init

stockpredictor/analysis/Analyzer.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import time
 import shutil
 from stockpredictor.analysis.Common import Common
 from stockpredictor.analysis.Stochastic import Stochastic
+from stockpredictor.analysis.BolingerBand import BolingerBand
 import matplotlib.pyplot as plt
 import datetime
 import sqlite3
@@ -45,6 +46,7 @@ class Analyzer:
         self.common = Common()
 
         self.stochastic = Stochastic()
+        self.bolingerBand = BolingerBand()
 
         self.readFnguide()
         return
@@ -459,7 +461,7 @@ class Analyzer:
         cursor = conn.cursor()
 
         # 기존 분석 데이터를 모두 지움
-        cursor.execute('update ' + self.tableName + ' set STOCHASTIC = ""')
+        cursor.execute('update ' + self.tableName + ' set STOCHASTIC = "", BOLINGERBAND = ""')
 
         rowid = 1
         cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
@@ -470,6 +472,9 @@ class Analyzer:
             try:
                 results_STOCHASTIC = self.stochastic.analyze(stock)
                 text_STOCHASTIC = json.dumps(results_STOCHASTIC, ensure_ascii=False)
+
+                results_BolingerBand = self.bolingerBand.analyze(stock)
+                text_BOLINGERBAND = json.dumps(results_BolingerBand, ensure_ascii=False)
             except:
                 print("#", rowid, stock['NAME'])
                 rowid += 1
@@ -477,7 +482,7 @@ class Analyzer:
                 result = cursor.fetchone()
                 continue
 
-            cursor.execute("UPDATE " + self.tableName + " SET STOCHASTIC=? WHERE CODE=?", (text_STOCHASTIC, stock["CODE"]))
+            cursor.execute("UPDATE " + self.tableName + " SET STOCHASTIC=?, BOLINGERBAND=? WHERE CODE=?", (text_STOCHASTIC, text_BOLINGERBAND, stock["CODE"]))
             print("#", rowid, stock['NAME'])
             rowid += 1
             cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
@@ -503,7 +508,7 @@ if __name__ == "__main__":
     analyzer.analyzeStochastic()
     """
 
-    ###analyzer.analyze()
+    analyzer.analyze()
 
     day = datetime.today().strftime("%Y%m%d")
 

