将Pine脚本转换为Python

如果您是使用TradingView上的Pine编写交易策略，但是希望将其转换为可在Python中执行的脚本，那么您来对地方了。本文将向您介绍如何将Pine脚本转换为Python。

安装PinePy

首先，我们需要安装PinePy，它是一个开源库，用于将Pine脚本转换为Python。您可以使用pip安装它：

pip install pinepy

示例Pine脚本

我们将使用以下示例Pine脚本：

//@version=4
strategy("My Strategy")
ma = sma(close, 10)
plot(ma)

这个简单的脚本计算10个周期的移动平均线，并将其绘制在图表上。

转换为Python脚本

使用PinePy将Pine脚本转换为Python。以下是转换后的Python代码：

from pinepy import Strategy
import numpy as np

class MyStrategy(Strategy):
    def __init__(self):
        self.ma = None
        super().__init__()
        
    def pine_init(self):
        self.ma = self.sma(self.close, 10)
    
    def pine_next(self):
        self.plot(self.ma.current())

分析转换后的代码

转换后的Python代码中有几个不同的部分。我们来仔细分析一下。

导入

from pinepy import Strategy
import numpy as np

我们从pinepy库中导入了Strategy类，以帮助我们编写Python版的交易策略。我们还导入了numpy，因为我们最终将要用到它来处理数据。

类定义

class MyStrategy(Strategy):
    def __init__(self):
        self.ma = None
        super().__init__()

我们定义了一个名为MyStrategy的类，它继承自Strategy类。这意味着我们可以重载pine_init和pine_next方法，并使用Strategy类中的其他方法和属性。

在这个类中，我们还定义了一个名为ma的类级别变量，并将其初始化为None。

super().__init__()调用了父类的构造函数。

pine_init方法

def pine_init(self):
    self.ma = self.sma(self.close, 10)

pine_init函数是在我们的策略开始之前首先调用的。在这个函数中，我们使用PinePy中的sma函数来计算移动平均线，并将其赋值给我们定义的ma变量。

pine_next方法

def pine_next(self):
    self.plot(self.ma.current())

pine_next方法是我们在策略开始后每个新tick到来时调用的方法。在这个方法中，我们使用PinePy中的current函数来获取当前值，然后使用plot函数绘制它。

运行转换后的代码

现在，我们已经将示例Pine脚本转换为Python，下一步是执行它。运行以下Python代码，从本地文件读取tick数据，并运行策略：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0, parse_dates=True)
strategy = MyStrategy()
strategy.run(data)

总结

现在，您已经知道如何将Pine脚本转换为Python，可以将在TradingView中编写的策略移植到您的Python环境中。当然，在转换过程中可能会出现一些问题，由于语言之间的差异，某些功能可能无法直接转换。然而，PinePy库可以很好地辅助您完成转换过程。