init

hts/BuySellChecker.py

@@ -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,

hts/HTS_122630.py

@@ -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:

hts/HTS_252670.py

@@ -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:

hts/Simulation.py

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

stockpredictor/analysis/IchimokuCloud.py

@@ -1,9 +1,4 @@
 import pandas as pd
-import datetime
-from plotly import tools, subplots
-import plotly.offline as offline
-import plotly.graph_objs as go
-import plotly.io as po
 
 from stockpredictor.analysis.Common import Common
 
@@ -18,28 +13,6 @@ class IchimokuCloud:
         self.common = Common()
         return
 
-    def draw(self, stock):
-        item_name = stock["NAME"]
-        item_code = stock["CODE"]
-
-        df = pd.DataFrame(stock["PRICE"])
-        leadingSpan1 = go.Scatter(x=df.DATE, y=df['leadingSpan1'], name="선행스팬1", line_color='#8B4513')
-        leadingSpan2 = go.Scatter(x=df.DATE, y=df['leadingSpan2'], name="선행스팬2", line_color='#4169E1')
-        candle = go.Candlestick(x=df.DATE, open=df.open, high=df.high, low=df.low, close=df.close, increasing_line_color= 'red', decreasing_line_color= 'blue')
-        data = [leadingSpan1, leadingSpan2, candle]
-
-        layout = go.Layout(title='{} MACD 그래프'.format(item_name))
-        fig = subplots.make_subplots(rows=1, cols=1, shared_xaxes=True)
-
-        for trace in data:
-            fig.append_trace(trace, 1,1)
-
-        fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
-
-        path = "/Users/dsyoon/workspace/StockPredictor/resources/analysis/html"
-        po.write_html(fig, file=path + "/ichimokuCloud_" + item_code+'.html', auto_open=False)
-        return fig
-
     # c=9, b=26, l=52
     def apply(self, df, c=9, b=26, l=52):
         # 입력받은 값이 dataframe이라는 것을 정의해줌