1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
/*****************************************************************************
* URL: http://avin.info
* AUTHOR: Alex Avin
* E-MAIL: mr.alexavin@gmail.com
* LICENSE: MIT
****************************************************************************/
// use chrono::{Days, NaiveDate, NaiveTime, Utc};
// use polars::prelude::*;
// use strum::EnumIter;
//
// use avin::core::{
// Cluster, Footprint, Iid, Manager, MarketData, Quant, Quantum, Share, Tic,
// TimeFrame,
// };
//
// use crate::Analyse;
//
// pub struct ClusterAnalytic {}
// impl ClusterAnalytic {
// pub fn quant_cdf(
// footprint: &Footprint,
// quant: &Quant,
// ) -> Option<(f64, f64)> {
// let cdf_b = match get_cdf_df(footprint, &Feat::VolBuy) {
// Ok(cdf_df) => Self::cdf(quant.vol_b, cdf_df),
// Err(_) => -1.0,
// };
// let cdf_s = match get_cdf_df(footprint, &Feat::VolSell) {
// Ok(cdf_df) => Self::cdf(quant.vol_s, cdf_df),
// Err(_) => -1.0,
// };
//
// if cdf_b > 0.0 && cdf_s > 0.0 {
// return Some((cdf_b, cdf_s));
// } else {
// return None;
// }
// }
// }
// impl Analytic for ClusterAnalytic {
// #[inline]
// fn name() -> &'static str {
// "cluster"
// }
// fn analyse(iid: &Iid, tf: &TimeFrame) -> Result<(), String> {
// log::info!(":: Analyse {} {} {}", Self::name(), iid.ticker(), tf);
//
// create_clusters_df(iid, tf);
// analyse_quantum(iid, tf);
//
// Ok(())
// }
// fn analyse_all() -> Result<(), String> {
// let shares = Share::all();
// let timeframes = vec![
// TimeFrame::M1,
// TimeFrame::M10,
// TimeFrame::H1,
// TimeFrame::Day,
// ];
//
// for share in shares.iter() {
// for tf in timeframes.iter() {
// Self::analyse(share.iid(), tf).unwrap();
// }
// }
//
// Ok(())
// }
// }
//
// #[derive(Debug, EnumIter)]
// enum Aspect {
// Cluster,
// Quantum,
// }
// impl Aspect {
// #[inline]
// fn name(&self) -> &str {
// match self {
// Self::Cluster => "cluster",
// Self::Quantum => "quantum",
// }
// }
// }
//
// #[derive(Debug, EnumIter)]
// enum Feat {
// VolBuy,
// VolSell,
// }
// impl Feat {
// #[inline]
// fn name(&self) -> &str {
// match self {
// Self::VolBuy => "vol_b",
// Self::VolSell => "vol_s",
// }
// }
// }
//
// #[derive(Debug, EnumIter)]
// enum Metric {
// CDF,
// Size,
// Sz,
// }
// impl Metric {
// #[inline]
// fn name(&self) -> &str {
// match self {
// Self::CDF => "cdf",
// Self::Size => "size",
// Self::Sz => "sz",
// }
// }
// }
//
// fn analyse_name(
// tf: &TimeFrame,
// aspect: &Aspect,
// feat: Option<&Feat>,
// metric: Option<&Metric>,
// ) -> String {
// if feat.is_some() && metric.is_some() {
// format!(
// "{} {} {} {} {}",
// ClusterAnalytic::name(),
// tf,
// aspect.name(),
// feat.unwrap().name(),
// metric.unwrap().name(),
// )
// } else {
// format!("{} {} {}", ClusterAnalytic::name(), tf, aspect.name())
// }
// }
// fn get_period() -> (NaiveDate, NaiveDate) {
// let begin = NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 3, 7).unwrap();
// let end = Utc::now().date_naive();
//
// (begin, end)
// }
// fn create_clusters_df(iid: &Iid, tf: &TimeFrame) {
// log::info!("Create cluster df {} {}", iid, tf);
//
// let md = MarketData::TIC;
// let mut clusters_df = DataFrame::empty_with_schema(&Cluster::schema());
// let mut quantum_df = DataFrame::empty_with_schema(&Quantum::schema());
// let (mut day, end) = get_period();
// while day < end {
// let b = day.and_time(NaiveTime::MIN).and_utc();
// let e = day
