live-feed

用途

live-feed 用于在实时 WebSocket 市场数据上搭建指标计算流程。它基于 OpenAlgo WebSocket 流式传输行情数据，并在实时数据上计算技术指标，可选使用 Plotly 进行实时可视化。

参数

将 $ARGUMENTS 解析为：symbol exchange mode

$0 = symbol（例如 SBIN、RELIANCE、NIFTY）。默认：SBIN
$1 = exchange（例如 NSE、NSE_INDEX）。默认：NSE
$2 = mode（例如 ltp、quote、depth、multi）。默认：quote

如果没有参数，则询问用户所需的 symbol 和数据类型。

主要能力

该技能会读取 indicator-expert 规则，尤其是：

rules/websocket-feeds.md — WebSocket 连接与订阅
rules/data-fetching.md — 用于缓冲区初始化的历史数据

随后按需创建 charts/live/ 目录，创建 {symbol}_live_feed.py，并使用 rules/assets/live_feed/template.py 中的模板。

数据模式

ltp — 最新成交价 + 指标

订阅 LTP 数据流
维护滚动缓冲区（最近 200 个 tick）
在缓冲区上计算 EMA、RSI
打印实时指标值

quote — 完整报价 + 指标

订阅 Quote 数据流
显示 OHLC + LTP + 成交量
在收盘价缓冲区上计算指标
彩色输出（看涨/看跌）

depth — 市场深度分析

订阅 Depth 数据流
显示 L5 买卖盘口
计算买卖价差、订单失衡
显示总买量与总卖量

multi — 多品种数据流

订阅多个品种
显示包含 LTP 和关键指标的观察列表表格
自动刷新显示

使用方式

脚本结构示例：

"""
Real-Time Indicator Feed for {SYMBOL}
Mode: {mode}
"""
import os
import time
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api, ta

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)

SYMBOL = "{symbol}"
EXCHANGE = "{exchange}"

client = api(
    api_key=os.getenv("OPENALGO_API_KEY"),
    host=os.getenv("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
    verbose=1,
)

# Pre-fetch historical data for buffer initialization
df = client.history(
    symbol=SYMBOL, exchange=EXCHANGE, interval="1m",
    start_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"),
    end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
)
close_buffer = list(df["close"].values[-200:])

instruments = [{"exchange": EXCHANGE, "symbol": SYMBOL}]

def on_data(data):
    ltp = data["data"].get("ltp")
    if ltp is None:
        return

    close_buffer.append(float(ltp))
    if len(close_buffer) > 200:
        close_buffer.pop(0)

    if len(close_buffer) >= 20:
        arr = np.array(close_buffer, dtype=np.float64)
        ema_val = ta.ema(arr, 20)[-1]
        rsi_val = ta.rsi(arr, 14)[-1] if len(arr) >= 15 else float("nan")

        timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
        print(f"[{timestamp}] {SYMBOL} LTP:{ltp:>10.2f} | "
              f"EMA(20):{ema_val:>10.2f} | RSI(14):{rsi_val:>6.2f}")

# Connect and subscribe
client.connect()
client.subscribe_ltp(instruments, on_data_received=on_data)

print(f"Streaming {SYMBOL} on {EXCHANGE} — Press Ctrl+C to stop")
try:
    while True:
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    print("Stopping feed...")

client.unsubscribe_ltp(instruments)
client.disconnect()

清理

脚本必须：

优雅处理 Ctrl+C
取消订阅所有数据流
断开 WebSocket 连接
打印会话时长和处理过的 bar 数量摘要

详细级别

向用户说明 verbose 选项：

verbose=0：静默模式（仅错误）
verbose=1：连接与订阅日志
verbose=2：所有数据更新（调试模式）

示例用法

/live-feed SBIN NSE ltp
/live-feed NIFTY NSE_INDEX quote
/live-feed SBIN NSE depth
/live-feed multi NSE

适用场景

适用于需要在实时行情数据上计算技术指标的场景，例如实时监控单只股票的 LTP 与 EMA/RSI、查看完整报价与成交量、分析市场深度与订单失衡，或同时跟踪多个品种的观察列表。

限制

资料中未提供关于收费、价格、平台兼容性、性能上限或具体效果的信息。