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2022-07-08 15:25:03 +09:00
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191
hts/BuySellChecker.py
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@@ -1,187 +1,27 @@
import math
import pandas as pd
from stockpredictor.analysis.Common import Common
from stockpredictor.analysis.Stochastic import Stochastic
from stockpredictor.analysis.RSI import RSI
from stockpredictor.analysis.MACD import MACD
from stockpredictor.analysis.IchimokuCloud import IchimokuCloud
class BuySellChecker:
common = None
stochastic = None
rsi = None
ichimokuCloud = None
def __init__(self):
self.common = Common()
self.stochastic = Stochastic()
self.rsi = RSI()
self.macd = MACD()
self.ichimokuCloud = IchimokuCloud()
return
def checkStatus(self, STOCK, last_index):
status = set()
# 정배열 체크
temp_status = self.common.check_RightArrange(STOCK)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 돌파 체크
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "20")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "60")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "120")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "240")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "60")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "120")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "240")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "60", "120")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "60", "240")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "120", "240")
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 20일선 돌파
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '20')
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 60일선 돌파
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '60')
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 120일선 돌파
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '120')
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 240일선 돌파
#temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '240')
#if temp_status != "":
# status.add(temp_status)
# 20일선 지지 매수가 추천
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji_20(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 음봉인데 어제보다 종가가 더 높은 경우
# 이 경우 정배열 상태인지도 함께 체크를 한다.
higher_umbong_status = self.common.checkHigherUmbong(STOCK, last_index)
if higher_umbong_status != "":
status.add(temp_status)
# GOLDENCROSS#1은 바로 매수하지 않고, 이 시점 이후로 5일선이 20일선을 하방으로 뚫었다가 다시 20일선을 상방으로 뚫는 순간 매수를 시도한다.
# GOLDENCROSS#2은 바로 매수 가능
# GOLDENCROSS#3은 바로 매수 가능
temp_status = self.common.check_golded_cross(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# YANGBONG
# 어제 음봉 이후 장대양봉이었다면, 매수
temp_status = self.common.checkLongYangBongAfterUmBong(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# Doji
# 하락 추세에서 도지가 나오면 매수
temp_status = self.common.checkDoji(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# Gravestone
# 상승 추세에서 그레이브스톤이 나오면 매도
temp_status = self.common.checkGravestone(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# Dragonfly
# 하락 추세에서 드레곤플라이가 나오면 매수
temp_status = self.common.checkDragonfly(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# Hammer
temp_status = self.common.checkHammer(STOCK, last_index)
# 하락 추세에서 해머가 나오면 매수
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# Hangingman
temp_status = self.common.checkHangingman(STOCK, last_index)
# 상승 추세에서 행잉맨이 나오면 매도
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 상승장악형 (Engulfing) - 다음 날도 양봉이라면 매수
# 하락 추세에서 상승장악형이 나오면 매수
temp_status = self.common.checkEngulfingHigh(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 하락장악형 (Engulfing)
# 상승 추세에서 하락장악형이 나오면 매도
temp_status = self.common.checkEngulfingLow(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 상승 포아형 (Harami)
# 하락 추세에서 상승포아형이 나오면 매수
temp_status = self.common.checkHaramiHigh(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 하락 포아형 (Harami)
# 상승 추세에서 하락포아형이 나오면 매도
temp_status = self.common.checkHaramiLow(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 관통형 (piercing)
# 하락 추세에서 관통형이 나오면 매수
temp_status = self.common.checkPiercing(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 흑운형 (Dark-cloud)
# 상승 추세에서 흑운형이 나오면 매도
temp_status = self.common.checkDarkCloud(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 샛별 (Morning start)
# 하락 추세에서 샛별형이 나오면 매수
temp_status = self.common.checkMorningstar(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
# 저녁별 (Evening start)
# 상승 추세에서 저녁별형이 나오면 매도
temp_status = self.common.checkEveningstar(STOCK, last_index)
if temp_status != "":
status.add(temp_status)
return status
def getPriceAndWeight1(self, data, i):
buy, weight, sell = -1, -1, -1
@@ -299,15 +139,26 @@ class BuySellChecker:
buy, weight, sell = -1, -1, -1
# 381: 어제 날짜 데이터 개수
if i >= 381+1:
if i >= 381+3:
# 매수 분석
if data["macdo"][i] < 0 and data["macd"][i] < -5:
if data["macd"][i-3] > data["macd"][i-2] and data["macd"][i-2] > data["macd"][i-1] and data["macd"][i-1] < data["macd"][i]:
buy = data["close"][i]
# 표준편차를 이용한 매매
mean = (data["avg3"][i] + data["avg5"][i] + data["avg10"][i] + data["avg20"][i] + data["avg30"][i])/5
vsum = (data["avg3"][i] - mean) ** 2 + (data["avg5"][i] - mean) ** 2 + (data["avg10"][i] - mean) ** 2 + (data["avg20"][i] - mean) ** 2 + (data["avg30"][i] - mean) ** 2
variance = vsum / 5
std = math.sqrt(variance)
if std < 1:
sell = data["close"][i]
# 매도 분석
"""
if data["slow_d"][i] > 90 and data["rsi"][i] > 65:
if data["upper"][i] <= data["high"][i]:
sell = data["close"][i] - 5
"""
return buy, weight, sell
@@ -374,6 +225,14 @@ class BuySellChecker:
rsi = rsi_df['rsi'].values.tolist()
rsis = rsi_df['rsis'].values.tolist()
# ichimokuCloud 계산
# ichimokuCloud_df = self.ichimokuCloud.apply(STOCK, c=9, b=26, l=52)
# ichimokuCloud_df = rsi_df.fillna(100)
# changeLine = rsi_df['changeLine'].values.tolist()
# baseLine = rsi_df['baseLine'].values.tolist()
# leadingSpan1 = rsi_df['leadingSpan1'].values.tolist()
# leadingSpan2 = rsi_df['leadingSpan2'].values.tolist()
temp = {"date": point_temp,
"open": open, "high": high, "low": low, "close": close, "volume": vol, "upper": upper, "lower": lower,
"avg3": avg3, "avg5": avg5, "avg10": avg10, "avg20": avg20, "avg30": avg30, "avg60": avg60,

