init

stock_monitor.py

@@ -84,6 +84,7 @@ def calculate_technical_indicators(data):
     exp2 = data['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
     data['MACD'] = exp1 - exp2
     data['Signal'] = data['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
+    data['MACD_Hist'] = data['MACD'] - data['Signal']
 
     # 이동평균선
     data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
@@ -96,45 +97,6 @@ def calculate_technical_indicators(data):
 
     return data
 
-
-def check_ma_alert(symbol, data, interval=0):
-    """1시간봉 기준 이동평균선 조건 알림
-    - 5봉 이동평균(MA5) 상승
-    - 20봉 이동평균(MA20) 상승
-    - 40봉 이동평균(MA40)이 하락세에서 상승세로 전환되는 시점 (직전 기울기 < 0 and 현재 기울기 ≥ 0)
-    """
-    # 40 이동평균선의 기울기를 계산하기 위해 최소 41개 캔들이 필요합니다.
-    if len(data) < 41:
-        return None
-
-    # 이동평균선 값 추출
-    ma5_current, ma5_prev = data['MA5'].iloc[-1], data['MA5'].iloc[-2]
-    ma20_current, ma20_prev = data['MA20'].iloc[-1], data['MA20'].iloc[-2]
-    ma40_current = data['MA40'].iloc[-1]
-    ma40_prev1, ma40_prev2 = data['MA40'].iloc[-2], data['MA40'].iloc[-3]
-
-    # 조건 계산
-    up5 = ma5_current > ma5_prev
-    up20 = ma20_current > ma20_prev
-    slope_prev = ma40_prev1 - ma40_prev2  # 직전 기울기 (음수: 하락)
-    slope_now = ma40_current - ma40_prev1  # 현재 기울기
-    turning = (slope_prev < 0) and (slope_now >= 0)
-
-    alert = up5 and up20 and turning
-
-    return {
-        'symbol': symbol,
-        'price': data['Close'].iloc[-1],
-        'alert': alert,
-        'details': {
-            'interval': interval,
-            'up5': up5,
-            'up20': up20,
-            'ma40_turning': turning
-        }
-    }
-
-
 def check_buy_signals(symbol, data):
     if len(data) < 60:  # 최소 60일치 데이터 필요
         return None
@@ -397,7 +359,7 @@ def monitor_us_stocks():
         if data is not None and not data.empty:
             try:
                 data = calculate_technical_indicators(data)
-                info = check_ma_alert(symbol, data, 0)
+                info = detect_turnaround_signal(symbol, data, 0)
                 if info is None:
                     continue
                 info['name'] = US_STOCKS[symbol]
@@ -431,7 +393,7 @@ def monitor_kr_stocks():
             if data is not None and not data.empty:
                 try:
                     data = calculate_technical_indicators(data)
-                    info = check_ma_alert(symbol, data, 0)
+                    info = detect_turnaround_signal(symbol, data, 0)
                     if info is None:
                         continue
                     info['name'] = KR_ETFS[symbol]
@@ -472,7 +434,7 @@ def monitor_coins():
         if data is not None and not data.empty:
             try:
                 data = calculate_technical_indicators(data)
-                info = check_ma_alert(symbol, data, interval)
+                info = detect_turnaround_signal(symbol, data, interval)
                 if info is None:
                     continue
                 info['name'] = KR_COINS[symbol]
@@ -493,7 +455,7 @@ def monitor_coins():
         if data is not None and not data.empty:
             try:
                 data = calculate_technical_indicators(data)
-                info = check_ma_alert(symbol, data, interval)
+                info = detect_turnaround_signal(symbol, data, interval)
                 if info is None:
                     continue
                 info['name'] = KR_COINS[symbol]
@@ -528,32 +490,6 @@ def calculate_bollinger_bands(data: pd.DataFrame, period: int = 20, std: int = 2
     data['Lower'] = data['MA'] - std * data['STD']
     return data
 
-
-def calculate_technical_indicators(data: pd.DataFrame):
-    """Add MA5/20/40, RSI14, MACD+Hist, Bollinger"""
-    data = calculate_bollinger_bands(data)
-
-    # RSI(14)
-    delta = data['Close'].diff()
-    gain = delta.where(delta > 0, 0).rolling(14).mean()
-    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(14).mean()
-    rs = gain / loss
-    data['RSI'] = 100 - 100 / (1 + rs)
-
-    # MACD
-    exp1 = data['Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
-    exp2 = data['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
-    data['MACD'] = exp1 - exp2
-    data['Signal'] = data['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
-    data['MACD_Hist'] = data['MACD'] - data['Signal']
-
-    # Moving averages
-    data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean()
-    data['MA20'] = data['Close'].rolling(20).mean()
-    data['MA40'] = data['Close'].rolling(40).mean()
-
-    return data
-
 # ----------------------
 # Turnaround Detector v6
 # ----------------------
@@ -595,8 +531,11 @@ def detect_turnaround_signal(symbol, data, interval=0):
     ma5_cross_ma20 = (prev.MA5 <= prev.MA20) and (cur.MA5 > cur.MA20)
 
     # 매수 신호 조건 (저점 + 단기 MA 돌파 + RSI 회복)
-    # 매수 신호 조건: 전봉 하단 밴드 터치 + 반등 + MA5 돌파 + RSI 회복
+    # 볼린저 밴드 포지션
-    alert = touch_lower and rebound and ma5_break and rsi_recover
+    distance = (cur.Close - cur.Lower) / (cur.Upper - cur.Lower)
+
+    # 매수 신호 조건: 전봉 하단 밴드 터치 + 반등 + MA5 돌파 + RSI 회복 + 밴드 위치 ≤ 0.35
+    alert = touch_lower and rebound and ma5_break and rsi_recover and (distance <= 0.35)
 
     return {
         "symbol": symbol,

stock_simulation.py

@@ -95,8 +95,8 @@ def run_simulation(symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 7):
         if info and info["alert"]:
             alerts.append((slice_df.index[-1], slice_df["Close"].iloc[-1]))
 
-    # 8월 3일 이후의 매수 신호만 고려
+    # 모든 매수 신호를 표시
-    alerts = [(time, price) for time, price in alerts if time > pd.Timestamp('2025-08-03')]
+    # 기존 필터 제거하여 전체 기간 매수 신호 사용
 
     # Plot
     plt.figure(figsize=(12, 6))
@@ -124,6 +124,6 @@ def run_simulation(symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 7):
 
 if __name__ == "__main__":
     symbol = 'WLD'
-    interval = 240
+    interval = 60
     days = 7
     run_simulation(symbol, interval, days)