np.nan, 
                  'price' : np.nan,
                  'trade_id' : self.trade_id}
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=False
        else:
          self.price = order_book.get_best_bid()
          quote = {'type' : self.order_type, 
                  'side' : self.side, 
                  'quantity' : self.quantity, 
                  'price' : self.price,
                  'trade_id' : self.trade_id}
          self.K += self.quantity*best_bid
          self.pnl += self.quantity*best_bid
          self.nb_actions -= self.quantity
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=True
      else:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

class Trader_Buy_and_sell:

  def __init__(self, order_book):
    best_ask = order_book.get_best_ask()
    qte_best_ask = order_book.get_volume_at_price('ask', best_ask) 
    self.K = qte_best_ask*best_ask
    self.K_initial = self.K 
    self.pnl = 0
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    self.last_price = best_ask
    self.K -= self.K
    self.pnl -= self.K
    self.nb_actions = qte_best_ask
    type_order = 'limit'
    self.side = 'ask'
    quote = {  'type' : type_order, 
               'side' : self.side, 
               'quantity' : qte_best_ask, 
               'price' : best_ask,
               'trade_id' : self.trade_id}
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.trader_balance_sheet.append(dico)
    self.val=True

  def trade(self, order_book):
    if self.side == 'ask':
      best_bid = order_book.get_best_bid()
      qte_best_bid = max(self.nb_actions,0)
      if qte_best_bid<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        if best_bid>self.last_price:
          type_order = 'limit'
          self.side = 'bid'
          self.last_price = best_bid
          self.K += best_bid*qte_best_bid
          self.pnl += best_bid*qte_best_bid
          self.nb_actions -= qte_best_bid
          quote = {  'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : qte_best_bid, 
                'price' : best_bid,
                'trade_id' : self.trade_id}
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=True
        else:
          quote = {'type' : np.nan, 
                  'side' : np.nan, 
                  'quantity' : np.nan, 
                  'price' : np.nan,
                  'trade_id' : self.trade_id}
          self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
          dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
          self.trader_balance_sheet.append(dico)
          self.val=False
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

class Trader_aleatoire:

  def __init__(self, K, pnl, nb_actions):
    self.K = K
    self.K_initial = self.K 
    self.pnl = pnl
    self.nb_actions = nb_actions
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    quote = {'type' : np.nan, 
               'side' : np.nan, 
               'quantity' : np.nan, 
               'price' : np.nan,
               'trade_id' : self.trade_id}
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.trader_balance_sheet.append(dico)
    self.val = False

  def trade(self, order_book):
    x = np.random.randint(0,2)
    if x == 0 and self.K >= 0:
      type_order = 'market'
      self.side = 'ask'
      quantity = max(self.K/order_book.get_best_ask(),0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type': type_order,
                  'side': self.side,
                  'quantity': quantity,
                  'trade_id': self.trade_id}
        self.K -= quantity*order_book.get_best_ask()
        self.pnl -= quantity*order_book.get_best_ask()
        self.nb_actions += quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    elif x == 1 and self.nb_actions > 0:
      type_order = 'market'
      self.side = 'bid'
      quantity = max(self.nb_actions-1,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type': type_order,
                  'side': self.side,
                  'quantity': quantity,
                  'trade_id': self.trade_id}
        self.K += quantity*order_book.get_best_bid()
        self.pnl += quantity*order_book.get_best_bid()
        self.nb_actions -= quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

class Trader_haussier:
  #Ce trader pense qu'il pourra vendre trÃ¨s chere donc il va acheter en market order puis va envoyer un ordre lim de vente au pire des Bids
  def __init__(self, K, pnl, nb_actions):
    self.K = K
    self.K_initial = self.K
    self.nb_actions = nb_actions 
    self.pnl = pnl
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    quote = {'type' : np.nan, 
               'side' : np.nan, 
               'quantity' : np.nan, 
               'price' : np.nan,
               'trade_id' : self.trade_id}
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.trader_balance_sheet.append(dico)
    self.val=False