2
hts/HTS_122630.py
View File

@@ -146,6 +146,8 @@ class HTS_122630 (HTS):
self.cancelOrderList(orderList)
# 매도 가격을 가져온다.
result = self.getRealTime(self.stock_code, lastday, today)
final_price = result["close"][len(result["close"])-1]
selling_count, selling_price = self.getSellingPrice(final_price)
# 분석되 가격으로 매도 요청한다.
if selling_count != 0 and selling_price != 0:

2
hts/HTS_252670.py
View File

@@ -147,6 +147,8 @@ class HTS_252670 (HTS):
self.cancelOrderList(orderList)
# 매도 가격을 가져온다.
result = self.getRealTime(self.stock_code, lastday, today)
final_price = result["close"][len(result["close"]) - 1]
selling_count, selling_price = self.getSellingPrice(final_price)
# 분석되 가격으로 매도 요청한다.
if selling_count != 0 and selling_price != 0:

7
hts/Simulation.py
View File

@@ -181,11 +181,8 @@ class Simulation:
if __name__ == "__main__":
stock_codes = {
#"252670": [('20220620', '20220621'), ('20220621', '20220622'), ('20220622', '20220623'), ('20220623', '20220624')],
"122630": [('20220620', '20220621'),
('20220621', '20220622'),
('20220622', '20220623'),
('20220623', '20220624')],
"252670": [('20220620', '20220621'), ('20220621', '20220622'), ('20220622', '20220623'), ('20220623', '20220624')],
"122630": [('20220620', '20220621'), ('20220621', '20220622'), ('20220622', '20220623'), ('20220623', '20220624')],
# "252670": [('20220620', '20220621')],
# "122630": [('20220620', '20220621')]
}