Utilisez l’API de Tiingo pour calculer VWAP et DWAP | de Dylan Cunningham | Coinmons | juin 2022

Le calcul du volume et des prix moyens pondérés en dollars commence par les prix avant commercialisation

VLe prix moyen pondéré du volume (VWAP) est souvent utilisé comme ligne de support ou de résistance. À tout le moins, il indique le prix auquel le montant des actions a été échangé, en moyenne, au cours d’une journée donnée. Le prix moyen pondéré en dollars (DWAP) est moins connu et peut être utilisé de la même manière que le VWAP. Le DWAP ancre le prix moyen des actions échangées sur le montant d’argent échangé, et non sur le volume (agissant un peu comme un prix convenu). Afin de calculer le VWAP et le DWAP, que vous le vouliez pour l’infrajournalier ou à la fin de la journée, vous avez besoin de données de prix pré-commercialisation et intrajournalières.

Tiingo est un fournisseur de données sur les actions. Leur API est simple, évolutive et abordable. Je paie 99,00 $ chaque année, ce qui revient à 8,25 $ par mois, pour les données sur les prix. Les données fondamentales coûtent 49,99 $, soit 4,17 $ par mois. Je récupère les prix de fin de données et les données de prix intrajournaliers à l’aide de la technologie AWS. Mon processus AWS actuel coûte 0,25 $ par mois, j’exécute des tâches intrajournalières, nocturnes et hebdomadaires qui sont toutes autonomes.

Bien que j’utilise l’API de Tiingo pour le stockage des données de prix, pour être honnête, je n’aime pas l’interface en ligne de Tiingo. J’utilise Webull pour mes investissements, mes transactions, mes analyses graphiques et mes analyses techniques rapides. Webull est supérieur à toutes les applications d’investissement que j’ai utilisées.

Utiliser l’API de Tiingo

Nous avons besoin de données intrajournalières pour calculer VWAP et DWAP. Je vais brièvement expliquer comment j’utilise l’API de Tiingo pour obtenir les données nécessaires.

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Disons que, pour une itération, nous définissons notre ticker sur SOFI, tandis que nos kwargs contiennent un indicateur local et une clé API (kwargs sera simplement un dictionnaire Python). L’indicateur local est défini sur True, car je vais l’exécuter localement pour les tests, et une clé API est définie sur la clé API que Tiingo a créée pour mon compte. Dans ce cas, j’obtiendrais des données comme indiqué dans l’extrait de code ci-dessous.

api_key = get_api_key(**kwargs)data = get_data(ticker=ticker, freq='1Min', api_key=api_key)

Vous trouverez ci-dessous les fonctions get_api_key et get_data. Je pense que la fonction get_api_key est explicite : si kwargs contient une clé nommée api_key, alors c’est ce qui est renvoyé, sinon obtenez l’api_key à partir d’une variable d’environnement.

La fonction get_data mérite une petite explication. J’organise d’abord l’URL nécessaire pour interroger l’API de Tiingo. Ensuite, j’utilise des requêtes pour « obtenir » les données à l’aide de l’URL que j’ai configurée. Enfin, j’organise un peu les données pour m’assurer qu’elles ne contiennent qu’un seul enregistrement par barre de temps, fixe la date de mon index et renvoie les données.

La seule partie qui reste à coder est le VWAP et le DWAP. Pour VWAP, les étapes consistent d’abord à faire la moyenne du haut et du bas à chaque barre de temps, ensuite, à multiplier par le volume, et enfin, vous devez appliquer une sommation cumulative sur les barres de temps en commençant au plus tôt, avant le marché, prix.

cum_avg_price_vol = data.high.add(data.low).add(data.close).divide(3).mul(data.volume).cumsum()data = data.assign(vwap=cum_avg_price_vol.divide(data.volume.cumsum()))

Voici comment les données de prix intrajournalières se comparent à notre VWAP calculé.

À juste titre, la ligne VWAP suit les prix de clôture intrajournaliers.

Pour DWAP, les étapes sont presque identiques à VWAP. La seule différence entre le VWAP et le DWAP est qu’au lieu de multiplier ou de diviser par le volume seul, vous devez appliquer l’opération mathématique par le montant d’argent traité pour chaque barre de temps – le volume multiplié par le prix.

cum_avg_price_dol = data.high.add(data.low).add(data.close).divide(3).mul(data.volume.mul(data.close)).cumsum()data = data.assign(dwap=cum_avg_price_dol.divide(data.volume.mul(data.close).cumsum()))

Afin de calculer le VWAP et le DWAP, nous avions besoin de données sur les prix intrajournaliers. L’API de Tiingo est adéquate et simple pour interroger les données appropriées. L’ajout de deux lignes de code a été tout ce que nous avons fait pour calculer chaque indicateur. Ces indicateurs peuvent maintenant être utilisés pour montrer un support ou une résistance. Nous pouvons même souhaiter développer une stratégie de trading comparant le prix actuel aux indicateurs.

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