  def tradeFirst(self, order_book):
     type_order = 'market'
     self.side = 'ask'
     quantity = max(self.K/order_book.get_best_ask(),0)
     if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
     else:
        quote = {'type': type_order,
                  'side': self.side,
                  'quantity': quantity,
                  'trade_id': self.trade_id}
        self.K -= quantity*order_book.get_best_ask()
        self.pnl -= quantity*order_book.get_best_ask()
        self.nb_actions += quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
     return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

  def SecondTrade(self, order_book):
    if self.nb_actions>0:
      worst_bid = order_book.get_worst_bid() 
      type_order = 'limit'
      self.side = 'bid'
      quantity = max(self.nb_actions-1,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : quantity, 
                'price' : worst_bid,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.K += quantity*worst_bid
        self.pnl += quantity*worst_bid
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        self.nb_actions -= quantity
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

class Trader_baissier:
  #Ce dernier c'est l'inverse du dernier il dispose dejÃ  d'actions et il pense qu'il pourra les racheter Ã  pas chÃ¨re du tout
  def __init__(self, K, pnl, nb_actions):
    self.K = K
    self.K_initial = self.K
    self.nb_actions = nb_actions 
    self.pnl = pnl
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    quote = {'type' : np.nan, 
               'side' : np.nan, 
               'quantity' : np.nan, 
               'price' : np.nan,
               'trade_id' : self.trade_id}
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.trader_balance_sheet.append(dico)
    self.val = False

  def tradeFirst(self, order_book):
    if self.nb_actions>0:
      type_order = 'market'
      self.side = 'bid'
      quantity = max(self.nb_actions-1,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type': type_order,
                  'side': self.side,
                  'quantity': quantity,
                  'trade_id': self.trade_id}
        self.K += quantity*order_book.get_best_ask()
        self.pnl += quantity*order_book.get_best_ask()
        self.nb_actions -= quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

  def SecondTrade(self, order_book):
    if self.nb_actions==0:
      worst_ask = order_book.get_worst_ask() 
      type_order = 'limit'
      self.side = 'ask'
      quantity = max(self.K/order_book.get_worst_ask()-1,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : quantity, 
                'price' : worst_ask,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.K -= quantity*worst_ask
        self.pnl -= quantity*worst_ask
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        self.nb_actions += quantity
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

  def ThirdTrade(self, order_book):
    if self.nb_actions>0:
      worst_bid = order_book.get_worst_bid() 
      type_order = 'limit'
      self.side = 'bid'
      quantity = max(self.nb_actions,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        quote = {'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : quantity, 
                'price' : worst_bid,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.K += quantity*worst_bid
        self.pnl += quantity*worst_bid
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        self.nb_actions -= quantity
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet

class Trader_MA:
  #Ce trader va prendre la Moyenne mobile Ã  n jours des trades prix des trades et va par la suite regarder le moment ou ou le prix du dernier trade passe en dessous de cette MA(n) il vendera
  #il enverra un ordre limite de vente adaptÃ© pour ne rien perdre pour chercher ainsi la meilleur Ã©xecution et inversement si le prix du dernier trade passe au dessus de cette MA(n) il achetera
  def __init__(self, K, pnl, nb_actions, n):
    self.val = False
    self.K = K
    self.K_initial = self.K
    self.nb_actions = nb_actions 
    self.pnl = pnl
    self.n = n
    self.trade_id = 1000*np.random.randint(1,10) + 100*np.random.randint(1,10) + 10*np.random.randint(1,10) + np.random.randint(1,10)
    self.trader_balance_sheet = []
    self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
    quote = {'type' : np.nan, 
               'side' : np.nan, 
               'quantity' : np.nan, 
               'price' : np.nan,
               'trade_id' : self.trade_id}
    dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
    self.trader_balance_sheet.append(dico)