stockpredictor/analysis/Analyzer_1.py

@@ -1,432 +0,0 @@
-import json
-import os
-import time
-import shutil
-from stockpredictor.analysis.Common import Common
-from stockpredictor.analysis.Stochastic import Stochastic
-import matplotlib.pyplot as plt
-import datetime
-import sqlite3
-from datetime import datetime
-
-from matplotlib import rc
-
-rc('font', family='AppleGothic')
-plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
-
-import pandas as pd
-import plotly.graph_objs as go
-from plotly import tools, subplots
-import plotly.io as po
-
-class Analyzer:
-    tableName = 'stock'
-    PROJECT_HOME = None
-
-    stocks = None
-    candidate = None
-
-    stochastic = None
-
-    common = None
-    inFileName = None
-    fnguideFileName = None
-
-    fnguide = {}
-
-    def __init__(self, PROJECT_HOME, inFileName, fnguideFileName):
-        self.PROJECT_HOME = PROJECT_HOME
-        self.inFileName = inFileName
-        self.fnguideFileName = fnguideFileName
-
-        self.stocks = []
-        self.candidate = []
-
-        self.common = Common()
-
-        self.stochastic = Stochastic()
-
-        self.readFnguide()
-        return
-
-    def readFnguide(self):
-        conn = sqlite3.connect(self.fnguideFileName)
-        cursor = conn.cursor()
-
-        today = datetime.today()
-        year1 = str(today.year - 1) + ".12.01"
-        year2 = str(today.year - 2) + ".12.01"
-        year3 = str(today.year - 3) + ".12.01"
-
-        rowid = 1
-        cursor.execute('SELECT * FROM fnguide WHERE rowid=?', (rowid,))
-        result = cursor.fetchone()
-        while result != None:
-            data = json.loads(result[2])
-            self.fnguide[result[0]] = True
-
-            if (year1 in data and year2 in data and year3 in data):
-                if (data[year1]['영업이익'] < 0 and data[year2]['영업이익'] < 0 and data[year3]['영업이익'] < 0):
-                    # 3년 연속 영업이익이 적자이면 매수하지 않는다.
-                    self.fnguide[result[0]] = False
-                if (data[year1]['영업이익'] < -100):
-                    # 전년 영억적자가 100억 이상이면 매수하지 않는다.
-                    self.fnguide[result[0]] = False
-
-            rowid += 1
-            cursor.execute('SELECT * FROM fnguide WHERE rowid=?', (rowid,))
-            result = cursor.fetchone()
-
-        cursor.close()
-        conn.close()
-        return
-
-    def draw(self, stock):
-
-        last_index = self.get_last_index(stock)
-        if last_index > 300:
-            index = 300  # 최대 300일치 그래프 확인
-            df_stock = pd.DataFrame(stock["PRICE"][len(stock["PRICE"]) - index:])
-            df_stochastic = pd.DataFrame(stock["STOCHASTIC"][len(stock["STOCHASTIC"]) - index:last_index+1])
-        else:
-            index = last_index
-            df_stock = pd.DataFrame(stock["PRICE"][:index+1])
-            df_stochastic = pd.DataFrame(stock["STOCHASTIC"][:index+1])
-
-        # general
-        volume = go.Bar(x=df_stock.DATE, y=df_stock['volume'], name="volume")
-        volume_data = [volume]
-
-        # stochastic
-        slow_k = go.Scatter(x=df_stochastic.DATE, y=df_stochastic['slow_k'], name="Slow%K", line_color='#8B4513')
-        slow_d = go.Scatter(x=df_stochastic.DATE, y=df_stochastic['slow_d'], name="Slow%D", line_color='#4169E1')
-        stochastic_data = [slow_k, slow_d]
-
-        fig = subplots.make_subplots(rows=2, cols=1, subplot_titles=('거래량', 'Stochastic'))
-
-        for trace in volume_data:
-            fig.append_trace(trace, 1, 1)
-        for trace in stochastic_data:
-            fig.append_trace(trace, 2, 1)
-
-        fig.update_layout(height=800)
-
-        return fig
-
-    def get_last_index(self, stock):
-        for i in range(0, len(stock['PRICE'])):
-            if (stock['PRICE'][i]['close'] == 0 and stock['PRICE'][i]['open'] == 0 and stock['PRICE'][i]['volume'] == 0):
-                return i-1
-        return len(stock['PRICE']) - 1
-
-    def analyzeStochastic(self):
-        conn = sqlite3.connect(self.inFileName)
-        cursor = conn.cursor()
-
-        # 기존 분석 데이터를 모두 지움
-        cursor.execute('update ' + self.tableName + ' set STOCHASTIC = ""')
-
-        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])}
-            results = self.stochastic.analyze(stock)
-            text = json.dumps(results, ensure_ascii=False)
-            cursor.execute("UPDATE " + self.tableName + " SET STOCHASTIC=? WHERE CODE=?", (text, stock["CODE"]))
-
-            print("#analyzeStochastic", rowid, stock['NAME'])
-            rowid += 1
-            cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-            result = cursor.fetchone()
-
-        conn.commit()
-        cursor.close()
-        conn.close()
-        return
-
-    def analyzeFinalScore(self, last_index, STOCK, STOCHASTIC):
-        """
-         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
-        buy_price = 0
-        count = 0
-        for idx in range(i, i-5, -1):
-            if idx-1 < 0:
-                break
-            buy_price += STOCK[idx-1]['close'] - STOCK[idx]['low']
-            count += 1
-        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))
-
-        status = ""
-        if STOCK[i]['volume'] > 100000 and STOCK[i]['close'] > 2000:
-            # 거래량이 100만 이상이고, 종가가 1천원 이상인지 체크 (https://happpy-rich.tistory.com/94)
-
-            # 정배열 체크
-            temp_status = self.common.check_RightArrange(STOCK, i)
-            if temp_status != "":
-                #if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-               status += temp_status
-
-            # 20일선 돌파
-            temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, i, '20')
-            if temp_status != "":
-                #if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-               status += temp_status
-
-            # 60일선 돌파
-            temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, i, '60')
-            if temp_status != "":
-                #if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-               status += temp_status
-
-            # 120일선 돌파
-            temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, i, '120')
-            if temp_status != "":
-                #if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-               status += temp_status
-
-            # 240일선 돌파
-            temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, i, '240')
-            if temp_status != "":
-                #if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-               status += temp_status
-
-            # 270일선 돌파
-            temp_status = self.common.check_highest_270(STOCK, i)
-            if temp_status != "":
-                # if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-                status += temp_status
-
-            # 20일선 지지 매수가 추천
-            temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji_20(STOCK, i)
-            if temp_status != "":
-                # if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-                status += temp_status
-
-            # 단타 #1
-            temp_status = self.common.check_Danta1(STOCK, i)
-            if temp_status != "":
-                # if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-                status += temp_status
-
-            # 단타 #2
-            temp_status = self.common.check_Danta2(STOCK, i)
-            if temp_status != "":
-                # if STOCHASTIC[i]['slow_k'] < 40:
-                status += temp_status
-
