Python で、
金融市場を
リアルタイムに可視化する。

Matplotlib の限界を超える。数百万行のデータも、リアルタイムストリーミングも、GPU アクセラレーションで遅延なく描画。アルゴリズム取引のための次世代チャートライブラリ。

$ pip install lightningchart_trader

algo_trader.py

from lightningchart_trader import TAChart

trader = TAChart('my-license-key')
trader.open()

Why Python Trader?

Massive Indicator Library

計算ロジックを自作する必要はありません。RSI, MACD, Bollinger Bands, Ichimoku Cloud など、100 種類近くのテクニカル分析メソッドを標準搭載。

Specialized Chart Types

通常のローソク足に加え、Renko (練行足)、Kagi (カギ足)、Point & Figure、Heikin Ashi (平均足) をサポート。ノイズを除去した価格分析が可能。

Interactive & Real-time

静止画ではありません。ズーム、パン、カーソル追従はもちろん、scroll=True パラメータで最新データを常に追うリアルタイム監視モニターを構築できます。

強力な分析メソッド

TechnicalAnalysisMethods クラスを使えば、描画だけでなく裏側の数値計算のみも可能。

Trend Analysis Volatility Measures Volume Analysis Statistical Analysis

# テクニカル分析メソッドの使用例
ta = chart.technical_analysis_methods()

sma = ta.calculate_simple_moving_average(data, 14)
rsi = ta.calculate_relative_strength_index(data, 14)

Multi-Chart Grid Dashboard

「1つの画面で、市場の全貌を。」

create_dashboard(rows, cols) メソッドで、複数のチャートを自由なレイアウトで配置可能。通貨ペアごとの比較や、異なる時間軸の同時監視に最適。

ユーザー操作に反応する
アプリを作ろう。

マウスクリック、ホバー、描画ツールの移動などを検知するイベントハンドラを Python で記述可能。

def on_move(evt):
    print(f"Cursor at: ${evt['y']:.2f}")

trader.on_pointer_move(on_move)

あなたのアルゴリズムに、
最高の視覚野を。

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Python で、 金融市場をリアルタイムに可視化する。