import time from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta import pandas as pd import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates import mplcursors plt.rcParams['font.family'] ='AppleGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False from config import * from stock_monitor import calculate_technical_indicators, detect_turnaround_signal, get_coin_more_data, check_buy_point # 비트/알트코인 KRW 마켓 식별: 문자열 "-KRW" 포함 여부로 간단 구분 INTERVAL_MAP = { 60: "60m", # 1시간 (yfinance) 240: "4h", # 4시간 (yfinance) } BITHUMB_MAX_COUNT = 3000 # API 최대 3000 캔들 def fetch_price_history(symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 30) -> pd.DataFrame: """최근 `days`일 데이터(캔들)를 가져온다. 코인(-KRW)은 빗썸, 그 외 yfinance.""" if symbol in KR_COINS: bong_count = 3000 return get_coin_more_data(symbol, interval_minutes, bong_count=bong_count) # -------- 주식/ETF/해외코인 (yfinance) -------- if interval_minutes not in INTERVAL_MAP: raise ValueError("interval must be 60 or 240") interval_str = INTERVAL_MAP[interval_minutes] df = yf.download( tickers=symbol, period=f"{days}d", interval=interval_str, progress=False, ) if df.empty: raise RuntimeError("No data fetched. Check symbol or interval support.") return df def analyze_bottom_period(symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 90): """저점 기간(6월 22일~7월 9일) 분석""" data = fetch_price_history(symbol, interval_minutes, days) data = calculate_technical_indicators(data) print(f"데이터 기간: {data.index[0]} ~ {data.index[-1]}") print(f"총 데이터 수: {len(data)}") # 저점 기간 필터링 (6월 22일~7월 9일) bottom_start = pd.Timestamp('2025-06-22') bottom_end = pd.Timestamp('2025-07-09') bottom_data = data[(data.index >= bottom_start) & (data.index <= bottom_end)] if len(bottom_data) == 0: print("저점 기간 데이터가 없습니다.") return print(f"\n저점 기간 데이터: {bottom_data.index[0]} ~ {bottom_data.index[-1]}") print(f"저점 기간 데이터 수: {len(bottom_data)}") # 저점 기간의 기술적 지표 분석 print("\n=== 저점 기간 기술적 지표 분석 ===") # 1. 가격 분석 min_price = bottom_data['Low'].min() max_price = bottom_data['High'].max() avg_price = bottom_data['Close'].mean() print(f"최저가: {min_price:.4f}") print(f"최고가: {max_price:.4f}") print(f"평균가: {avg_price:.4f}") print(f"가격 변동폭: {((max_price - min_price) / min_price * 100):.2f}%") # 3. 볼린저 밴드 분석 bb_lower_min = bottom_data['Lower'].min() bb_upper_max = bottom_data['Upper'].max() print(f"\n볼린저 밴드 분석:") print(f"하단 밴드 최저: {bb_lower_min:.4f}") print(f"상단 밴드 최고: {bb_upper_max:.4f}") # 4. 거래량 분석 volume_avg = bottom_data['Volume'].mean() volume_max = bottom_data['Volume'].max() print(f"\n거래량 분석:") print(f"평균 거래량: {volume_avg:.0f}") print(f"최대 거래량: {volume_max:.0f}") # 5. 실제 저점 찾기 actual_bottom_idx = bottom_data['Low'].idxmin() actual_bottom_price = bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Low'] actual_bottom_date = actual_bottom_idx print(f"\n실제 저점:") print(f"날짜: {actual_bottom_date}") print(f"가격: {actual_bottom_price:.4f}") # 실제 저점에서 RSI 출력 제거 # print(f"RSI: {bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'RSI']:.2f}") print(f"볼린저 하단 대비: {((actual_bottom_price - bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Lower']) / bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Lower'] * 100):.2f}%") # 6. 