-            all_upper_cross_status = self.common.checkAllUpperCross(STOCK, i)
-            if all_upper_cross_status != "":
-                status += all_upper_cross_status
-
-            # 1주일 동안 몇 10% 이상 오른 종목
-            W1Rise = self.common.check_W1Rise(STOCK, i, 0.1)
-            if W1Rise != "":
-                status += W1Rise
-
-            # 1일 동안 몇 10% 이상 내리 종목
-            W1Fall = self.common.check_D1Fall(STOCK, i, -0.1)
-            if W1Fall != "":
-                status += W1Fall
-
-            # 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
-
-            # 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
-
-    # 그래프 출력
-    def analyzeToHtml(self, outPath):
-        tmp_path = outPath + "/tmp"
-        if os.path.isdir(tmp_path):
-            os.rmdir(tmp_path)
-        os.mkdir(tmp_path)
-
-        conn = sqlite3.connect(self.inFileName)
-        cursor = conn.cursor()
-        rowid = 1
-        cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-        result = cursor.fetchone()
-        while result != None:
-            item_code = result[0]
-            item_name = result[1]
-            print("#html", rowid, item_name)
-
-            # 부실 기업은 매수하지 않고 그냥 넘긴다.
-            # kospi 지수와 kosdak 지수도 그냥 넘긴다.
-            if ((item_code in self.fnguide and not self.fnguide[item_code]) or (item_code == "KOSPI" or item_code == "KOSDAK") or result[3] == ''):
-                rowid += 1
-                # 다음 종목을 가져옴
-                cursor.execute('SELECT CODE, NAME, PRICE, STOCHASTIC FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-                result = cursor.fetchone()
-                continue
-
-            result_3 = result[3]
-            if result[3] != result[3]:
-                result_3 = result[3].replace("NaN", "0")
-            if result[3]==None:
-                rowid += 1
-                cursor.execute('SELECT CODE, NAME, PRICE, STOCHASTIC FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-                result = cursor.fetchone()
-                continue
-
-            stock = {"CODE": result[0], "NAME": result[1], "PRICE": json.loads(result[2]), "STOCHASTIC": json.loads(result_3)}
-
-            last_index = self.get_last_index(stock)
-            STOCK = stock['PRICE']
-            STOCHASTIC = stock['STOCHASTIC']
-
-            stochastic_score = STOCHASTIC[last_index]['slow_k']
-            if stochastic_score < 50:
-
-                # 종목 상태 체크 분석
-                state, buy_price = self.analyzeFinalScore(last_index, STOCK, STOCHASTIC)
-
-                if state != "":
-                    fig = self.draw(stock)
-                    title = "%s (%s), %s, buy_price (%d), stochastic(%.3f) 차트" % (item_name, item_code, state, buy_price, stochastic_score)
-                    fig['layout'].update(title=title)
-                    fileName = "%s/%s__%.3f__%s_%s.html" % (outPath, state, stochastic_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
-                    po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
-                else:
-                    if STOCK[last_index]['volume'] > 1000000:
-                        fig = self.draw(stock)
-                        title = "%s (%s) buy_price (%d), stochastic(%.3f) 차트"%(item_name, item_code, buy_price, stochastic_score)
-                        fig['layout'].update(title=title)
-                        fileName = "%s/%.3f__%s_%s.html"%(tmp_path, stochastic_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
-                        po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
-            """
-            try:
-                stock = {"CODE": result[0], "NAME": result[1], "PRICE": json.loads(result[2]), "STOCHASTIC": json.loads(result_3)}
-
-                last_index = self.get_last_index(stock)
-                STOCK = stock['PRICE']
-                STOCHASTIC = stock['STOCHASTIC']
-
-                stochastic_score = STOCHASTIC[last_index]['slow_k']
-                if stochastic_score < 50:
-
-                    # 종목 상태 체크 분석
-                    state, buy_price = self.analyzeFinalScore(last_index, STOCK, STOCHASTIC)
-
-                    if state != "":
-                        fig = self.draw(stock)
-                        title = "%s (%s), %s, buy_price (%d), stochastic(%.3f) 차트" % (item_name, item_code, state, buy_price, stochastic_score)
-                        fig['layout'].update(title=title)
-                        fileName = "%s/%s__%.3f__%s_%s.html" % (outPath, state, stochastic_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
-                        po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
-                    else:
-                        if STOCK[last_index]['volume'] > 1000000:
-                            fig = self.draw(stock)
-                            title = "%s (%s) buy_price (%d), stochastic(%.3f) 차트"%(item_name, item_code, buy_price, stochastic_score)
-                            fig['layout'].update(title=title)
-                            fileName = "%s/%.3f__%s_%s.html"%(tmp_path, stochastic_score, item_name.replace(" ", ""), item_code)
-                            po.write_html(fig, file=fileName, auto_open=False)
-            except:
-                print ("error")
-            """
-            rowid += 1
-            cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-            result = cursor.fetchone()
-
-        cursor.close()
-        conn.close()
-        return
-
-    def analyze(self):
-        conn = sqlite3.connect(self.inFileName)
-        cursor = conn.cursor()
-
-        # 기존 분석 데이터를 모두 지움
-        cursor.execute('update ' + self.tableName + ' set STOCHASTIC = ""')
-
-        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])}
-
-            try:
-                results_STOCHASTIC = self.stochastic.analyze(stock)
-                text_STOCHASTIC = json.dumps(results_STOCHASTIC, ensure_ascii=False)
-            except:
-                print("#", rowid, stock['NAME'])
-                rowid += 1
-                cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-                result = cursor.fetchone()
-                continue
-
-            cursor.execute("UPDATE " + self.tableName + " SET STOCHASTIC=? WHERE CODE=?", (text_STOCHASTIC, stock["CODE"]))
-            print("#", rowid, stock['NAME'])
-            rowid += 1
-            cursor.execute('SELECT * FROM ' + self.tableName + ' WHERE rowid=?', (rowid,))
-            result = cursor.fetchone()
-
-        conn.commit()
-        cursor.close()
-        conn.close()
-        return
-
-
-if __name__ == "__main__":
-
-    start = time.time()
-    PROJECT_HOME = "../.."
-    inFileName = PROJECT_HOME + '/resources/stock.db'
-    inFnguideFileName = PROJECT_HOME + '/resources/fnguide.db'
-    analyzer = Analyzer(PROJECT_HOME, inFileName, inFnguideFileName)
-
-    # 분석 & update DB
-    """
-    #print ("analyze Stochastic...")
-    analyzer.analyzeStochastic()
-    """
-
-    ###analyzer.analyze()
-
-    day = datetime.today().strftime("%Y%m%d")
-
-    # HTML 출력
-    outPath = PROJECT_HOME + "/resources/analysis/"+day
-    if os.path.isdir(outPath):
-        shutil.rmtree(outPath)
-    os.mkdir(outPath)
-    print("print to Html...")
-    analyzer.analyzeToHtml(outPath)
-
-
-    # 파일 출력
-    #print("print to File...")
-    #outFileName = PROJECT_HOME + '/resources/analysis/'+day+'.json'
-    #analyzer.analyzeToFile(outFileName)
-
-    print("time : %6.2f 초", (time.time() - start))
-
-    print("done...")