  def firstTrade(self, order_book):
    mva_order = self.n
    bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
    prices_trades = [x['prix'] for x in trades_done[:-1]]
    mva_avg = mvt_avg(prices_trades, mva_order)
    if prices_trades[-1] > mva_avg[-1] and self.K > 0:
      type_order = 'limit'
      self.side = 'ask'
      quantity = max(min(self.K/order_book.get_best_ask()-1, order_book.get_volume_at_price('ask',order_book.get_best_ask())),0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        price = order_book.get_best_ask()
        quote = {'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : quantity, 
                'price' : price,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.K -= price*quantity
        self.pnl -= price*quantity
        self.nb_actions += quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    elif prices_trades[-1] < mva_avg[-1] and self.nb_actions > 0:
      type_order = 'limit'
      self.side = 'bid'
      quantity = max(self.nb_actions-1,0)
      if quantity<=0:
        quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=False
      else:
        price = order_book.get_best_bid()
        quote = {'type' : type_order, 
                'side' : self.side, 
                'quantity' : quantity, 
                'price' : price,
                'trade_id' : self.trade_id}
        self.K += price*quantity
        self.pnl += price*quantity
        self.nb_actions -= quantity
        self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
        dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
        self.trader_balance_sheet.append(dico)
        self.val=True
    else:
      quote = {'type' : np.nan, 
                'side' : np.nan, 
                'quantity' : np.nan, 
                'price' : np.nan,
                'trade_id' : self.trade_id}
      self.rendement_actu = self.K/self.K_initial
      dico = {'Capital Courant' : self.K, 'Pnl CumulÃ©' : self.pnl,'Rendement Actuelle Brute' : self.rendement_actu, 'nb_actions' : self.nb_actions,'ordre_envoyÃ©' : quote}
      self.trader_balance_sheet.append(dico)
      self.val=False
    return self.val, quote, self.trader_balance_sheet


def GetStats(Balancesheet,nom_strat_trader, order_book, all_trades):

  cap_courant = []
  pnl_cum = []
  rdm_act_brute = []

  for i in range(len(Balancesheet)):
    cap_courant.append(float(Balancesheet[i]['Capital Courant']))
    pnl_cum.append(float(Balancesheet[i]['Pnl CumulÃ©']))
    rdm_act_brute.append(float(Balancesheet[i]['Rendement Actuelle Brute']))

  all_trades = [float(x) for x in all_trades]
  trades_df = pd.DataFrame(list(zip(list(np.arange(len(all_trades))), all_trades)), columns = ['Ordre de trades', 'Prix des trades'])
  mean_cap_courant = np.mean(cap_courant)
  std_cap_courant = np.std(cap_courant)
  min_cap_courant = np.min(cap_courant)
  max_cap_courant = np.max(cap_courant)
  q1_cap_courant = np.quantile(cap_courant, 0.25)
  q2_cap_courant = np.quantile(cap_courant, 0.5)
  q3_cap_courant = np.quantile(cap_courant, 0.75)
  Var_cap_courant = np.quantile(cap_courant, 0.95)
  count = len(cap_courant)
  df_stats_cap_courant = pd.DataFrame([count, mean_cap_courant, std_cap_courant, min_cap_courant, max_cap_courant,q1_cap_courant,q2_cap_courant,q3_cap_courant, Var_cap_courant],
                                      columns=['Statistique descriptives Capital Courant pour la strat: {}'.format(nom_strat_trader)],
                                      index=['count', 'Moyenne', 'Ecart-type', 'Min', 'Max', '1er quartile', 'mÃ©diane', '3Ã¨me quartile', '95Ã¨me quantile(VAR)'])

  mean_pnl_cum = np.mean(pnl_cum)
  std_pnl_cum = np.std(pnl_cum)
  min_pnl_cum = np.min(pnl_cum)
  max_pnl_cum = np.max(pnl_cum)
  q1_pnl_cum = np.quantile(pnl_cum, 0.25)
  q2_pnl_cum = np.quantile(pnl_cum, 0.5)
  q3_pnl_cum = np.quantile(pnl_cum, 0.75)
  Var_pnl_cum = np.quantile(pnl_cum, 0.95)
  count = len(pnl_cum)
  df_stats_pnl_cum = pd.DataFrame([count, mean_pnl_cum, std_pnl_cum, min_pnl_cum, max_pnl_cum,q1_pnl_cum,q2_pnl_cum,q3_pnl_cum, Var_pnl_cum],
                                      columns=['Statistique descriptives Pnl CumulÃ© pour la strat: {}'.format(nom_strat_trader)],
                                      index=['count', 'Moyenne', 'Ecart-type', 'Min', 'Max', '1er quartile', 'mÃ©diane', '3Ã¨me quartile', '95Ã¨me quantile(VAR)'])

