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  # -- Proyecto: Repaso de python 3 y analisis de precios OHLC                              -- #
  # -- Codigo: principal.py - script principal de proyecto                                  -- #
  # -- Rep: https://github.com/ITESOIF/MyST/tree/master/Notas_Python/Notas_RepasoPython     -- #
  # -- Autor: Francisco ME                                                                  -- #
  # -- ------------------------------------------------------------------------------------ -- #
  
  # -- ------------------------------------------------------------- Importar con funciones -- #
  
  import funciones as fn                              # Para procesamiento de datos
  import visualizaciones as vs                        # Para visualizacion de datos
  import pandas as pd                                 # Procesamiento de datos
  from datos import OA_Ak                             # Importar token para API de OANDA
  
  # -- --------------------------------------------------------- Descargar precios de OANDA -- #
  
  # token de OANDA
  OA_In = "EUR_USD"                  # Instrumento
  OA_Gn = "D"                        # Granularidad de velas
  fini = pd.to_datetime("2019-07-06 00:00:00").tz_localize('GMT')  # Fecha inicial
  ffin = pd.to_datetime("2019-12-06 00:00:00").tz_localize('GMT')  # Fecha final
  
  # Descargar precios masivos
  df_pe = fn.f_precios_masivos(p0_fini=fini, p1_ffin=ffin, p2_gran=OA_Gn,
                               p3_inst=OA_In, p4_oatk=OA_Ak, p5_ginc=4900)
  
  # -- --------------------------------------------------------------- Graficar OHLC plotly -- #
  
  vs_grafica1 = vs.g_velas(p0_de=df_pe.iloc[0:120, :])
  vs_grafica1.show()
  
  # -- ------------------------------------------------------------------- Conteno de velas -- #
  
  # multiplicador de precios
  pip_mult = 10000
  
  # -- 0A.1: Hora
  df_pe['hora'] = [df_pe['TimeStamp'][i].hour for i in range(0, len(df_pe['TimeStamp']))]
  
  # -- 0A.2: Dia de la semana.
  df_pe['dia'] = [df_pe['TimeStamp'][i].weekday() for i in range(0, len(df_pe['TimeStamp']))]
  
  # -- 0B: Boxplot de amplitud de velas (close - open).
  df_pe['co'] = (df_pe['Close'] - df_pe['Open'])*pip_mult
  
  # -- ------------------------------------------------------------ Graficar Boxplot plotly -- #
  vs_grafica2 = vs.g_boxplot_varios(p0_data=df_pe[['co']], p1_norm=False)
  vs_grafica2.show()
  