stockpredictor/analysis/BolingerBand.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import pandas as pd
+from stockpredictor.analysis.Common import Common
+import plotly.graph_objs as go
+from plotly import tools, subplots
+import plotly.io as po
+
+class BolingerBand:
+
+    common = None
+
+    def __init__(self):
+        self.common = Common()
+        return
+
+    def apply(self, df, n=10, m=6, t=6):
+        # 입력받은 값이 dataframe이라는 것을 정의해줌
+        df = pd.DataFrame(df)
+
+        max20 = df["close"].rolling(window=20).mean()
+        stddev = df["close"].rolling(window=20).std()
+        upper = max20 + (stddev * 2) # 상단 볼리저 밴드
+        lower = max20 - (stddev * 2) # 하단 볼리저 밴드
+        middle = (upper + lower ) / 2
+
+        # dataframe에 컬럼 추가
+        #df = df.assign(fast_k=fast_k, slow_k=slow_k, slow_d=slow_d).dropna()
+        df = df.assign(upper=upper, middle=middle, lower=lower)
+
+        return df
+
+    def analyze(self, stock):
+        df = pd.DataFrame()
+        df = df.from_dict(stock['PRICE'])
+        df = self.apply(df)
+
+        for i in range(len(df.upper)):
+            stock['PRICE'][i]['upper'] = df.upper.values[i]
+            stock['PRICE'][i]['middle'] = df.middle.values[i]
+            stock['PRICE'][i]['lower'] = df.lower.values[i]
+
+            # 0: 중립, 1: 매수, -1: 매도
+            stock['PRICE'][i]['bolingerband_buy'] = 0
+
+            if i > 0:
+                stock['PRICE'][i]['bolingerband_buy'] = self.common.getBolingerBandScore(stock['PRICE'], i)
+
+        results = []
+        for day in stock['PRICE']:
+            results.append({'DATE': day['DATE'],
+                            'upper': day['upper'],
+                            'middle': day['middle'],
+                            'lower': day['lower'],
+                            'bolingerband_buy': day['bolingerband_buy']})
+        return results