  mean_rdm_act_brute = np.mean(rdm_act_brute)
  std_rdm_act_brute = np.std(rdm_act_brute)
  min_rdm_act_brute = np.min(rdm_act_brute)
  max_rdm_act_brute = np.max(rdm_act_brute)
  count = len(rdm_act_brute)
  q1_rdm_act_brute = np.quantile(rdm_act_brute, 0.25)
  q2_rdm_act_brute = np.quantile(rdm_act_brute, 0.5)
  q3_rdm_act_brute = np.quantile(rdm_act_brute, 0.75)
  Var_rdm_act_brute = np.quantile(rdm_act_brute, 0.95)
  df_stats_rdm_act_brute = pd.DataFrame([count, mean_rdm_act_brute, std_rdm_act_brute, min_rdm_act_brute, max_rdm_act_brute,q1_rdm_act_brute,q2_rdm_act_brute,q3_rdm_act_brute, Var_rdm_act_brute],
                                      columns=['Statistique descriptives Rendement Actuelle Brute pour la strat: {}'.format(nom_strat_trader)],
                                      index=['count', 'Moyenne', 'Ecart-type', 'Min', 'Max', '1er quartile', 'mÃ©diane', '3Ã¨me quartile', '95Ã¨me quantile(VAR)'])

  mean_all_trades = np.mean(all_trades)
  std_all_trades = np.std(all_trades)
  min_all_trades = np.min(all_trades)
  max_all_trades = np.max(all_trades)
  count = len(all_trades)
  q1_all_trades = np.quantile(all_trades, 0.25)
  q2_all_trades = np.quantile(all_trades, 0.5)
  q3_all_trades = np.quantile(all_trades, 0.75)
  Var_all_trades = np.quantile(all_trades, 0.95)
  df_stats_all_trades = pd.DataFrame([count, mean_all_trades, std_all_trades, min_all_trades, max_all_trades, q1_all_trades, q2_all_trades, q3_all_trades, Var_all_trades],
                                      columns=['Statistique descriptives Capital Courant pour la strat: {}'.format(nom_strat_trader)],
                                      index=['count', 'Moyenne', 'Ecart-type', 'Min', 'Max', '1er quartile', 'mÃ©diane', '3Ã¨me quartile', '95Ã¨me quantile(VAR)'])

  return df_stats_cap_courant, df_stats_pnl_cum, df_stats_rdm_act_brute, trades_df, cap_courant, pnl_cum, rdm_act_brute 


def GetList(traders, nom_strat_trader, trajecs):

    for Balancesheet, j in zip(traders, range(len(traders))):
      cap_courant = []
      pnl_cum = []
      rdm_act_brute = []
      trajec = []

      for i in range(len(Balancesheet)):
        cap_courant.append(float(Balancesheet[i]['Capital Courant']))
        pnl_cum.append(float(Balancesheet[i]['Pnl CumulÃ©']))
        rdm_act_brute.append(float(Balancesheet[i]['Rendement Actuelle Brute']))

      for i in range(len(trajecs[j])):
        trajec.append(float(trajecs[j][i]))
      cap_courant = np.array(cap_courant)
      pnl_cum = np.array(pnl_cum)
      rdm_act_brute = np.array(rdm_act_brute)

      if j==0:
        df_cap_courant = pd.DataFrame(cap_courant, columns=["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader])
        df_pnl_cum = pd.DataFrame(pnl_cum, columns=["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader])
        df_rdm_act_brute = pd.DataFrame(rdm_act_brute, columns=["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader])
        df_trajec = pd.DataFrame(trajec, columns=["trajectoires "+str(j)+' '+nom_strat_trader])

