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RSI DCA 전략 (신규) - rsi_dca_engine/runner/control: 1분봉 RSI(14) 종목별 기준선 상향 돌파 시 정액 매수, 일 상한, 신호 45분 유효, 킬스위치, 인터벌 변경 시 커서 재초기화, 체결가 거래소 보정 - scripts: 3_run_rsi_dca(.py/_cron.sh), 백테스트·인터벌 비교, go-live 스위치 - 설정: RSI_DCA_* (모드·종목·기준선·종목별 오버라이드·일 상한 등) 모니터 (vol_live_monitor / vol_monitor_chart) - 분봉 탭(/api/candles), RSI(14) 패널·종목별 기준선, 3패널 시간축 정렬, KST 표기 - 자동매수 ON/OFF 패널(/api/rsi/status·toggle), 빌드 해시 기반 자동 새로고침, 지연 경고 - 요약표: 거래소 평균매입가 기준 보유원금·수익률, 총평가 손익, 수익률순 동적 정렬 - 잔고 스냅샷을 계좌 전체 조회 1회로 통합, 실시간 시세 반영 데이터·수집 - candle_store/loader: SQL 범위·LIMIT 조회로 대형 테이블 전량 스캔 제거 - 절전·재부팅 후 공백 자동 백필(gap_backfill, 00_backfill_gaps) 및 cron 연동 - 수집 cron 분할(매분 핵심 분봉·5분 전체), 프로젝트 한정 lock 패턴, exec 제거로 lock 정리 복구 - 모니터 종목(VOL_MONITOR_SYMBOLS)·수집 종목 7종 분리, 한글 코인명 추가 Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
64 lines
1.7 KiB
Python
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1.7 KiB
Python
"""SQLite 캔들 조회."""
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from __future__ import annotations
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from datetime import timedelta
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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from bithumb.data.candle_store import CandleStore
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def load_candles(
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db_path: Path | str,
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symbol: str,
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interval_min: int,
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lookback_days: int | None = None,
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) -> pd.DataFrame:
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"""DB에서 캔들 DataFrame을 로드한다.
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Args:
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db_path: SQLite 경로.
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symbol: 코인 심볼 (예: TRX).
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interval_min: 분 단위 인터벌 코드.
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lookback_days: 최근 N일만 사용. None이면 전체.
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Returns:
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``datetime``, ``open``, ``high``, ``low``, ``close``, ``volume`` 컬럼.
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시간 오름차순 정렬.
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"""
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store = CandleStore(db_path)
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try:
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since = None
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if lookback_days is not None and lookback_days > 0:
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_, _, db_max = store.get_range(symbol, interval_min)
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if db_max is not None:
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since = db_max - timedelta(days=lookback_days)
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df = store.read_dataframe(symbol, interval_min, since=since)
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finally:
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store.close()
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if df.empty:
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return df
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if lookback_days is not None and lookback_days > 0:
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cutoff = df["datetime"].max() - timedelta(days=lookback_days)
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df = df[df["datetime"] >= cutoff].reset_index(drop=True)
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return df
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def load_last_candles(
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db_path: Path | str,
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symbol: str,
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interval_min: int,
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last_n: int,
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) -> pd.DataFrame:
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"""최신 N봉만 로드 (차트 API용, SQL LIMIT)."""
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store = CandleStore(db_path)
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try:
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return store.read_dataframe(symbol, interval_min, last_n=int(last_n))
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finally:
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store.close()
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