stockpredictor/analysis/Common.py

@@ -89,6 +89,9 @@ class Common:
                 
         return score
 
+    def getBolingerBandScore(self, stock, i):
+        return 0
+
     def getIchimokuCloudScore(self, stock, i):
         score = 0
 

stockpredictor/analysis/Common_1.py

@@ -1,364 +0,0 @@
-
-class Common:
-
-    # 상향
-    def checkUpward(self, type, data):
-        check = True
-        if type != None:
-            for i in range(len(data)-1):
-                # 만약 이전이 이후보다 크다면, 상승이 아님
-                if data[i][type] > data[i+1][type]:
-                    check = False
-                    break
-        else:
-            for i in range(len(data)-1):
-                # 만약 이전이 이후보다 크다면, 상승이 아님
-                if data[i] > data[i+1]:
-                    check = False
-                    break
-        return check
-
-    # 하향
-    def checkDownward(self, type, data):
-        check = True
-        for i in range(len(data)-1):
-            # 만약 이전이 이후보다 작다면, 하락이 아님
-            if data[i][type] < data[i+1][type]:
-                check = False
-                break
-        return check
-
-    # 상향 돌파
-    def checkUpwardBreakthrough(self, type1, type2, data):
-        if (type1 in data[0] and type1 in data[1] and type1 in data[2] and
-            type2 in data[0] and type2 in data[1] and type2 in data[2]):
-
-            if ((data[0][type1] < data[1][type1] < data[2][type1]) and
-                    (data[0][type1] < data[0][type2] and  data[2][type1] > data[2][type2])):
-                return True
-        return False
-
-    # 하향 돌파
-    def checkDownwardBreakthrough(self, type1, type2, data):
-        if (type1 in data[0] and type1 in data[1] and type1 in data[2] and
-            type2 in data[0] and type2 in data[1] and type2 in data[2]):
-
-            if ((data[0][type1] > data[1][type1] > data[2][type1]) and
-                    (data[0][type1] > data[0][type2] and  data[2][type1] < data[2][type2])):
-                return True
-        return False
-
-
-    def getStochasticScore(self, stock, i):
-        score = 0
-
-        if (stock[i - 1]['slow_k'] < stock[i]['slow_k'] and
-                stock[i]['slow_d'] < stock[i]['slow_k']):
-            if stock[i]['slow_k'] < 5:
-                score = 8
-            elif 5 <= stock[i]['slow_k'] < 10:
-                score = 7
-            elif 10 <= stock[i]['slow_k'] < 15:
-                score = 6
-            elif 15 <= stock[i]['slow_k'] < 20:
-                score = 5
-            elif 20 <= stock[i]['slow_k'] < 30:
-                score = 4
-            elif 30 <= stock[i]['slow_k'] < 40:
-                score = 3
-            elif 40 <= stock[i]['slow_k'] < 50:
-                score = 2
-            else:
-                score = 1
-
-        if (stock[i - 1]['slow_k'] > stock[i]['slow_k'] and
-                stock[i - 1]['slow_k'] > stock[i - 1]['slow_d'] and
-                stock[i]['slow_k'] < stock[i]['slow_d']):
-            if stock[i]['slow_k'] > 90:
-                score = -6
-            elif 90 >= stock[i]['slow_k'] > 80:
-                score = -5
-            elif 80 >= stock[i]['slow_k'] > 70:
-                score = -4
-            elif 70 >= stock[i]['slow_k'] > 60:
-                score = -3
-            elif 60 >= stock[i]['slow_k'] > 50:
-                score = -2
-            else:
-                score = -1
-                
-        return score
-
-    def getIchimokuCloudScore(self, stock, i):
-        score = 0
-
-        if stock[i - 1]['leadingSpan1'] != 0 and stock[i - 1]['leadingSpan2'] != 0:
-
-            # 후행스팬 > 선행스펜 일때, 후행스펜 > 어제 주가 > 선행스팬 이고, 오늘 주가 > 후행스팬 < 선행스팬 이라면, 매수 2점
-            if (stock[i - 1]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['leadingSpan1'] and stock[i]['leadingSpan2'] > stock[i]['leadingSpan1']):
-                if (stock[i - 1]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['close'] > stock[i - 1]['leadingSpan1'] and
-                        stock[i]['close'] > stock[i]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['leadingSpan1']):
-                    score = 2
-
-            # 후행스팬 > 선행스펜 일때, 후행스펜 > 선행스팬 > 어제 주가 이고, 오늘 주가 > 후행스팬 < 선행스팬 이라면, 매수 4점
-            if (stock[i - 1]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['leadingSpan1'] and stock[i]['leadingSpan2'] > stock[i]['leadingSpan1']):
-                if (stock[i - 1]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['close'] and
-                        stock[i]['close'] > stock[i]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['leadingSpan1']):
-                    score = 4
-
-            # 선행스팬 > 후행스팬 일때, 선행스팬 > 어제 주가 > 후행스팬 이고, 오늘 주가 > 선행스팬 < 후행스팬 이라면, 매수 1점
