Mariner Backtesting - TA-LIB Hilbert Transform - SineWave

HT_SINE

 

 sine, leadsine = HT_SINE(close)

Plot

Hilbert Transform - SineWave

Working Example

from cloudquant.interfaces import Strategy
from collections import OrderedDict
import ktgfunc
import talib

class WE_HT_SINE(Strategy):

    def on_start(self, md, order, service, account):
        # symbol and timestamp
        print(self.symbol + ":  " + service.time_to_string(service.system_time))
        daily_bars = md.bar.daily(start=-100)
        close = daily_bars.close
        sine, leadsine = talib.HT_SINE(close)

        # get the date values
        dates = service._context.market._storage.market_hours.keys()
        dateList = []
        for date in dates:
           dateList.append(str(date.strftime('%Y-%m-%d')))
        dates = sorted(dateList, reverse=True)[1:101]
        dates.sort()

        dict = OrderedDict()
        dict['date'] = dates
        dict['close'] = close
        dict['sine'] = sine
        dict['leadsine'] = leadsine
        symbol = 'HT_SINE: ' + self.symbol
        print ktgfunc.talib_table(symbol, 2, dict)

Console

MSFT:  2017-02-09 09:30:00.000000
HT_SINE: MSFT
Input Output
date close sine leadsine
2016-09-16 56.87 nan nan
2016-09-19 56.55 nan nan
2016-09-20 56.43 nan nan
2016-09-21 57.37 nan nan
2016-09-22 57.43 nan nan
2016-09-23 57.04 nan nan
2016-09-26 56.52 nan nan
2016-09-27 57.56 nan nan
2016-09-28 57.64 nan nan
2016-09-29 57.01 nan nan
2016-09-30 57.21 nan nan
2016-10-03 57.03 nan nan
2016-10-04 56.86 nan nan
2016-10-05 57.25 nan nan
2016-10-06 57.35 nan nan
2016-10-07 57.41 nan nan
2016-10-10 57.65 nan nan
2016-10-11 56.81 nan nan
2016-10-12 56.73 nan nan
2016-10-13 56.54 nan nan
2016-10-14 57.03 nan nan
2016-10-17 56.84 nan nan
2016-10-18 57.27 nan nan
2016-10-19 57.14 nan nan
2016-10-20 56.87 nan nan
2016-10-21 59.26 nan nan
2016-10-24 60.59 nan nan
2016-10-25 60.58 nan nan
2016-10-26 60.22 nan nan
2016-10-27 59.70 nan nan
2016-10-28 59.47 nan nan
2016-10-31 59.52 nan nan
2016-11-01 59.40 nan nan
2016-11-02 59.03 nan nan
2016-11-03 58.81 nan nan
2016-11-04 58.32 nan nan
2016-11-07 60.01 nan nan
2016-11-08 60.06 nan nan
2016-11-09 59.77 nan nan
2016-11-10 58.31 nan nan
2016-11-11 58.62 nan nan
2016-11-14 57.73 nan nan
2016-11-15 58.87 nan nan
2016-11-16 59.65 nan nan
2016-11-17 60.64 nan nan
2016-11-18 60.35 nan nan
2016-11-21 60.86 nan nan
2016-11-22 61.12 nan nan
2016-11-23 60.40 nan nan
2016-11-25 60.53 nan nan
2016-11-28 60.61 nan nan
2016-11-29 61.09 nan nan
2016-11-30 60.26 nan nan
2016-12-01 59.20 nan nan
2016-12-02 59.25 nan nan
2016-12-05 60.22 nan nan
2016-12-06 59.95 nan nan
2016-12-07 61.37 nan nan
2016-12-08 61.01 nan nan
2016-12-09 61.97 nan nan
2016-12-12 62.17 nan nan
2016-12-13 62.98 nan nan
2016-12-14 62.68 nan nan
2016-12-15 62.58 -0.00 -0.71
2016-12-16 62.30 0.09 -0.64
2016-12-19 63.62 0.20 -0.55
2016-12-20 63.54 0.43 -0.33
2016-12-21 63.54 0.47 -0.29
2016-12-22 63.55 0.45 -0.32
2016-12-23 63.24 0.28 -0.48
2016-12-27 63.28 0.13 -0.61
2016-12-28 62.99 -0.02 -0.72
2016-12-29 62.90 -0.18 -0.82
2016-12-30 62.14 -0.34 -0.91
2017-01-03 62.58 -0.42 -0.94
2017-01-04 62.30 -0.58 -0.99
2017-01-05 62.30 -0.64 -1.00
2017-01-06 62.84 -0.69 -1.00
2017-01-09 62.64 -0.80 -0.99
2017-01-10 62.62 -0.88 -0.96
2017-01-11 63.19 -0.94 -0.90
2017-01-12 62.61 -0.98 -0.82
2017-01-13 62.70 -0.98 -0.56
2017-01-17 62.53 -0.87 -0.27
2017-01-18 62.50 -0.33 0.43
2017-01-19 62.30 -0.05 0.67
2017-01-20 62.74 0.40 0.93
2017-01-23 62.96 0.80 0.99
2017-01-24 63.52 0.93 0.92
2017-01-25 63.68 1.00 0.66
2017-01-26 64.27 0.87 0.26
2017-01-27 65.78 0.79 0.12
2017-01-30 65.13 0.71 0.00
2017-01-31 64.65 0.63 -0.10
2017-02-01 63.58 0.50 -0.26
2017-02-02 63.17 0.32 -0.45
2017-02-03 63.68 0.09 -0.64
2017-02-06 63.64 -0.15 -0.81
2017-02-07 63.43 -0.50 -0.97
2017-02-08 63.34 -0.73 -1.00