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.
A biblioteca PyQuotex fornece uma implementação completa dos indicadores técnicos mais utilizados no trading. Cada indicador pode ser calculado em diferentes timeframes e pode ser monitorado em tempo real.
Os seguintes timeframes estão disponíveis para todos os 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 dia"
}
Todos os indicadores retornam uma estrutura similar que inclui:
{
"indicator_values": [...], # Lista de valores históricos
"current": value, # Valor atual do indicador
"timeframe": timeframe, # Timeframe utilizado
"timestamps": [...], # Lista de timestamps correspondentes
"history_size": size # Quantidade de valores históricos
}
O Índice de Força Relativa mede a velocidade e a magnitude dos movimentos direcionais dos preços.
# Cálculo básico
rsi = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="RSI",
params={"period": 14},
timeframe=300 # 5 minutos
)
# Estrutura de resposta
{
"rsi": [valores...],
"current": 65.45,
"history_size": 100,
"timeframe": 300,
"timestamps": [timestamps...]
}
O MACD é um indicador de acompanhamento de tendência que mostra a relação entre duas médias móveis.
# 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
)
# Estrutura de resposta
{
"macd": [valores...],
"signal": [valores...],
"histogram": [valores...],
"current": {
"macd": 0.00125,
"signal": 0.00100,
"histogram": 0.00025
},
"timeframe": 900,
"timestamps": [timestamps...]
}
As Bandas de Bollinger são um indicador de volatilidade que cria bandas superiores e inferiores ao redor do preço.
# Cálculo básico
bollinger = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="BOLLINGER",
params={
"period": 20,
"std": 2
},
timeframe=1800 # 30 minutos
)
# Estrutura de resposta
{
"upper": [valores...],
"middle": [valores...],
"lower": [valores...],
"current": {
"upper": 1.1050,
"middle": 1.1000,
"lower": 1.0950
},
"timeframe": 1800,
"timestamps": [timestamps...]
}
O Oscilador Estocástico é um indicador de momento que compara o preço de fechamento com o intervalo de preços durante um período.
# Cálculo básico
stochastic = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="STOCHASTIC",
params={
"k_period": 14,
"d_period": 3
},
timeframe=3600 # 1 hora
)
# Estrutura de resposta
{
"k": [valores...],
"d": [valores...],
"current": {
"k": 75.5,
"d": 72.3
},
"timeframe": 3600,
"timestamps": [timestamps...]
}
O Índice Direcional Médio mede a força de uma tendência.
# Cálculo básico
adx = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ADX",
params={"period": 14},
timeframe=7200 # 2 horas
)
# Estrutura de resposta
{
"adx": [valores...],
"plus_di": [valores...],
"minus_di": [valores...],
"current": {
"adx": 25.5,
"plus_di": 30.2,
"minus_di": 20.1
},
"timeframe": 7200,
"timestamps": [timestamps...]
}
O Intervalo Verdadeiro Médio mede a volatilidade do mercado.
# Cálculo básico
atr = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="ATR",
params={"period": 14},
timeframe=14400 # 4 horas
)
# Estrutura de resposta
{
"atr": [valores...],
"current": 0.00123,
"history_size": 100,
"timeframe": 14400,
"timestamps": [timestamps...]
}
As médias móveis suavizam os dados de preços para formar um indicador de tendência.
# SMA (Simple Moving Average)
sma = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="SMA",
params={"period": 20},
timeframe=86400 # 1 dia
)
# EMA (Exponential Moving Average)
ema = await client.calculate_indicator(
asset="EURUSD",
indicator="EMA",
params={"period": 20},
timeframe=86400 # 1 dia
)
# Estrutura de resposta (igual para ambas)
{
"sma": [valores...], # ou "ema" para EMA
"current": 1.1000,
"history_size": 100,
"timeframe": 86400,
"timestamps": [timestamps...]
}
O Ichimoku Cloud é um indicador que mostra múltiplos níveis de suporte e resistência.
# 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
)
# Estrutura de resposta
{
"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 os indicadores podem ser monitorados em tempo real usando a função subscribe_indicator:
async def on_indicator_update(data):
print(f"Tempo: {data['time']}")
print(f"Valor atual: {data['value']}")
print(f"Valores históricos: {data['all_values']}")
# Inscrever-se em atualizações 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():
# Analisar RSI em múltiplos 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 em {tf} segundos: {rsi['current']}")
async def analyze_trend():
# Obter múltiplos 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
)
# Analisar tendência
trend = {
"macd_trend": "ALTISTA" if macd["current"]["histogram"] > 0 else "BAIXISTA",
"adx_strength": "FORTE" if adx["current"]["adx"] > 25 else "FRACA",
"volatility": bb["current"]["upper"] - bb["current"]["lower"]
}
print("Análise de tendência:", trend)
async def monitor_multiple_indicators():
async def on_update(data):
print(f"Indicador: {data['indicator']}")
print(f"Valor atual: {data['value']}")
print(f"Timeframe: {data['timeframe']}")
print("---")
# Monitorar RSI e MACD simultaneamente
await asyncio.gather(
client.subscribe_indicator("EURUSD", "RSI", callback=on_update, timeframe=300),
client.subscribe_indicator("EURUSD", "MACD", callback=on_update, timeframe=300)
)