// .checked_add_days(Days::new(1))
// .unwrap()
// .and_time(NaiveTime::MIN)
// .and_utc();
// let tic_file = match Manager::load(iid, &md, &b, &e) {
// Ok(data) => data,
// Err(_) => {
// log::warn!("no tics for {} {}", iid.ticker(), day);
// day = day.checked_add_days(Days::new(1)).unwrap();
// continue;
// }
// };
//
// let tics = Tic::from_df(tic_file.df()).unwrap();
//
// let footprint = Footprint::from_tics(iid, tf, &tics);
//
// let cluster = footprint.clusters();
// for c in cluster.iter() {
// clusters_df.extend(&c.df()).unwrap();
// quantum_df.extend(&c.quantum.df()).unwrap();
// }
// day = day.checked_add_days(Days::new(1)).unwrap();
// }
//
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Cluster, None, None);
// ClusterAnalytic::save(iid, &name, &mut clusters_df);
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, None, None);
// ClusterAnalytic::save(iid, &name, &mut quantum_df);
// }
// fn analyse_quantum(iid: &Iid, tf: &TimeFrame) {
// log::info!("Analyse quantum {} {}", iid.ticker(), tf);
//
// // load all quantum
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, None, None);
// let quantum_df = ClusterAnalytic::load(iid, &name).unwrap();
//
// // analyse
// analyse_quantum_feat(iid, tf, &Feat::VolBuy, &quantum_df);
// analyse_quantum_feat(iid, tf, &Feat::VolSell, &quantum_df);
// }
// fn analyse_quantum_feat(
// iid: &Iid,
// tf: &TimeFrame,
// feat: &Feat,
// quantum_df: &DataFrame,
// ) {
// log::info!("Analyse feat {}", feat.name());
//
// let metric = Metric::CDF;
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, Some(feat), Some(&metric));
// let mut cdf = ClusterAnalytic::eval_cdf(
// quantum_df
// .column(feat.name())
// .unwrap()
// .as_materialized_series(),
// );
// ClusterAnalytic::save(iid, &name, &mut cdf);
//
// let metric = Metric::Size;
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, Some(feat), Some(&metric));
// let mut sizes = ClusterAnalytic::eval_size(&cdf);
// ClusterAnalytic::save(iid, &name, &mut sizes);
//
// let metric = Metric::Sz;
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, Some(feat), Some(&metric));
// let mut szs = ClusterAnalytic::eval_sz(&cdf);
// ClusterAnalytic::save(iid, &name, &mut szs);
// }
// fn get_cdf_df(chart: &Footprint, feat: &Feat) -> Result<DataFrame, String> {
// // df:
// // ┌────────┬───────┬──────────┬──────────┬───────────┐
// // │ value ┆ count ┆ pf ┆ cdf ┆ cdf_p │
// // │ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
// // │ u64 ┆ u32 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
// // ╞════════╪═══════╪══════════╪══════════╪═══════════╡
// // │ 0 ┆ 41540 ┆ 0.116884 ┆ 0.116884 ┆ 11.688403 │
// // │ 1 ┆ 4116 ┆ 0.011581 ┆ 0.128466 ┆ 12.846551 │
// // │ 2 ┆ 2256 ┆ 0.006348 ┆ 0.134813 ┆ 13.481338 │
// // │ 3 ┆ 1330 ┆ 0.003742 ┆ 0.138556 ┆ 13.855569 │
// // │ 4 ┆ 969 ┆ 0.002727 ┆ 0.141282 ┆ 14.128224 │
// // │ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … │
// // │ 204267 ┆ 1 ┆ 0.000003 ┆ 0.999989 ┆ 99.998874 │
// // │ 207767 ┆ 1 ┆ 0.000003 ┆ 0.999992 ┆ 99.999156 │
// // │ 240810 ┆ 1 ┆ 0.000003 ┆ 0.999994 ┆ 99.999437 │
// // │ 278492 ┆ 1 ┆ 0.000003 ┆ 0.999997 ┆ 99.999719 │
// // │ 359919 ┆ 1 ┆ 0.000003 ┆ 1.0 ┆ 100.0 │
// // └────────┴───────┴──────────┴──────────┴───────────┘
//
// let iid = chart.iid();
// let tf = chart.tf();
// let metric = Metric::CDF;
// let name = analyse_name(tf, &Aspect::Quantum, Some(&feat), Some(&metric));
//
// ClusterAnalytic::load(iid, &name)
// }