init

hts/OrderChecker.py

@@ -6,59 +6,81 @@ from OrderType import OrderType
 
 class OrderChecker:
 
-    order_df = None # 매수/매도구분, orderNum, 금액, 시각
     saveFileName = None
 
-    def __init__(self):
-        self.saveFileName = "./order/"+datetime.today().strftime("%Y%m%d")+".csv"
-        self.read(self.saveFileName)
+    def __init__(self, stock_code):
+        self.saveFileName = "./order/"+stock_code+"_"+datetime.today().strftime("%Y%m%d")+".csv"
         return
 
-    def read(self, fileName):
-        if os.path.isfile(fileName):
-            self.order_df = pd.read_csv(fileName)
+    def read(self):
+        if os.path.isfile(self.saveFileName):
+            order_df = pd.read_csv(self.saveFileName)
         else:
-            self.order_df = pd.DataFrame(columns=["type", "orderNum", "count", "price", "datetime"])
+            order_df = pd.DataFrame(columns=["stock_code", "type", "orderNum", "count", "price", "datetime"])
 
-        self.order_df = self.order_df.astype({"type": str, "orderNum": int, "count": int, "price": int})
-        self.order_df['datetime'] = pd.to_datetime(self.order_df['datetime'])
-        return
+        order_df = order_df.astype({"stock_code": str, "type": str, "orderNum": int, "count": int, "price": int})
+        order_df['datetime'] = pd.to_datetime(order_df['datetime'])
+        return order_df
 
-    def add(self, type, orderNum, count, price, orderList):
+    def add(self, stock_code, type, orderNum, count, price, orderList):
         orderListToCancel = []
+        # 매수 요청인 경우만 두 시간 전 주문을 찾아서 제외한다.
+        if type == OrderType.buy:
+            return orderListToCancel
 
-        # 두 시간 전
-        before_two_hour = datetime.now() - timedelta(hours=2)
+        order_df = self.read()
 
         # 두 시간 전 주문을 찾는다.
         if orderList is not None and len(orderList) > 0:
-            # 만약 두시간 전 주문을 찾는다.
-            orderNum_df = self.order_df.loc[self.order_df["datetime"] <= before_two_hour]
-            orderNum_df = orderNum_df.loc[orderNum_df["type"] == OrderType.buy.value]
+            # 1) 종목 코드를 찾는다.
+            stock_df = order_df.loc[order_df["stock_code"] == stock_code]
+
+            # 2) 2 시간 전 계산
+            before_two_hour = datetime.now() - timedelta(hours=2)
+
+            # 3) 만약 2 시간 전 주문을 찾는다.
+            stock_twohour_df = stock_df.loc[stock_df["datetime"] <= before_two_hour]
+
+            # 4) 2 시간 전 주문 중에서 매수 데이터만 찾는다.
+            orderNum_df = stock_twohour_df.loc[stock_twohour_df["type"] == OrderType.buy.value]
+
+            # 5) 2시간 전 매수 항목을 별도로 추출한다.
             orderNumSet = set(list(orderNum_df["orderNum"]))
             for item in orderList:
                 if item.orderNum in orderNumSet:
                     orderListToCancel.append(item)
-                    # 해당 orderNum 제외하기
-                    self.order_df = self.order_df.loc[self.order_df["orderNum"] != item.orderNum]
 
-        self.order_df = self.order_df.append({"type": type.value, "orderNum": orderNum, "count": count, "price": price, "datetime": datetime.now()}, ignore_index=True)
-        self.order_df.to_csv(self.saveFileName)
+                    # 6) 추출된 항목을 제외시킨다.
+                    order_df = order_df.loc[order_df["orderNum"] != item.orderNum]
+
+        # 7) 새로운 주문을 추가한다.
+        order_df = order_df.append({"stock_code": stock_code, "type": type.value, "orderNum": orderNum, "count": count, "price": price, "datetime": datetime.now()}, ignore_index=True)
+
+        # 8) 파일로 기록한다.
+        order_df.to_csv(self.saveFileName)
 
         return orderListToCancel
 
-    def remove(self, type, orderList):
+    def remove(self, stock_code, type, orderList):
+        order_df = self.read()
         orderListToCancel = []
 
         if orderList is not None and len(orderList) > 0:
-            orderNum_df = self.order_df.loc[self.order_df["type"] == type.value]
+            # 1) 종목 코드를 찾는다.
+            stock_df = order_df.loc[order_df["stock_code"] == stock_code]
+
+            # 2) 매도 주문을 찾는다.
+            orderNum_df = stock_df.loc[stock_df["type"] == type.value]
+
+            # 3) 매도 주문 중에서 항목을 별도로 추출한다.
             orderNumSet = set(list(orderNum_df["orderNum"]))
             for item in orderList:
                 if item.orderNum in orderNumSet:
                     orderListToCancel.append(item)
-                    # 해당 orderNum 제외하기
-                    self.order_df = self.order_df.loc[self.order_df["orderNum"] != item.orderNum]
-            self.order_df.to_csv(self.saveFileName)
+
+                    # 4) 해당 orderNum 제외하기
+                    order_df = order_df.loc[order_df["orderNum"] != item.orderNum]
+            order_df.to_csv(self.saveFileName)
 
         return orderListToCancel