pyquotex is a Python library designed to easily integrate with the Quotex API, enabling automated trading operations. Fully open-source and licensed under MIT, the library provides features like order execution, balance checking, real-time market data collection, and more. Perfect for traders and developers looking to build efficient and customized solutions.
La biblioteca PyQuotex proporciona una implementación completa de los indicadores técnicos más utilizados en el trading. Cada indicador puede ser calculado en diferentes timeframes y puede ser monitoreado en tiempo real.
Los siguientes timeframes están disponibles para todos los indicadores:
valid_timeframes = {
60: "1 minuto",
300: "5 minutos",
900: "15 minutos",
1800: "30 minutos",
3600: "1 hora",
7200: "2 horas",
14400: "4 horas",
86400: "1 día"
}
Todos los indicadores devuelven una estructura similar que incluye:
{
"indicator_values": [...], # Lista de valores históricos
"current": value, # Valor actual del indicador
"timeframe": timeframe, # Timeframe utilizado
"timestamps": [...], # Lista de timestamps correspondientes
"history_size": size # Cantidad de valores históricos
}
El Índice de Fuerza Relativa mide la velocidad y magnitud de los movimientos direccionales de los precios.
# Cálculo básico
rsi = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="RSI",
params={"period": 14},
timeframe=300 # 5 minutos
)
# Estructura de respuesta
{
"rsi": [valores...],
"current": 65.45,
"history_size": 100,
"timeframe": 300,
"timestamps": [timestamps...]
}
El MACD es un indicador de seguimiento de tendencia que muestra la relación entre dos medias móviles.
# Cálculo básico
macd = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="MACD",
params={
"fast_period": 12,
"slow_period": 26,
"signal_period": 9
},
timeframe=900 # 15 minutos
)
# Estructura de respuesta
{
"macd": [valores...],
"signal": [valores...],
"histogram": [valores...],
"current": {
"macd": 0.00125,
"signal": 0.00100,
"histogram": 0.00025
},
"timeframe": 900,
"timestamps": [timestamps...]
}
Las Bandas de Bollinger son un indicador de volatilidad que crea bandas superiores e inferiores alrededor del precio.
# Cálculo básico
bollinger = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="BOLLINGER",
params={
"period": 20,
"std": 2
},
timeframe=1800 # 30 minutos
)
# Estructura de respuesta
{
"upper": [valores...],
"middle": [valores...],
"lower": [valores...],
"current": {
"upper": 1.1050,
"middle": 1.1000,
"lower": 1.0950
},
"timeframe": 1800,
"timestamps": [timestamps...]
}
El Oscilador Estocástico es un indicador de momento que compara el precio de cierre con el rango de precios durante un período.
# Cálculo básico
stochastic = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="STOCHASTIC",
params={
"k_period": 14,
"d_period": 3
},
timeframe=3600 # 1 hora
)
# Estructura de respuesta
{
"k": [valores...],
"d": [valores...],
"current": {
"k": 75.5,
"d": 72.3
},
"timeframe": 3600,
"timestamps": [timestamps...]
}
El Índice Direccional Medio mide la fuerza de una tendencia.
# Cálculo básico
adx = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ADX",
params={"period": 14},
timeframe=7200 # 2 horas
)
# Estructura de respuesta
{
"adx": [valores...],
"plus_di": [valores...],
"minus_di": [valores...],
"current": {
"adx": 25.5,
"plus_di": 30.2,
"minus_di": 20.1
},
"timeframe": 7200,
"timestamps": [timestamps...]
}
El Rango Verdadero Medio mide la volatilidad del mercado.
# Cálculo básico
atr = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ATR",
params={"period": 14},
timeframe=14400 # 4 horas
)
# Estructura de respuesta
{
"atr": [valores...],
"current": 0.00123,
"history_size": 100,
"timeframe": 14400,
"timestamps": [timestamps...]
}
Las medias móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia.
# SMA (Simple Moving Average)
sma = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="SMA",
params={"period": 20},
timeframe=86400 # 1 día
)
# EMA (Exponential Moving Average)
ema = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="EMA",
params={"period": 20},
timeframe=86400 # 1 día
)
# Estructura de respuesta (igual para ambas)
{
"sma": [valores...], # o "ema" para EMA
"current": 1.1000,
"history_size": 100,
"timeframe": 86400,
"timestamps": [timestamps...]
}
El Ichimoku Cloud es un indicador que muestra múltiples niveles de soporte y resistencia.
# Cálculo básico
ichimoku = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ICHIMOKU",
params={
"tenkan_period": 9,
"kijun_period": 26,
"senkou_b_period": 52
},
timeframe=3600 # 1 hora
)
# Estructura de respuesta
{
"tenkan": [valores...],
"kijun": [valores...],
"senkou_a": [valores...],
"senkou_b": [valores...],
"chikou": [valores...],
"current": {
"tenkan": 1.1000,
"kijun": 1.0990,
"senkou_a": 1.1010,
"senkou_b": 1.0980,
"chikou": 1.0995
},
"timeframe": 3600,
"timestamps": [timestamps...]
}
Todos los indicadores pueden ser monitoreados en tiempo real usando la función subscribe_indicator:
async def on_indicator_update(data):
print(f"Tiempo: {data['time']}")
print(f"Valor actual: {data['value']}")
print(f"Valores históricos: {data['all_values']}")
# Suscribirse a actualizaciones de RSI
await client.subscribe_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="RSI",
params={"period": 14},
callback=on_indicator_update,
timeframe=300 # 5 minutos
)
async def analyze_multi_timeframe():
# Analizar RSI en múltiples timeframes
timeframes = [300, 900, 3600] # 5m, 15m, 1h
for tf in timeframes:
rsi = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="RSI",
params={"period": 14},
timeframe=tf
)
print(f"RSI en {tf} segundos: {rsi['current']}")
### Ejemplo 2: Análisis de Tendencia Completo
```python
async def analyze_trend():
# Obtener múltiples indicadores
macd = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="MACD",
timeframe=3600
)
adx = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ADX",
timeframe=3600
)
bb = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="BOLLINGER",
timeframe=3600
)
# Analizar tendencia
trend = {
"macd_trend": "ALCISTA" if macd["current"]["histogram"] > 0 else "BAJISTA",
"adx_strength": "FUERTE" if adx["current"]["adx"] > 25 else "DÉBIL",
"volatility": bb["current"]["upper"] - bb["current"]["lower"]
}
print("Análisis de tendencia:", trend)
async def monitor_multiple_indicators():
async def on_update(data):
print(f"Indicador: {data['indicator']}")
print(f"Valor actual: {data['value']}")
print(f"Timeframe: {data['timeframe']}")
print("---")
# Monitorear RSI y MACD simultáneamente
await asyncio.gather(
client.subscribe_indicator("EURUSD", "RSI", callback=on_update, timeframe=300),
client.subscribe_indicator("EURUSD", "MACD", callback=on_update, timeframe=300)
)