      else:
        df_cap_courant["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader] = cap_courant
        df_pnl_cum["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader] = pnl_cum
        df_rdm_act_brute["trader "+str(j)+' '+nom_strat_trader] = rdm_act_brute
        df_trajec = pd.DataFrame(trajec, columns=["trajectoires "+str(j)+' '+nom_strat_trader])
    GetVisualization2(df_cap_courant, df_pnl_cum, df_rdm_act_brute,df_trajec, nom_strat_trader)

def GetVisualization2(df_cap_courant, df_pnl_cum, df_rdm_act_brute,df_trajec, nom_strat_trader):
  fig=plt.figure(figsize=(20,10))
  fig1=fig.add_subplot(221)
  df_pnl_cum.plot(ax=plt.gca(), legend=False, title=f'Pnl CumulÃ©s StratÃ©gie : {nom_strat_trader}')
  fig2=fig.add_subplot(222)
  df_rdm_act_brute.plot(ax=plt.gca(), legend=False, title=f'Rendement Brute StratÃ©gie : {nom_strat_trader}')
  fig3=fig.add_subplot(2,2,3)
  df_cap_courant.plot(ax=plt.gca(), legend=False, title=f'Capital Courant StratÃ©gie : {nom_strat_trader}')
  fig4=fig.add_subplot(224)
  df_trajec.plot(ax=plt.gca(), legend=False, title=f'Trades StratÃ©gie : {nom_strat_trader}')
  plt.show()

nb_ordre_depart = int(input("Veuillez PrÃ©cisez le nombre d'ordre limite de dÃ©part : "))

price_range_bid_min = int(input("Veuillez prÃ©cisez le prix minimale pour les Bids : "))

price_range_bid_max = int(input("Veuillez prÃ©cisez le prix maximale pour les Bids : "))

price_range_ask_min = int(input("Veuillez prÃ©cisez le prix minimale pour les Asks : "))

price_range_ask_max = int(input("Veuillez prÃ©cisez le prix maximale pour les Asks : "))

qte_range_ask_min = int(input("Veuillez prÃ©cisez la quantitÃ© minimale par Ask : "))

qte_range_ask_max = int(input("Veuillez prÃ©cisez la quantitÃ© maximale par Ask : "))

qte_range_bid_min = int(input("Veuillez prÃ©cisez la quantitÃ© minimale par Bid : "))

qte_range_bid_max = int(input("Veuillez prÃ©cisez la quantitÃ© maximale par Bid : "))


orders = generate_lim_orders(nb_ordre_depart, [price_range_bid_min,price_range_bid_max], [price_range_ask_min,price_range_ask_max], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])

trajecs = []
trader_qte = []
trader_buy_and_sell = []
dist_fin_trader_qte = []
trader_aleatoire = []
trader_haussier = []
trader_baissier = []
all_trajecs = []
trader_MA = []
dist_fin_trader_buy_and_sell = []
dist_fin_trader_aleatoire = []
dist_fin_trader_haussier = []
dist_fin_trader_baissier = []
dist_fin_trader_MA = []

order_book = OrderBook()

for order in orders:
    trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)

nb_transac_times = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre fois que nos traders pouront faire des transactions : "))

nb_trader_par_strat = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre de Trader par transaction"))

K_trader_qte = int(input("Veuillez prÃ©ciser le capital initial de Trader_quantity : "))

pnl_trader_qte = int(input("Veuillez prÃ©cisez le pnl de dÃ©part de Trader_quantity : "))

nb_act_trader_qte = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre d'actions dÃ©tenus initialement par Trader_quantity : "))

K_trader_aleatoire = int(input("Veuillez prÃ©ciser le capital initial de Trader_aleatoire : "))

pnl_trader_aleatoire = int(input("Veuillez prÃ©cisez le pnl de dÃ©part de Trader_aleatoire : "))

nb_act_trader_aleatoire = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre d'actions dÃ©tenus initialement par Trader_aleatoire : "))

K_trader_haussier = int(input("Veuillez prÃ©ciser le capital initial de Trader_haussier : "))

pnl_trader_haussier = int(input("Veuillez prÃ©cisez le pnl de dÃ©part de Trader_haussier : "))

nb_act_trader_haussier = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre d'actions dÃ©tenus initialement par Trader_haussier : "))

K_trader_baissier = int(input("Veuillez prÃ©ciser le capital initial de Trader_baissier : "))

pnl_trader_baissier = int(input("Veuillez prÃ©cisez le pnl de dÃ©part de Trader_baissier : "))

nb_act_trader_baissier =int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre d'actions dÃ©tenus initialement par Trader_baissier : "))

K_trader_MA = int(input("Veuillez prÃ©ciser le capital initial de Trader_MA : "))

pnl_trader_MA = int(input("Veuillez prÃ©cisez le pnl de dÃ©part de Trader_MA : "))

nb_act_trader_MA = int(input("Veuillez prÃ©cisez le nombre d'actions dÃ©tenus initialement par Trader_MA : "))

mvg_trader_MA = int(input("Veuillez prÃ©cisez l'ordre de la moyenne mobile Ã  retenir : "))

for n in range(nb_trader_par_strat):

  all_trades = []
  exec(f'T{n}_qte = Trader_quantity(K_trader_qte, pnl_trader_qte, nb_act_trader_qte)')
  exec(f'T{n}_buy_and_sell = Trader_Buy_and_sell(order_book)')
  exec(f'T{n}_aleatoire = Trader_aleatoire(K_trader_aleatoire, pnl_trader_aleatoire,nb_act_trader_aleatoire)')
  exec(f'T{n}_haussier = Trader_haussier(K_trader_haussier, pnl_trader_haussier, nb_act_trader_haussier)')
  exec(f'T{n}_baissier = Trader_baissier(K_trader_baissier, pnl_trader_baissier, nb_act_trader_baissier)')
  exec(f'T{n}_MA = Trader_MA(K_trader_MA, pnl_trader_MA, nb_act_trader_MA, mvg_trader_MA)')
  bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
  all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
  for nb in np.arange(nb_transac_times):

    exec(f'val, quote1_T{n}_qte, bs_T{n}_qte = T{n}_qte.trade_first(order_book)')
    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote1_T{n}_qte, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1]) 
      orders = generate_lim_orders(5, [price_range_bid_min+5,price_range_bid_max+5], [price_range_ask_min,price_range_ask_max], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote2_T{n}_qte, bs_T{n}_qte = T{n}_qte.tradeSecond(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote2_T{n}_qte, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote_T{n}_buy_and_sell, bs_T{n}_buy_and_sell = T{n}_buy_and_sell.trade(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote_T{n}_buy_and_sell, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(5, [price_range_bid_min+5,price_range_bid_max+5], [price_range_ask_min+6,price_range_ask_max+5], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote_T{n}_aleatoire, bs_T{n}_aleatoire = T{n}_aleatoire.trade(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote_T{n}_aleatoire, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])  
    exec(f'val,quote1_T{n}_baissier, bs_T{n}_baissier = T{n}_baissier.tradeFirst(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote1_T{n}_baissier, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(2, [price_range_bid_min-5,price_range_bid_max-3], [price_range_ask_min-3,price_range_ask_max-5], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote2_T{n}_baissier, bs_T{n}_baissier = T{n}_baissier.SecondTrade(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote2_T{n}_baissier, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(5, [price_range_bid_min+5,price_range_bid_max+5], [price_range_ask_min+7,price_range_ask_max+10], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote3_T{n}_baissier, bs_T{n}_baissier = T{n}_baissier.ThirdTrade(order_book)')
    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote3_T{n}_baissier, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])  
    exec(f'val,quote1_T{n}_haussier, bs_T{n}_haussier = T{n}_haussier.tradeFirst(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote1_T{n}_haussier, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(5, [price_range_bid_min+5,price_range_bid_max+5], [price_range_ask_min+4,price_range_ask_max+4], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote2_T{n}_haussier, bs_T{n}_haussier = T{n}_haussier.SecondTrade(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote2_T{n}_haussier, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(3, [price_range_bid_min-4,price_range_bid_max-4], [price_range_ask_min-2,price_range_ask_max-2], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
    exec(f'val,quote_T{n}_MA, bs_T{n}_MA = T{n}_MA.firstTrade(order_book)')

    if val == True:
      exec(f'order_book.process_order(quote_T{n}_MA, False, False)')
      bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
      all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])
      orders = generate_lim_orders(2, [price_range_bid_min+1,price_range_bid_max+1], [price_range_ask_min+1,price_range_ask_max+2], [qte_range_ask_min,qte_range_ask_max], [qte_range_bid_min,qte_range_bid_max])
      for order in orders:
        trades, order_id = order_book.process_order(order, False, False)
        bids, asks, trades_done = order_book.get_all()
        all_trades.append([x['prix'] for x in trades_done][-1])

  exec(f'dist_fin_trader_qte.append(bs_T{n}_qte[-1])')
  exec(f'dist_fin_trader_buy_and_sell.append(bs_T{n}_buy_and_sell[-1])')
  exec(f'dist_fin_trader_aleatoire.append(bs_T{n}_aleatoire[-1])')
  exec(f'dist_fin_trader_haussier.append(bs_T{n}_haussier[-1])')
  exec(f'dist_fin_trader_baissier.append(bs_T{n}_baissier[-1])')
  exec(f'dist_fin_trader_MA.append(bs_T{n}_MA[-1])')
  trajecs.append(all_trades[-1])
  exec(f'trader_qte.append(bs_T{n}_qte)')
  exec(f'trader_buy_and_sell.append(bs_T{n}_buy_and_sell)')
  exec(f'trader_aleatoire.append(bs_T{n}_aleatoire)')
  exec(f'trader_haussier.append(bs_T{n}_haussier)')
  exec(f'trader_baissier.append(bs_T{n}_baissier)')
  exec(f'trader_MA.append(bs_T{n}_MA)')
  all_trajecs.append(all_trades)

#On visualise les diffÃ©rentes simulations et leurs trajectoires pour diffÃ©rentes StratÃ©gies 
GetList(trader_qte, "Trader_quantitÃ©", all_trajecs)
GetList(trader_buy_and_sell, "Trader_Buy_and_sell", all_trajecs)
GetList(trader_aleatoire, "Trader_aleatoire", all_trajecs)
GetList(trader_haussier, "Trader_haussier", all_trajecs)
GetList(trader_baissier, "Trader_baissier", all_trajecs)
GetList(trader_MA, "Trader_MA", all_trajecs)

df_stats_cap_courant_trader_qte, df_stats_pnl_cum_trader_qte, df_stats_rdm_act_brute_trader_qte, trades_df, cap_courant_trader_qte, pnl_cum_trader_qte, rdm_act_brute_trader_qte = GetStats(dist_fin_trader_qte,"Trader_quantity", order_book, trajecs)
df_stats_cap_courant_trader_Buy_and_sell, df_stats_pnl_cum_Buy_and_sell, df_stats_rdm_act_brute_Buy_and_sell, trades_df, cap_courant_Buy_and_sell, pnl_cum_Buy_and_sell, rdm_act_brute_Buy_and_sell = GetStats(dist_fin_trader_buy_and_sell,"Trader_Buy_and_sell", order_book, trajecs)
df_stats_cap_courant_trader_aleatoire, df_stats_pnl_cum_trader_aleatoire, df_stats_rdm_act_brute_trader_aleatoire, trades_df, cap_courant_trader_aleatoire, pnl_cum_trader_aleatoire, rdm_act_brute_trader_aleatoire = GetStats(dist_fin_trader_aleatoire,"trader_aleatoire", order_book, trajecs)
df_stats_cap_courant_trader_haussier, df_stats_pnl_cum_trader_haussier, df_stats_rdm_act_brute_trader_haussier, trades_df, cap_courant_trader_haussier, pnl_cum_trader_haussier, rdm_act_brute_trader_haussier = GetStats(dist_fin_trader_haussier,"trader_haussier", order_book, trajecs)
df_stats_cap_courant_trader_baissier, df_stats_pnl_cum_trader_baissier, df_stats_rdm_act_brute_trader_baissier, trades_df, cap_courant_trader_baissier, pnl_cum_trader_baissier, rdm_act_brute_trader_baissier = GetStats(dist_fin_trader_baissier,"trader_baissier", order_book, trajecs)
df_stats_cap_courant_trader_MA, df_stats_pnl_cum_trader_MA, df_stats_rdm_act_brute_trader_MA, trades_df, cap_courant_trader_MA, pnl_cum_trader_MA, rdm_act_brute_trader_MA = GetStats(dist_fin_trader_MA,"trader_MA", order_book, trajecs)

print(f"Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {nb_trader_par_strat} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_quantitÃ© avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ")
Df_Trader_qte = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_qte,df_stats_pnl_cum_trader_qte,df_stats_rdm_act_brute_trader_qte], axis=1, ignore_index=True)
Df_Trader_qte.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_Trader_qte)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader QuantitÃ© sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_Trader_qte.to_excel(writer)
writer.save()
print("###################")
print("Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_Buy_and_sell avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ".format(nb_trader_par_strat))
Df_trader_Buy_and_sell = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_Buy_and_sell,df_stats_pnl_cum_Buy_and_sell,df_stats_rdm_act_brute_Buy_and_sell], axis=1, ignore_index=True)
Df_trader_Buy_and_sell.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_trader_Buy_and_sell)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader Buy and Sell sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_trader_Buy_and_sell.to_excel(writer)
writer.save()
print("##################")
print("Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_aleatoire avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ".format(nb_trader_par_strat))
Df_trader_trader_aleatoire = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_aleatoire,df_stats_pnl_cum_trader_aleatoire,df_stats_rdm_act_brute_trader_aleatoire], axis=1, ignore_index=True)
Df_trader_trader_aleatoire.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_trader_trader_aleatoire)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader Aleatoire sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_trader_trader_aleatoire.to_excel(writer)
writer.save()
print("##################")
print("Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_haussier avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ".format(nb_trader_par_strat))
Df_trader_trader_haussier = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_haussier,df_stats_pnl_cum_trader_haussier,df_stats_rdm_act_brute_trader_haussier], axis=1, ignore_index=True)
Df_trader_trader_haussier.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_trader_trader_haussier)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader Haussier sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_trader_trader_haussier.to_excel(writer)
writer.save()
print("##############")
print("Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_baissier avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ".format(nb_trader_par_strat))
Df_trader_trader_baissier = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_baissier,df_stats_pnl_cum_trader_baissier,df_stats_rdm_act_brute_trader_baissier], axis=1, ignore_index=True)
Df_trader_trader_baissier.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_trader_trader_baissier)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader Baissier sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_trader_trader_baissier.to_excel(writer)
writer.save()
print('############')
print("Statistiques Descriptives de fin de pÃ©riode sur {} simulations faite avec la stratÃ©gie Trader_MA avec les paramÃ¨tres spÃ©cifiÃ©s : ".format(nb_trader_par_strat))
Df_trader_trader_MA = pd.concat([df_stats_cap_courant_trader_MA,df_stats_pnl_cum_trader_MA,df_stats_rdm_act_brute_trader_MA], axis=1, ignore_index=True)
Df_trader_trader_MA.columns = ['Capital Courant', 'Pnl CumulÃ©', 'Rendement Brute']
print(Df_trader_trader_MA)
writer = pd.ExcelWriter(f'Statistiques de fin de pÃ©riode avec la stratÃ©gie Trader MA sur {nb_trader_par_strat} simulations.xlsx')
Df_trader_trader_MA.to_excel(writer)
writer.save()
```