-            if (stock[i - 1]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['leadingSpan2'] and stock[i]['leadingSpan1'] > stock[i]['leadingSpan2']):
-                if (stock[i - 1]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['close'] > stock[i - 1]['leadingSpan2'] and
-                        stock[i]['close'] > stock[i]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['leadingSpan2']):
-                    score = 1
-
-            # 선행스팬 > 후행스팬 일때, 선행스팬 > 후행스팬 > 어제 주가 이고, 오늘 주가 > 선행스팬 < 후행스팬 이라면, 매수 3점
-            if (stock[i - 1]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['leadingSpan2'] and stock[i]['leadingSpan1'] > stock[i]['leadingSpan2']):
-                if (stock[i - 1]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['leadingSpan2'] > stock[i - 1]['close'] and
-                        stock[i]['close'] > stock[i]['leadingSpan1'] > stock[i - 1]['leadingSpan2']):
-                    score = 3
-
-            # 어제는 주가가 선행이나 후행스팬 위에 있었지만, 오늘은 두 스팬 모두 아래로 내려왔을 때 매도
-            if (stock[i - 1]['close'] > stock[i - 1]['leadingSpan1'] or stock[i - 1]['close'] > stock[i - 1]['leadingSpan2']):
-                if (stock[i]['close'] < stock[i]['leadingSpan1'] and stock[i]['close'] < stock[i]['leadingSpan2']):
-                    score = -1
-                    
-        return score
-
-    def checkLongYangBongAfterUmBong(self, stock, i):
-        if i > 0:
-            if stock[i-1]['open'] > stock[i-1]['close']: # 어제가 음봉인지 체크
-                if stock[i]['open'] < stock[i]['close'] and stock[i]['close'] == stock[i]['high']: # 오늘 장대양봉인지 체크
-                    if stock[i-1]['volume']*2 < stock[i]['volume']: # 어제 거래량 보다 두배 이상일 때
-                        return True
-        return False
-
-    def checkAllUpperCross(self, stock, i):
-        if i > 10:
-            if stock[i]['avg5'] < stock[i]['close'] and stock[i]['avg20'] < stock[i]['close'] and stock[i]['avg60'] < stock[i]['close'] and stock[i]['avg120'] < stock[i]['close']:
-                for j in range(1, 6):
-                    if stock[i-j]['close'] < stock[i-j]['avg5'] and stock[i-j]['close'] < stock[i-j]['avg20'] and stock[i-j]['close'] < stock[i-j]['avg60'] and stock[i-j]['close'] < stock[i-j]['avg120']:
-                        return "ALLUPPER_"
-        return ""
-
-    def check_golded_cross(self, stock, i):
-        if i > 1:
-            # 60 -> 120
-            # 오늘 지수는 120 < 60 < 20 < 5
-            # 어제 지수는 60 < 120 이었다.
-            # 60, 20, 5일선 모두 어제 보다 오늘이 더 높다 (상승중)
-            # 5일과 20일선은 상승 중이며, 60일선이 120일 선을 뚫고 올라온 순간인지 체크함 (삼성전자 2021-07-29)
-            # 이때 바로 매수하지 않는다.
-            # 이 시점 이후로 5일선이 20일선을 하방으로 뚫었다가 다시 20일선을 상방으로 뚫는 순간 매수를 시도한다.
-            if stock[i]['avg120'] < stock[i]['avg60'] < stock[i]['avg20'] < stock[i]['avg5']:
-                if stock[i-1]['avg120'] > stock[i-1]['avg60']:
-                    if (stock[i-1]['avg60'] < stock[i]['avg60'] and stock[i-1]['avg20'] < stock[i]['avg20'] and stock[i-1]['avg5'] < stock[i]['avg5']):
-                        return "GOLDEN#1_"
-
-            # 20 -> 120: 5일과 20일, 60일선은 상승 중이며, 20일선이 120일 선을 뚫고 올라온 순간인지 체크 (SK 2021-12-09, 나노스 2021-02-04)
-            # 어제는 60일선 < 20일선 < 120일선 < 5일선이지만, 오늘은 60일선 < 120일선 < 20일선 < 5일선
-            # 이때 바로 매수하지 않는다.
-            # 이 시점 이후로 5일선이 20일선을 하방으로 뚫었다가 다시 20일선을 상방으로 뚫는 순간 매수를 시도한다.
-            if stock[i]['avg60'] < stock[i]['avg120'] < stock[i]['avg20'] < stock[i]['avg5']:
-                if stock[i-1]['avg60'] < stock[i-1]['avg20'] < stock[i]['avg120'] < stock[i]['avg5']:
-                    if (stock[i-1]['avg60'] < stock[i]['avg60'] and stock[i-1]['avg20'] < stock[i]['avg20'] and stock[i-1]['avg5'] < stock[i]['avg5']):
-                        return "GOLDEN#2_"
-
-            # 20 -> 120: 5일과 20일, 60일선은 상승 중이며, 20일선이 120일 선을 뚫고 올라온 순간인지 체크 (갤럭시아머니트리 2021-02-08)
-            # 어제는 60일선 < 120일선 < 5일선 < 20일선이지만, 오늘은 60일선 < 120일선 < 20일선 < 5일선
-            if stock[i]['avg60'] < stock[i]['avg120'] < stock[i]['avg20'] < stock[i]['avg5']:
-                if stock[i-1]['avg60'] < stock[i-1]['avg20'] < stock[i]['avg120'] < stock[i]['avg5']:
-                    if (stock[i-1]['avg60'] < stock[i]['avg60'] and stock[i-1]['avg20'] < stock[i]['avg20'] and stock[i-1]['avg5'] < stock[i]['avg5']):
-                        return "GOLDEN#3_"
-
-        return ""
-
-    def check_bearmarket_buying(self, stock, stochastic, i):
-        if i > 1:
-            # 5일선 상승 시점 확인 (SK 2020년 3월 24일)
-            # 어제는 5일선 < 20일선 < 120일선 < 60일선이며, 오늘은 20일선 < 120일선 < 60일선
-            # 어제와 오늘 모두 20일, 60일, 120일선은 모두 하락이다.