매수 신호 분석 print(f"\n=== 매수 신호 분석 ===") # 현재 매수 조건으로 저점 기간에서 매수 신호가 몇 개 발생하는지 확인 alerts = [] debug_info = [] for i in range(len(bottom_data)): slice_df = data.iloc[:data.index.get_loc(bottom_data.index[i]) + 1] info = detect_turnaround_signal(symbol, slice_df, interval=interval_minutes) if info: debug_info.append({ 'date': bottom_data.index[i], 'price': bottom_data['Close'].iloc[i], 'alert': info['alert'], 'details': info['details'] }) if info['alert']: alerts.append((bottom_data.index[i], bottom_data['Close'].iloc[i])) print(f"저점 기간 매수 신호 수: {len(alerts)}") if alerts: print("매수 신호 발생 시점:") for date, price in alerts: print(f" {date}: {price:.4f}") return bottom_data, alerts def run_simulation(symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 30): data = fetch_price_history(symbol, interval_minutes) data = calculate_technical_indicators(data) data = check_buy_point(data, simulation=True) print(f"데이터 기간: {data.index[0]} ~ {data.index[-1]}") print(f"총 데이터 수: {len(data)}") # 파라미터 후보군 (표준화된 기술적 분석 기준) param_candidates = [ {'rsi_oversold': 32, 'bb_distance': 0.06, 'near_low_tolerance': 0.01, 'volume_multiplier': 2.0}, # 기본 설정 {'rsi_oversold': 30, 'bb_distance': 0.05, 'near_low_tolerance': 0.008, 'volume_multiplier': 2.5}, # 엄격한 설정 {'rsi_oversold': 28, 'bb_distance': 0.04, 'near_low_tolerance': 0.005, 'volume_multiplier': 3.0}, # 매우 엄격한 설정 ] alerts = [] for params in param_candidates: alerts.clear() for i in range(len(data)): slice_df = data.iloc[: i + 1] info = detect_turnaround_signal(symbol, slice_df, interval=interval_minutes, params=params) if info and info['alert']: alerts.append((slice_df.index[-1], slice_df['Close'].iloc[-1])) print(f"\n총 매수 신호 수: {len(alerts)}") # 서브플롯 생성 (가격 + Deviation) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 8), height_ratios=[3, 1]) fig.suptitle(f"{symbol} - 시뮬레이션 {interval_minutes}분봉", fontsize=14) # ----------------- 마우스 휠 확대/축소 ----------------- def on_scroll(event): # event.button: 'up' -> zoom in, 'down' -> zoom out if event.inaxes not in [ax1, ax2]: return ax = event.inaxes # x 축만 두 축을 동시에 조정 cur_xlim = ax1.get_xlim() xdata = event.xdata if xdata is None: return scale_factor = 0.9 if event.button == 'up' else 1/0.9 new_width = (cur_xlim[1] - cur_xlim[0]) * scale_factor relx = (cur_xlim[1] - xdata) / (cur_xlim[1] - cur_xlim[0]) new_left = xdata - new_width * (1 - relx) new_right = xdata + new_width * relx # 데이터 영역 벗어나지 않도록 클램프 xmin, xmax = matplotlib.dates.date2num(data.index[0]), matplotlib.dates.date2num(data.index[-1]) if new_left < xmin: new_left = xmin if new_right > xmax: new_right = xmax ax1.set_xlim([new_left, new_right]) ax2.set_xlim([new_left, new_right]) # y축은 해당 축만 줌 cur_ylim = ax.get_ylim() ydata = event.ydata if ydata is not None: new_height = (cur_ylim[1] - cur_ylim[0]) * scale_factor rely = (cur_ylim[1] - ydata) / (cur_ylim[1] - cur_ylim[0]) ax.set_ylim([ydata - new_height * (1 - rely), ydata + new_height * rely]) ax.figure.canvas.draw_idle() fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', on_scroll) # 메인 차트 (가격, 이동평균선, 볼린저 밴드) line_close = ax1.plot(data.index, data["Close"], label="종가", color="black", linewidth=1.5)[0] line_ma5 = ax1.plot(data.index, data["MA5"], label="MA5", color="red", linewidth=1)[0] line_ma20 = ax1.plot(data.index, data["MA20"], label="MA20", color="blue", linewidth=1)[0] line_ma40 = ax1.plot(data.index, data["MA40"], label="MA40", color="green", linewidth=1)[0] line_ma120 = ax1.plot(data.index, data["MA120"], label="MA120", color="purple", linewidth=1)[0] line_ma200 = ax1.plot(data.index, data["MA200"], label="MA200", color="brown", linewidth=1)[0] line_ma240 = ax1.plot(data.index, data["MA240"], label="MA240", color="darkred", linewidth=1)[0] line_ma720 = ax1.plot(data.index, data["MA720"], label="MA720", color="cyan", linewidth=1)[0] line_ma1440 = ax1.plot(data.index, data["MA1440"], label="MA1440", color="magenta", linewidth=1)[0] # Bollinger Bands line_upper = ax1.plot(data.index, data["Upper"], label="볼린저 Upper", color="grey", linestyle="--", linewidth=1)[0] line_lower = ax1.plot(data.index, data["Lower"], label="볼린저 Lower", color="grey", linestyle="--", linewidth=1)[0] ax1.fill_between(data.index, data["Lower"], data["Upper"], color="grey", alpha=0.1) # 매수 신호 표시 scatter_buy = None if alerts: times, prices = zip(*alerts) scatter_buy = ax1.scatter(times, prices, facecolors='none', edgecolors='red', linewidths=2, s=150, zorder=6, label='매수신호') for time in times: ax1.axvline(x=time, color='red', linestyle='--', alpha=0.3) # 매수 포인트 탐지 및 표시 # 'buy_point' 열 추가 data['buy_point'] = 0 data['buy_signal'] = '' for i in range(1, len(data)): # 이동평균선 기반 매수 조건 if all(data[f'MA{n}'].iloc[i] < data['MA720'].iloc[i] for n in [5, 20, 40, 120, 200, 240]) and \ all(data[f'MA{n}'].iloc[i] > data[f'MA{n}'].iloc[i-1] for n in [5, 20, 40, 120, 200, 240]) and \ data['MA720'].iloc[i] < data['MA1440'].iloc[i]: data.at[data.index[i], 'buy_signal'] = 'movingaverage' data.at[data.index[i], 'buy_point'] = 1 # Deviation40(이격도 40) 기반 매수 조건: 90 이하에서 상승 전환 if data['Deviation40'].iloc[i - 1] < data['Deviation40'].iloc[i] and data['Deviation40'].iloc[i - 1] <= 90: data.at[data.index[i], 'buy_signal'] = 'deviation40' data.at[data.index[i], 'buy_point'] = 1 # Deviation240(이격도 240) 기반 매수 조건: 90 이하에서 상승 전환 if data['Deviation240'].iloc[i - 1] < data['Deviation240'].iloc[i] and data['Deviation240'].iloc[i - 1] <= 90: data.at[data.index[i], 'buy_signal'] = 'deviation240' data.at[data.index[i], 'buy_point'] = 1 # 매수 포인트를 신호 유형별로 다르게 표시 # 이동평균선 기반 매수 포인트 (빨간 동그라미) ma_buy_points = data[(data['buy_point'] == 1) & (data['buy_signal'] == 'movingaverage')] scatter_ma_buy_points = ax1.scatter(ma_buy_points.index, ma_buy_points['Close'], color='red', s=100, zorder=5, label='MA 매수 포인트') # Deviation40 기반 매수 포인트 (속이 빈 빨간 점선 원) dev40_buy_points = data[(data['buy_point'] == 1) & (data['buy_signal'] == 'deviation40')] scatter_dev40_buy_points = ax1.scatter(dev40_buy_points.index, dev40_buy_points['Close'], facecolors='none', edgecolors='red', linestyle='--', linewidth=1, s=150, zorder=5, label='Dev40 매수 포인트') # Deviation240 기반 매수 포인트 (속이 빈 파란 점선 원) dev240_buy_points = data[(data['buy_point'] == 1) & (data['buy_signal'] == 'deviation240')] scatter_dev240_buy_points = ax1.scatter(dev240_buy_points.index, dev240_buy_points['Close'], facecolors='none', edgecolors='blue', linestyle='--', linewidth=1, s=150, zorder=5, label='Dev240 매수 포인트') # 마우스 오버 기능 추가 (이동평균선 매수 포인트) if len(ma_buy_points) > 0: cursor = mplcursors.cursor(scatter_ma_buy_points, hover=True) cursor.