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2021-02-23 06:13:46 +09:00
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157
stockpredictor/analysis/Analyzer.py
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@@ -267,52 +267,11 @@ class Analyzer:
def analyzeFinalScore(self, last_index, STOCK, MACD, STOCHASTIC, ICHIMOKU, RSI):
"""
[매도]
1. MACD
1) MACD가 시그널설을 하향 돌파하면 매도한다.
2) MACD가 기준선 (0) 아래에 있는 한 주가는 하향추세이거나 또는 상승하지 않는다.
3) 시그널 추세가 하향인 한 매수 신호가 나올 때까지 주식을 보유하지 않는다.
4) 하락형 다이버전스가 발생하면 적극 매도를 검토한다.
2. Stochasic: %K선이 %D선을 하향 돌파하면 매도 신호로 보되 다음 사항들이 일치하면 매도한다.
1) 스토캐스틱 지표가 하락추세를 보이고, 50 이하에 있어야 한다.
2) 스토캐스틱 지표가 고점이 낮아지는 하락파동에 있어야 한다.
3) 주가가 5일 또는 20일 이동 평균선 아래에 있어야 한다.
4) MACD 지표가 하락으로 전환하거나 또는 최소한 상승을 멈추어야 한다.
5) 하락형 다이버전스가 발생하면 매도를 검토한다.
3. rsi
1) rsi가 하향이고 70이하로 떨어지면 매도,
2) rsi가 하향이고 50이하로 떨어지면 매도,
3) rsi가 하향이고 30이하로 떨어지면 단기매도,
[매수]
1. MACD
1) MACD가 시그널설을 상향 돌파하면 매수한다.
2) MACD가 기준선 (0) 위에 있는 한 주가는 상승추세이거나 또는 하락하지 않는다.
3) 시그널 추세가 상승하는 한 매도 신호가 나올 때까지 주식을 보유한다.
4) 상승형 다이버전스가 발생하면 적극 매수를 검토한다.
2. Stochasic: %K선이 %D선을 상향 돌파하면 매수 신호로 보되 다음 사항들이 일치하면 매수한다.
1) 스토캐스틱 지표가 상승추세를 보이고, 50 이상에 있어야 한다.
2) 스토캐스틱 지표가 저점을 높이는 상승파동에 있어야 한다.
3) 주가가 5일 또는 20일 이동 평균선 위에 있어야 한다.
4) MACD 지표가 상승으로 전환하거나 또는 최소한 하락을 멈추어야 한다.
5) 상승형 다이버전스가 발생하면 매수를 검토한다.
3. rsi
1) 상향이고 30을 돌파하면 매수,
2) rsi가 상향이고 40을 돌파하면 매수,
3) rsi가 상향이고 70을 돌파하면 단기매수,
시장 보다 강한 종목이란 (https://biz.sbs.co.kr/article/10000976754)
매수 조건
#0. 최소 매수 조건은 거래량은 20만건, 종가는 2천원 이상인 종목이어야 한다.
#1. 골든크로스: 5일선, 20일선, 60일선, 120일선이 순서대로 나열되는 순간
"""
i = last_index
# 매수금액을 구
# 이전 3일 동안의 어제종가-오늘저가의 평균을 구함 --> (종가-시가)/3
# 그래서 오늘 종가에 구한 평균값을 더해서 내일 종목을 매수함
buy_price = 0
count = 0
for idx in range(i, i-5, -1):
@@ -323,79 +282,57 @@ class Analyzer:
if count == 0:
buy_price = STOCK[i]['close']
else:
# 종가 - 최저가의 최근 3일 평균 가격을 산정한다.
buy_price = round(STOCK[i]['close'] - (buy_price/count))
stochastic_score = self.common.getStochasticScore(STOCHASTIC, i)
"""
if STOCK[i]['volume'] > 10000:
if MACD[i - 1]['macd'] < MACD[i]['macd']:
if MACD[i - 1]['macd'] < MACD[i - 1]['macds'] and MACD[i]['macd'] > MACD[i]['macds']:
return True,buy_price, stochastic_score
if stochastic_score > 0:
return True, buy_price, stochastic_score
"""
status = ""
if STOCK[i]['volume'] > 100000 and STOCK[i]['close'] > 1000:
# 거래량이 10만 이상이고, 종가가 1천원 이상인지 체크 (https://happpy-rich.tistory.com/94)
if STOCK[i]['volume'] > 100000 and STOCK[i]['close'] > 2000:
# 거래량이 100만 이상이고, 종가가 1천원 이상인지 체크 (https://happpy-rich.tistory.com/94)
if self.common.check_on_120_daysLine(STOCK, i):
# 특히 종목이 120일선을 뚫은 후 60일선이 상승세인지를 확인한다. (https://biz.sbs.co.kr/article/10000976754)
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 70:
status += '120_'
if self.common.check_on_60_daysLine(STOCK, i):
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 70:
status += '60_'
if self.common.check_on_20_daysLine(STOCK, i):
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 70:
all_upper_cross_status = self.common.checkAllUpperCross(STOCK, i)
if all_upper_cross_status != "":
status += all_upper_cross_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
golden_cross_status = self.common.check_golded_cross(STOCK, i)
if golden_cross_status != "":
status += golden_cross_status
# BUYINGBEARMARKET#1은 바로 매수 가능
# BUYINGBEARMARKET#2은 바로 매수 가능
bearmarket_buying_status = self.common.check_bearmarket_buying(STOCK, STOCHASTIC, i)
if bearmarket_buying_status != "":
status += bearmarket_buying_status
# BUYINGSTOCHASTIC#1은 바로 매수 가능
stochastic_buying_status = self.common.check_stochastic_buying(STOCK, STOCHASTIC, ICHIMOKU, i)
if stochastic_buying_status != "":
status += stochastic_buying_status
# 20
if self.common.check_20days_line_buying(STOCK, i):
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
status += '20_'
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 10:
# 스토캐스틱이 10 이하였다면,
status += 'STOCHASTIC_'
# 60
if self.common.check_60days_line_buying(STOCK, i):
if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
status += '60_'
# STOCHASTIC
stochastic_status = self.common.check_stochastic(STOCK, STOCHASTIC, i)
if stochastic_status != "":
status += stochastic_status
# YANGBONG
if self.common.checkLongYangBongAfterUmBong(STOCK, i):
# 어제 음봉 이후 장대양봉이었다면,
status += 'YANGBONG_'
return status, buy_price
def analyzeToFile(self, outFileName):
conn = sqlite3.connect(self.inFileName)
cursor = conn.cursor()
outfp = open(outFileName, "w", encoding="utf-8")
rowid = 1
cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
result = cursor.fetchone()
while result != None:
stock = {"CODE": result[0], "NAME": result[1], "PRICE": json.loads(result[2])}
macd = json.loads(result[3])
stochastic = json.loads(result[4])
ichimokuCloud = json.loads(result[5])
rsi = json.loads(result[6])
last_index = self.get_last_index(stock)
lastStock = stock['PRICE']
state, buy_price = self.analyzeFinalScore(last_index, lastStock, macd, stochastic, ichimokuCloud, rsi)
if state != "":
# self.macd.draw(stock)
print(stock['CODE'], stock['NAME'], str(buy_price), stochastic[last_index]['slow_k'], macd[last_index]['macd'], rsi[last_index]['rsi_buy'], ichimokuCloud[last_index]['ichimoku_buy'])
outfp.write("%s\t%s\t%s\t%d\t%s\t%s\t%s\n"%(stock['CODE'], stock['NAME'], str(buy_price), stochastic[last_index]['slow_k'], rsi[last_index]['rsi_buy'], macd[last_index]['macd'], ichimokuCloud[last_index]['ichimoku_buy']))
print("#file", rowid, stock['NAME'])
rowid += 1
cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
result = cursor.fetchone()
cursor.close()
conn.close()
outfp.close()
return
# 그래프 출력
def analyzeToHtml(self, outPath):
tmp_path = outPath + "/tmp"
@@ -430,8 +367,6 @@ class Analyzer:
if result[5] != result[5]: result_5 = result[5].replace("NaN", "0")
if result[6] != result[6]: result_6 = result[6].replace("NaN", "0")
if rowid == 2435:
print (1)
stock = {"CODE": result[0], "NAME": result[1], "PRICE": json.loads(result[2]), "MACD": json.loads(result_3), "STOCHASTIC": json.loads(result_4), "ICHIMOKU": json.loads(result_5), "RSI": json.loads(result_6)}
last_index = self.get_last_index(stock)
@@ -441,7 +376,9 @@ class Analyzer:
ICHIMOKU = stock['ICHIMOKU']
RSI = stock['RSI']
# 종목 상태 체크 분석
state, buy_price = self.analyzeFinalScore(last_index, STOCK, MACD, STOCHASTIC, ICHIMOKU, RSI)
stochastic_score = STOCHASTIC[last_index]['slow_k']
macd_score = MACD[last_index]['macd']
rsi_score = RSI[last_index]['rsi']
@@ -451,14 +388,14 @@ class Analyzer:
fig = self.draw(stock)
title = "%s (%s), %s, buy_price (%d), stochastic(%.3f), rsi(%.3f), macd(%.3f), ichimoku(%d)) 차트" % (item_name, item_code, state, buy_price, stochastic_score, rsi_score, macd_score, ichimoku_score)
fig['layout'].update(title=title)
fileName = "%s/%s__%.3f__%.3f__%s.html" % (outPath, state, stochastic_score, rsi_score, item_name.replace(" ", ""))
fileName = "%s/%s__%.3f__%.3f__%s_%s.html" % (outPath, state, stochastic_score, rsi_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
else:
if RSI[last_index]['rsi_buy'] == 1 and STOCK[last_index]['volume'] > 100000:
if (RSI[last_index]['rsi_buy'] == 1) and STOCK[last_index]['volume'] > 1000000:
fig = self.draw(stock)
title = "%s (%s) buy_price (%d), stochastic(%.3f), rsi(%.3f), macd(%.3f), ichimoku(%d)) 차트"%(item_name, item_code, buy_price, stochastic_score, rsi_score, macd_score, ichimoku_score)
fig['layout'].update(title=title)
fileName = "%s/%.3f__%.3f__%s.html"%(tmp_path, stochastic_score, rsi_score, item_name.replace(" ", ""))
fileName = "%s/%.3f__%.3f__%s_%s.html"%(tmp_path, stochastic_score, rsi_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
print ("#html", rowid, stock['NAME'])