-            # 어제 종가보다 오늘 종가가 높고, 종가는 5일선 위에 올라왔다.
-            # 오늘 slow_k는 30 이하이며, 어제는 slow_d가 높았지만, 오늘은 slow_k가 더 높음
-            if (stock[i-1]['avg5'] < stock[i-1]['avg20'] < stock[i-1]['avg120'] < stock[i]['avg60']) and (stock[i]['avg20'] < stock[i-1]['avg120'] < stock[i]['avg60']):
-                if stock[i]['avg120'] < stock[i-1]['avg120'] and stock[i]['avg60'] < stock[i-1]['avg60'] and stock[i]['avg20'] < stock[i-1]['avg20']:
-                    if stock[i-1]['close'] <= stock[i]['close'] and stock[i]['avg5'] <= stock[i]['close']:
-                        if (stochastic[i]['slow_k'] < 30 and (stochastic[i-1]['slow_k'] < stochastic[i-1]['slow_d'] and stochastic[i]['slow_d'] < stochastic[i]['slow_k'])):
-                            return "BEARMARKET#1_"
-
-            # 5일선 상승 시점 확인 (원풍물산 2020년 3월 24일, NHN한국사이버결제 2018년 11월 2일)
-            # 어제는 5일선 < 20일선 < 60일선 < 120일선이며, 오늘은 20일선 < 60일선 < 120일선
-            # 어제와 오늘 모두 20일, 60일, 120일선은 모두 하락이다.
-            # 어제 종가보다 오늘 종가가 높고, 종가는 5일선 위에 올라왔다.
-            # 오늘 slow_k는 30 이하이며, 어제는 slow_d가 높았지만, 오늘은 slow_k가 더 높음
-            if (stock[i-1]['avg5'] < stock[i-1]['avg20'] < stock[i-1]['avg60'] < stock[i]['avg120']) and (stock[i]['avg20'] < stock[i-1]['avg60'] < stock[i]['avg120']):
-                if stock[i]['avg120'] < stock[i-1]['avg120'] and stock[i]['avg60'] < stock[i-1]['avg60'] and stock[i]['avg20'] < stock[i-1]['avg20']:
-                    if stock[i-1]['close'] <= stock[i]['close'] and stock[i]['avg5'] <= stock[i]['close']:
-                        if (stochastic[i]['slow_k'] < 30 and (stochastic[i-1]['slow_k'] < stochastic[i-1]['slow_d'] and stochastic[i]['slow_d'] < stochastic[i]['slow_k'])):
-                            return "BEARMARKET#2_"
-        return ""
-
-    def check_stochastic(self, stock, stochastic, i):
-        if i > 2:
-            # 스토케스틱이 15 이하인 경우
-            # 어제보다 slow_k가 상승했고, 오늘 slow_k가 slow_d 위에 있는 경우,
-            if stochastic[i]['slow_k'] < 15:
-                if stochastic[i-1]['slow_k'] < stochastic[i]['slow_k'] and stochastic[i]['slow_d'] < stochastic[i]['slow_k']:
-                    return "STOCHASTIC_"
-        return ""
-
-    def check_stochastic_buying(self, stock, stochastic, ichimoku, i):
-        if i > 3:
-            # 삼성전자 2020년 11월 4일
-            # 어제는 slow_K가 Slow_d 아래였지만, 오늘은 slow_K가 Slow_d 보다 높다.
-            # 에제의 slow_k는 20보다 작고, 오늘의 slow_K는 30보다 작다
-            # 1일전이나, 2, 3일전의 종가가 일목균형표 내의 선행스팬1 아래 존재하며,오늘 고가는 선행스팬1 위에 존재한다.
-            # 그저께 시가보다 어제의 시가가, 어제의 시가보다는 오늘의 시가가 높다.
-            if (stochastic[i-1]['slow_k'] < stochastic[i-1]['slow_d'] and stochastic[i]['slow_d'] < stochastic[i]['slow_k']):
-                if (stochastic[i - 1]['slow_k'] < 20 and stochastic[i]['slow_k'] < 30):
-                    if ((stock[i-3]['close'] < ichimoku[i-3]['leadingSpan1'] or stock[i-2]['close'] < ichimoku[i-2]['leadingSpan1'] or stock[i-1]['close'] < ichimoku[i-1]['leadingSpan1']) and ichimoku[i-1]['leadingSpan1'] < stock[i-1]['high']):
-                        if stock[i-2]['open'] < stock[i-1]['open'] < stock[i]['open']:
-                            return "STOCHASTIC#1_"
-
-            # 스토케스틱이 15 이하인 경우
-            # 어제보다 slow_k가 상승했고, 오늘 slow_k가 slow_d 위에 있는 경우,
-            # 오늘 종가가 5일선 위에 있는 경우
-            if stochastic[i]['slow_k'] < 15:
-                if stochastic[i - 1]['slow_k'] < stochastic[i]['slow_k'] and stochastic[i]['slow_d'] < stochastic[i]['slow_k']:
-                    if stock[i]['avg5'] < stock[i]['close']:
-                        return "STOCHASTIC#2_"
-        return ""
-
-    def check_highest_270(self, stock, i):
-        # 270일 기준으로 최고가를 기록하는 순간 매수를 시도한다.
-        # https://docs.google.com/presentation/d/1MVuaeRNljqLCdn4dPZmvVdtl2Ab09Zwg/edit#slide=id.gc7b796e645_0_27
-        upper_index = 0
-        if len(stock) > 271:
-            top = 0
-            for idx in range(2, 271):
-                # 최근 270일 중 최고가를 구한다.
-                if top < stock[-idx]['close']:
-                    top = stock[-idx]['close']
-
-            if top < stock[i]['close']:
-                return "highest_"
-        return ""
-
-    def check_Dolpa_Jiji(self, stock, i, day='20'):
-        upper_index = 0
-        if len(stock) > 5:
-            for idx in range(1, 5):
-                # day선을 돌파하는 양봉이고, 종가가 최고가 보다 100 이내이어야 한다.
-                if stock[-idx]['open'] < stock[-idx]["avg"+day] < stock[-idx]['close'] and stock[-idx]['high'] - 100 <= stock[-idx]['close']:
-                    upper_index = idx
-                    break
-            if upper_index != 0:
-                for cidx in range(1, upper_index):
-                    # 해당일의 종가보다 현재의 시가가 높거나 같아야 하며, 현재가는 양봉이어야 한다.
