Hàm nối dữ liệu Realtime và lịch sử

6. Nối dữ liệu lịch sử và thời gian thực

Cơ chế hoạt động của hàm nối dữ liệu lịch sử và realtime:

• Tại thời điểm người dùng gọi lần đầu, thư viện sẽ lấy dữ liệu lịch sử phù hợp với timeframe người dùng gọi.

• Khi thông số realtime = True, thư viện sẽ kết nối dữ liệu qua websocket, và cập nhật data theo thời gian thực (realtime), các timeframe tiếp theo sẽ được tổng hợp từ dữ liệu realtime.

Cảnh báo: Do các timeframe được cập nhật tiếp theo thời gian thực, vì vậy việc duy trì kết nối ổn định sẽ đảm bảo dữ liệu được tổng hợp chính xác nhất. Đối với kết nối realtime, khuyến khích người dùng sử dụng đường truyền qua mạng có dây (LAN) và đường internet ổn định.

Trường hợp cần đồng bộ với data từ server, user có thể xây dựng cơ chế gọi lại hàm khi cần để lấy lại dữ liệu lịch sử tổng hợp trên server.

Lưu ý: Do có một độ trễ nhỏ giữa server và phía thư viện nên khi thực thi code nối dữ liệu realtime, người dùng sẽ cần phải chờ một chút để dữ liệu được đồng bộ và chính xác.

Lưu ý: Khi truyền period ở chế độ realtime = True, period là số nến lịch sử. Tức là ví dụ ở lần gọi đầu tiên với period = 100 thì sẽ là 100 nến gần nhất, với nến thứ 100 là nến realtime vẫn đang được cập nhật. Và khi sang các nến khác thì dữ liệu trả về sẽ nhiều hơn 100.

event = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime = True, 
    tickers = tickers,
    fields = ['open','high','low','close','volume','bu','sd'], 
    by = by,
    callback = callback, 
    adjusted = True,
    period = 100,
    wait_for_full_timeFrame = False
)

Tham số: (Lưu ý: period chỉ tồn tại khi không truyền from_date và ngược lại)

Tên tham số	Mô tả	Kiểu dữ liệu	Mặc định	Bắt buộc
realtime	Có đăng ký vào dữ liệu update liên tục hay không hay chỉ gọi dữ liệu lịch sử đến thời điểm mới nhất (True là có, False là không).	bool		Có.
tickers	Danh sách mã được viết in hoa.	list		Có.
fields	Các trường dữ liệu cần lấy. ['open','high','low','close','volume','bu','sd'] ứng với Open, High, Low, Close, Volume, BU, SD.	list		Có.
adjusted	Giá điều chỉnh hay chưa điều chỉnh (True là đã điều chỉnh và ngược lại).	bool	True	Không.
callback	Là hàm do người dùng tự định nghĩa để thao tác với dữ liệu.	function		Có.
by	Đơn vị thời gian(1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 1d).	str	1M	Không.
period	Số nến lịch sử gần nhất cần lấy.	int		Không.
from_date	Mốc thời gian lấy dữ liệu xa nhất.	str	datetime
to_date	Mốc thời gian lấy dữ liệu gần nhất.	str	datetime	datetime.now()
wait_for_full_timeFrame	Chờ hết nến mới gọi callback hay khôngTrue là chờ hết cây nến.False là cập nhật liên tục.	bool	False.	Không.

Hàm callback

Là phương thức do người dùng tự định nghĩa để thao tác với dữ liệu, sẽ được truyền vào khi khởi tạo đối tượng nhận dữ liệu như là một đối số. Phương thức này sẽ có dạng như sau:

### pseudocode

## callback_function
def name_of_callback(data: BarDataUpdate):
    ## do something

event = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime=True,
    tickers=tickers,
    fields = ['open','high','low','close','volume','bu','sd'], 
    adjusted=True,
    callback=name_of_callback,
    by='1M', 
    from_date='2024-11-28 09:00'
)

event.get_data()

Dữ liệu cổ phiếu có các thuộc tính:

Tên thuộc tính	Mô tả	Kiểu dữ liệu
ticker	Tên mã.	str
timestamp	Thời gian giao dịch.	int
open	Giá mở cửa.	float
low	Giá thấp nhất.	float
high	Giá cao nhất.	float
close	Giá đóng cửa.	float
volume	Khối lượng giao dịch.	int
bu	Khối lượng mua.	int
sd	Khối lượng bán.	int
fb	Giá trị bán khối ngoại.	int
fs	Giá trị mua khối ngoại.	int
fn	Giá trị mua/bán ròng.	int

Ví dụ

• Trường hợp 1: Sử dụng from_date

Copy

import time
import pandas as pd
import FiinQuantX as fq
from FiinQuantX import BarDataUpdate

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'

client = fq.FiinSession(username=username, password=password).login()

tickers = ['HPG', 'SSI', 'VNM', 'VIC', 'VRE']

def onUpdate(data: BarDataUpdate):
    print(data.to_dataFrame())
    print('-------------Callback-------------')
    
event = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime = True,
    tickers = tickers,    
    fields = ['open','high','low','close','volume','bu','fn'],
    by = '1m', 
    callback = onUpdate, 
    from_date='2024-11-28 09:00',
    wait_for_full_timeFrame = False
)

event.get_data()

try:
    while not event._stop:
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    print("KeyboardInterrupt received, stopping...")
    event.stop()

• Trường hợp 2: Sử dụng period

Copy

import time
import pandas as pd
import FiinQuantX as fq
from FiinQuantX import BarDataUpdate

username = 'REPLACE_WITH_YOUR_USER_NAME'
password = 'REPLACE_WITH_YOUR_PASS_WORD'

client = fq.FiinSession(username=username, password=password).login()

tickers = ['HPG', 'SSI', 'VN30', 'VN30F1M', 'VRE']

def onUpdate(data: BarDataUpdate):
    print(data.to_dataFrame())
    print('-------------Callback-------------')
    
event = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime = True,
    tickers = tickers,    
    fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'bu'],
    by = '1m', 
    period = 10,
    callback = onUpdate, 
    wait_for_full_timeFrame=False
)

event.get_data()
time.sleep(3600)
event.stop()
#Ví dụ chạy 1 giờ rồi ngưng.

Tên phương thức	Mô tả
get_data()	Nhận dữ liệu lasted nếu realtime = False hoặc bắt đầu kết nối và nhận dữ liệu với realtime = True.
stop( )	Dừng kết nối.