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f'MA 매수신호\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}\n가격: {sel.target[1]:.2f}' )) cursor.connect("remove", lambda sel: sel.annotation.set_visible(False)) # 마우스 오버 기능 추가 (Deviation40 매수 포인트) if len(dev40_buy_points) > 0: cursor_dev40 = mplcursors.cursor(scatter_dev40_buy_points, hover=True) cursor_dev40.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f'Dev40 매수신호\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}\n가격: {sel.target[1]:.2f}' )) cursor_dev40.connect("remove", lambda sel: sel.annotation.set_visible(False)) # 마우스 오버 기능 추가 (Deviation240 매수 포인트) if len(dev240_buy_points) > 0: cursor_dev240 = mplcursors.cursor(scatter_dev240_buy_points, hover=True) cursor_dev240.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f'Dev240 매수신호\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}\n가격: {sel.target[1]:.2f}' )) cursor_dev240.connect("remove", lambda sel: sel.annotation.set_visible(False)) # 매수 신호에도 마우스 오버 기능 추가 if scatter_buy is not None: cursor2 = mplcursors.cursor(scatter_buy, hover=True) cursor2.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f'매수신호\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}\n가격: {sel.target[1]:.2f}' )) cursor2.connect("remove", lambda sel: sel.annotation.set_visible(False)) # 모든 봉에 마우스 오버 기능 추가 cursor3 = mplcursors.cursor(line_close, hover=True) cursor3.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f'종가\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}\n가격: {sel.target[1]:.2f}' )) cursor3.connect("remove", lambda sel: sel.annotation.set_visible(False)) ax1.set_ylabel("가격") # --- 범례 생성 및 인터랙티브 토글 --- legend = ax1.legend(loc='upper left', fontsize=10) ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) # 범례 클릭 시 해당 선 토글 기능 lined = {} # legend 핸들과 실제 plot 선을 매핑 (생성 순서가 동일하다고 가정) # Matplotlib 버전에 따라 legend 객체의 핸들 보유 프로퍼티가 다를 수 있음 if hasattr(legend, "legend_handles"): legend_handles = legend.legend_handles elif hasattr(legend, "legendHandles"): legend_handles = legend.legendHandles else: # 마지막 방어(일반적으로 선만 리턴) legend_handles = legend.get_lines() plot_lines = [line_close, line_ma5, line_ma20, line_ma40, line_ma120, line_ma200, line_ma240, line_ma720, line_ma1440, line_upper, line_lower, scatter_ma_buy_points, scatter_dev40_buy_points, scatter_dev240_buy_points] # 매수신호 scatter가 있으면 포함 if scatter_buy is not None: plot_lines.append(scatter_buy) # zip 길이가 짧은 쪽에 맞춰 매핑 for leg_handle, orig in zip(legend_handles, plot_lines): leg_handle.set_picker(True) # 클릭 이벤트 활성화 lined[leg_handle] = orig def on_pick(event): leg_handle = event.artist orig = lined.get(leg_handle) if orig is None: return vis = not orig.get_visible() orig.set_visible(vis) # 범례 아이콘 투명도 조정 leg_handle.set_alpha(1.0 if vis else 0.2) fig.canvas.draw_idle() fig.canvas.mpl_connect('pick_event', on_pick) # Deviation subplot line_dev5 = ax2.plot(data.index, data['Deviation5'], color='red', label='Dev5')[0] line_dev20 = ax2.plot(data.index, data['Deviation20'], color='blue', label='Dev20')[0] line_dev40 = ax2.plot(data.index, data['Deviation40'], color='green', label='Dev40')[0] line_dev120 = ax2.plot(data.index, data['Deviation120'], color='purple', label='Dev120')[0] line_dev200 = ax2.plot(data.index, data['Deviation200'], color='brown', label='Dev200')[0] line_dev240 = ax2.plot(data.index, data['Deviation240'], color='darkred', label='Dev240')[0] line_dev720 = ax2.plot(data.index, data['Deviation720'], color='cyan', label='Dev720')[0] line_dev1440 = ax2.plot(data.index, data['Deviation1440'], color='magenta', label='Dev1440')[0] cursor_dev = mplcursors.cursor([line_dev5, line_dev20, line_dev40, line_dev120, line_dev200, line_dev240, line_dev720, line_dev1440], hover=True) cursor_dev.