【亲测免费】 基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码教程

基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码教程

【免费下载链接】chanvis 基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码，适用于缠论量化研究，和其他的基于几何交易的量化研究。 缠论量化 摩尔缠论 缠论可视化 TradingView TV-SDK 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chanvis

项目介绍

chanvis 是一个基于 TradingView 本地 SDK 的可视化前后端代码库，适用于缠论量化研究和其他基于几何交易的量化研究。该项目提供了完整的可视化工具，支持本地或云平台部署，前后端完全分离，前端基于 Vue 实现，后端使用 Python 的 Flask 框架，并使用 MongoDB 存储 K 线历史数据和缠论识别的结构数据。

项目快速启动

环境准备

1. 安装 Node.js 和 npm：

   • 下载并安装 Node.js：Node.js 官网
   • 安装完成后，检查版本：

     node -v
     npm -v
     

2. 安装 Python 3.x：

   • 下载并安装 Python：Python 官网
   • 安装完成后，检查版本：

     python --version
     

3. 安装 MongoDB：

   • 下载并安装 MongoDB：MongoDB 官网
   • 启动 MongoDB 服务：

     mongod
     

克隆项目

git clone https://github.com/ibaihuo/chanvis.git
cd chanvis

安装依赖

1. 前端依赖：

   cd ui
   npm install
   

2. 后端依赖：

   cd ../api
   pip install -r requirements.txt
   

启动项目

1. 启动前端：

   cd ui
   npm run serve
   

2. 启动后端：

   cd ../api
   python app.py
   

访问项目

打开浏览器，访问 http://localhost:8080 即可查看项目界面。

应用案例和最佳实践

应用案例

chanvis 项目可以应用于以下场景：

1. 缠论量化研究：通过可视化工具，研究人员可以直观地分析市场走势，识别缠论结构。
2. 几何交易量化研究：项目支持自定义数据点和图形，适用于各种几何交易策略的研究和可视化。

最佳实践

1. 数据导入：

   • 使用 hetl/hmongo/restore_chanvis_mongo.sh 脚本导入 K 线历史数据到 MongoDB。
   • 确保数据格式正确，以便后端能够正确处理。

2. 自定义指标：

   • 在 ui/src/components/ChanContainer.vue 中添加自定义指标代码。
   • 通过 API 接口将指标数据传递到前端进行可视化。

3. 性能优化：

   • 对于大数据量的 K 线数据，建议使用分页加载或增量加载的方式，避免一次性加载过多数据导致性能问题。

典型生态项目

1. TradingView SDK：

   • 项目基于 TradingView 的本地 SDK 实现可视化功能，TradingView SDK 提供了丰富的 K 线图表和指标功能。

2. Vue.js：

   • 前端使用 Vue.js 框架，Vue.js 是一个轻量级且高效的 JavaScript 框架，适用于构建用户界面。

3. Flask：

   • 后端使用 Flask 框架，Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，适合快速开发 API 接口。

4. MongoDB：

   • 项目使用 MongoDB 存储 K 线历史数据和缠论识别的结构数据，MongoDB 是一个高性能的 NoSQL 数据库。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并深入了解 chanvis 项目，实现缠论量化研究和几何交易的可视化分析。

【免费下载链接】chanvis 基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码，适用于缠论量化研究，和其他的基于几何交易的量化研究。 缠论量化 摩尔缠论 缠论可视化 TradingView TV-SDK 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chanvis