-                    if stock[-upper_index]['close'] <= stock[-cidx]['open'] and stock[-cidx]['open'] < stock[-cidx]['close']:
-                        # 해당 기준일 선은 상승이어야 한다.
-                        if stock[-upper_index]['avg'+day] < stock[-cidx]['avg'+day]:
-                            return day + "_"
-        return ""
-
-    def check_Dolpa_Jiji_20(self, stock, i):
-        """
-        top: 이전 5일선이 20일선 위에 있을 때 최고가
-        top일 체크 사항 (20일 < 5일선)
-        5일선이 20일 선으로 내려왔다가 다시 20일선 위로 올라왔고, top < 오늘 시가 + 100
-        top < 시가 < 종가 라면 다음날 매수한다.
-        # https://docs.google.com/presentation/d/1MVuaeRNljqLCdn4dPZmvVdtl2Ab09Zwg/edit#slide=id.gc7b796e645_0_80
-        """
-        if len(stock) > 61:
-            if stock[i]['avg20'] < stock[i]['close'] and stock[i]['avg20'] < stock[i]['open']:
-                if stock[i]['avg5'] < stock[i]['avg20']:
-                    index1 = -1
-                    for j in range(1, 61):
-                        if stock[i-j]['avg20'] < stock[i-j]['avg5']:
-                            index1 = j
-                            break
-                    top = 0
-                    for j in range(index1+1, 61):
-                        if stock[i - j]['open'] < stock[i - j]['close']:
-                            if top < stock[i - j]['close']:
-                                top = stock[i - j]['close']
-                        else:
-                            if top < stock[i - j]['open']:
-                                top = stock[i - j]['open']
-                        if stock[i-j]['avg5'] < stock[i-j]['avg20']:
-                            break
-                    return "5-20_"
-        return ""
-
-    def check_Danta1(self, stock, i):
-        """
-        어제 상한가 혹은 상승양봉이 나온다.
-        오늘 상승 출발을 해야 하며 상승 음봉이 나온다
-          - 어제 종가 = 어제 상한가 < 종가 < 시가 < 상한가
-        https://docs.google.com/presentation/d/1MVuaeRNljqLCdn4dPZmvVdtl2Ab09Zwg/edit#slide=id.gc7b796e645_0_109
-
-        만약 다음날 시작초가가 오늘 종가보다 높게 상승으로 출발한다면 매수를 한다.
-        손절가는 오늘 최저가이다.
-        """
-        if stock[i-1]['open'] < stock[i-1]['close'] == stock[i-1]['high']:
-            if stock[i-1]['close'] < stock[i]['close'] < stock[i]['open'] < stock[i]['high']:
-                return "danta1_"
-        return ""
-
-    def check_Danta2(self, stock, i):
-        """
-        쐐기, 수렴, 깃대 패턴 확인
-        # https://docs.google.com/presentation/d/1MVuaeRNljqLCdn4dPZmvVdtl2Ab09Zwg/edit#slide=id.gc7b796e645_0_144
-
-        상단 추세선을 돌파하면 매수를 한다.
-        """
-        price_10 = round(stock[i]["close"] / 10)
-        if stock[-i]["open"] < stock[-i]["close"]:
-            top = stock[-i]["close"]
-            bottom = stock[-i]["open"]
-        else:
-            top = stock[-i]["open"]
-            bottom = stock[-i]["close"]
-
-        if len(stock) > 21:
-            for i in range(2, 21):
-                if stock[-i]["open"] < stock[-i]["close"]:
-                    if top < stock[-i]["close"]:
-                        top = stock[-i]["close"]
-                    if stock[-i]["open"] < bottom:
-                        bottom = stock[-i]["open"]
-                else:
-                    if top < stock[-i]["open"]:
-                        top = stock[-i]["open"]
-                    if stock[-i]["close"] < bottom:
-                        bottom = stock[-i]["close"]
-
-            if top - bottom < price_10:
-                return "danta2_"
-        return ""
-
-    def check_RightArrange(self, stock, i):
-        """
-        어제는 정배열이 아니었는데, 오늘은 정배열인 경우
-        """
-        if len(stock) > 2:
-            if (not (stock[i-1]["avg120"] < stock[i-1]["avg60"] < stock[i-1]["avg20"] < stock[i-1]["avg5"]) and
-                (stock[i]["avg120"] < stock[i]["avg60"] < stock[i]["avg20"] < stock[i]["avg5"])):
-                return "arrange_"
-        return ""
-
-    def check_W1Rise(self, stock, i, limit):
-        if len(stock) > 5:
-            rate = round((stock[i]["close"] - stock[i-4]["close"]) / stock[i-4]["close"],2)
-            if rate >= limit:
-                return "1w("+str(rate)+")_"
-        return ""
-
-    def check_D1Fall(self, stock, i, limit):
-        if len(stock) > 2:
-            # 1000, 900, (900 - 1000) / 900 = -0.111
-            # 1000, 800, (800 - 1000) / 800 = -0.25
-            rate = round((stock[i]["close"] - stock[i-1]["close"]) / stock[i-1]["close"], 2)
-            if rate <= limit:
-                return "1d("+str(rate)+")_"
-        return ""

stockpredictor/crawler/pandas/Crawler.py

@@ -0,0 +1,2 @@
+# https://grand-unified-engine.tistory.com/21
+# https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader