Metadata-Version: 2.1
Name: moexalgo
Version: 1.0.0
Summary: Python lib for MOEX AlgoPack data
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Programming Language :: Python
Classifier: License :: OSI Approved :: Apache Software License
Classifier: Intended Audience :: Financial and Insurance Industry
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: httpx
Provides-Extra: pandas
Requires-Dist: pandas==1.4.1; extra == "pandas"

# MoexAlgo: Получение уникальных данных от MOEX
#### 100+ метрик

<br>
MoexAlgo предоставляет данные и аналитику по рынку акций Московской Биржи (MOEX).

Можно получать:
- Исторические данные - для тестирования торговых стратегий, проверки гипотез и бэктестов
- Онлайн данные - для алгоритмической торговли



<br>
[Changelog »](./CHANGELOG.md)
<br><br>

## MoexAlgo предоставляет три основных набора данных:

1.  `AlgoPack.TradeStats` - метрики, рассчитанные на потоке сделок: цены, объемы, соотношения покупок и продаж
2.  `AlgoPack.OrderStats` - метрики, рассчитанные на потоке заявок: кол-во и объемы выставленных/снятых заявок
3.  `AlgoPack.OBStats` - метрики, рассчитанные на стакане котировок: кол-во уровней цен, спреды, ликвидность и дисбаланс покупок/продаж

Также, можно получить справочную информацию по инструментам, свечи и прочую торговую статистику

<br>

## Пример использования


```python
from moexalgo import Ticker

# выбираем акции Сбера
sber = Ticker('SBER')

# получим дневные свечи с 2020 года
sber.candles(date='2020-01-01', period='1d').head()
```

<br>

<div>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>open</th>
      <th>close</th>
      <th>high</th>
      <th>low</th>
      <th>value</th>
      <th>volume</th>
      <th>begin</th>
      <th>end</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>255.99</td>
      <td>255.99</td>
      <td>258.19</td>
      <td>253.70</td>
      <td>9165475000</td>
      <td>35851840</td>
      <td>2020-01-03 09:00:00</td>
      <td>2020-01-03 18:59:59</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>254.75</td>
      <td>254.75</td>
      <td>254.84</td>
      <td>251.40</td>
      <td>5646010000</td>
      <td>22348300</td>
      <td>2020-01-06 09:00:00</td>
      <td>2020-01-06 18:59:59</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>253.57</td>
      <td>253.57</td>
      <td>259.15</td>
      <td>253.03</td>
      <td>10485880000</td>
      <td>40817240</td>
      <td>2020-01-08 09:00:00</td>
      <td>2020-01-08 18:59:59</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>259.40</td>
      <td>259.40</td>
      <td>261.76</td>
      <td>257.01</td>
      <td>9936032000</td>
      <td>38329020</td>
      <td>2020-01-09 09:00:00</td>
      <td>2020-01-09 18:59:59</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>257.86</td>
      <td>257.86</td>
      <td>259.25</td>
      <td>256.88</td>
      <td>4864405000</td>
      <td>18851390</td>
      <td>2020-01-10 09:00:00</td>
      <td>2020-01-10 18:59:59</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>


<br>
Больше примеров смотрите в разделе samples

<br>

### Установка

Установка с помощью `pip`:

``` bash
$ pip install moexalgo

```

### Requirements

-   [Python](https://www.python.org) \>= 3.8+
-   [pandas](https://github.com/pydata/pandas)
-   [numpy](http://www.numpy.org) \>= 1.15.0


### Вопросы?

Библиотека MoexAlgo будет дополняться. Если есть пожелания, идеи, замечания, пишите на <tredzhepov@gmail.com>

### Licence

Apache Software License
