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