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text( f"{sel.artist.get_label()}\n날짜: {matplotlib.dates.num2date(sel.target[0]).replace(tzinfo=None).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}\n값: {sel.target[1]:.2f}" )) line_h90 = ax2.axhline(90, color='red', linestyle='--', linewidth=1, label='90') line_h95 = ax2.axhline(95, color='green', linestyle='--', linewidth=1, label='93') ax2.set_ylabel('Deviation %') legend2 = ax2.legend(loc='upper left', fontsize=9) # Deviation subplot 범례 클릭 토글 기능 if legend2 is not None: if hasattr(legend2, "legend_handles"): legend2_handles = legend2.legend_handles elif hasattr(legend2, "legendHandles"): legend2_handles = legend2.legendHandles else: legend2_handles = legend2.get_lines() plot_lines2 = [line_dev5, line_dev20, line_dev40, line_dev120, line_dev200, line_dev240, line_dev720, line_dev1440, line_h90, line_h95] # 레이블 기준으로 안정적 매핑 for leg_handle in legend2_handles: label = leg_handle.get_label() target_line = next((pl for pl in plot_lines2 if pl.get_label() == label), None) if target_line is not None: leg_handle.set_picker(True) lined[leg_handle] = target_line ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3) plt.tight_layout() # -------- 확대/축소 및 이동 기능 -------- press = {} def on_scroll(event): ax = event.inaxes if ax is None: return x_left, x_right = ax.get_xlim() x_range = (x_right - x_left) if event.button == 'up': # zoom in scale = 0.8 elif event.button == 'down': # zoom out scale = 1.25 else: scale = 1.0 new_range = x_range * scale center = event.xdata if event.xdata is not None else (x_left + x_right) / 2 ax.set_xlim(center - new_range / 2, center + new_range / 2) # 다른 축들도 동일 적용 (shared x) for other_ax in fig.axes: if other_ax is not ax: other_ax.set_xlim(ax.get_xlim()) fig.canvas.draw_idle() def on_press(event): if event.button == 1 and event.inaxes is not None: press['xpress'] = event.xdata press['axes'] = event.inaxes def on_motion(event): if 'xpress' not in press or press.get('axes') is None or event.inaxes is None: return dx = press['xpress'] - event.xdata for ax in fig.axes: x_left, x_right = ax.get_xlim() ax.set_xlim(x_left + dx, x_right + dx) fig.canvas.draw_idle() def on_release(event): press.clear() fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', on_scroll) fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_press) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_motion) fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', on_release) plt.show() if __name__ == "__main__": interval = 60 days = 90 # 분석 기간을 90일로 늘림 (6월~8월 데이터 포함) target_coins = ['ADA','APE','ARB','BONK','HBAR','LINK','ONDO','PEPE','SEI','SHIB','STORJ','SUI','TON','TRX','WLD','XLM','XRP'] #target_coins = ['APE'] for symbol in target_coins: print(f"\n=== {symbol} 저점 기간 분석 시작 ===") try: # 저점 기간 분석 bottom_data, alerts = analyze_bottom_period(symbol, interval, days) # 전체 기간 시뮬레이션 print(f"\n=== {symbol} 전체 기간 시뮬레이션 ===") run_simulation(symbol, interval, days) except Exception as e: print(f"Error analyzing {symbol}: {str(e)}")