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hts/BS.py
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@@ -0,0 +1,259 @@
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import pandas as pd
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from stockpredictor.analysis.Common import Common
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from stockpredictor.analysis.Stochastic import Stochastic
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from stockpredictor.analysis.RSI import RSI
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class BS:
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common = None
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stochastic = None
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rsi = None
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def __init__(self):
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self.common = Common()
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self.stochastic = Stochastic()
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self.rsi = RSI()
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return
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def checkStatus(self, STOCK, last_index):
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status = set()
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# 정배열 체크
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temp_status = self.common.check_RightArrange(STOCK, last_index)
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# 돌파 체크
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temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "20")
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "60")
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "120")
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "240")
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "60")
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "120")
|
||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
|
||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "240")
|
||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
|
||||
temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "60", "120")
|
||||
if temp_status != "":
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||||
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")
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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# 20일선 돌파
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temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '20')
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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||||
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||||
# 60일선 돌파
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '60')
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
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# 120일선 돌파
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||||
temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '120')
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
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# 240일선 돌파
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#temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '240')
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#if temp_status != "":
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# status.add(temp_status)
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# 20일선 지지 매수가 추천
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temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji_20(STOCK, last_index)
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# 음봉인데 어제보다 종가가 더 높은 경우
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# 이 경우 정배열 상태인지도 함께 체크를 한다.
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higher_umbong_status = self.common.checkHigherUmbong(STOCK, last_index)
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||||
if higher_umbong_status != "":
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status.add(temp_status)
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||||
# GOLDENCROSS#1은 바로 매수하지 않고, 이 시점 이후로 5일선이 20일선을 하방으로 뚫었다가 다시 20일선을 상방으로 뚫는 순간 매수를 시도한다.
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||||
# GOLDENCROSS#2은 바로 매수 가능
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||||
# GOLDENCROSS#3은 바로 매수 가능
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||||
temp_status = self.common.check_golded_cross(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# YANGBONG
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# 어제 음봉 이후 장대양봉이었다면, 매수
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temp_status = self.common.checkLongYangBongAfterUmBong(STOCK, last_index)
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# Doji
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# 하락 추세에서 도지가 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkDoji(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# Gravestone
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# 상승 추세에서 그레이브스톤이 나오면 매도
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||||
temp_status = self.common.checkGravestone(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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||||
# Dragonfly
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||||
# 하락 추세에서 드레곤플라이가 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkDragonfly(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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# Hammer
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temp_status = self.common.checkHammer(STOCK, last_index)
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||||
# 하락 추세에서 해머가 나오면 매수
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# Hangingman
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temp_status = self.common.checkHangingman(STOCK, last_index)
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||||
# 상승 추세에서 행잉맨이 나오면 매도
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if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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# 상승장악형 (Engulfing) - 다음 날도 양봉이라면 매수
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||||
# 하락 추세에서 상승장악형이 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkEngulfingHigh(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
# 하락장악형 (Engulfing)
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||||
# 상승 추세에서 하락장악형이 나오면 매도
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||||
temp_status = self.common.checkEngulfingLow(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
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status.add(temp_status)
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||||
# 상승 포아형 (Harami)
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||||
# 하락 추세에서 상승포아형이 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkHaramiHigh(STOCK, last_index)
|
||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
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||||
# 하락 포아형 (Harami)
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||||
# 상승 추세에서 하락포아형이 나오면 매도
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||||
temp_status = self.common.checkHaramiLow(STOCK, last_index)
|
||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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# 관통형 (piercing)
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||||
# 하락 추세에서 관통형이 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkPiercing(STOCK, last_index)
|
||||
if temp_status != "":
|
||||
status.add(temp_status)
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# 흑운형 (Dark-cloud)
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||||
# 상승 추세에서 흑운형이 나오면 매도
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||||
temp_status = self.common.checkDarkCloud(STOCK, last_index)
|
||||
if temp_status != "":
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||||
status.add(temp_status)
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||||
# 샛별 (Morning start)
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||||
# 하락 추세에서 샛별형이 나오면 매수
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||||
temp_status = self.common.checkMorningstar(STOCK, last_index)
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||||
if temp_status != "":
|
||||
status.add(temp_status)
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||||
# 저녁별 (Evening start)
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||||
# 상승 추세에서 저녁별형이 나오면 매도
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||||
temp_status = self.common.checkEveningstar(STOCK, last_index)
|
||||
if temp_status != "":
|
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status.add(temp_status)
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||||
return status
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def analyze(self, result):
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df = pd.DataFrame(result["close"])
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max20 = df.rolling(window=10).mean()
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stddev20 = df.rolling(window=10).std()
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upper_df = max20 + (stddev20 * 2) # 상단 볼린저 밴드
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lower_df = max20 - (stddev20 * 2) # 하단 볼린저 밴드
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window = 5
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open = result["open"]
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||||
close = result["close"]
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high = result["high"]
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low = result["low"]
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||||
vol = result["vol"]
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||||
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||||
close_df = pd.DataFrame(close)
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||||
avg1_list = close_df.rolling(window=1).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
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||||
avg1 = [item[0] for item in avg1_list]
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||||
avg2_list = close_df.rolling(window=2).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg2 = [item[0] for item in avg2_list]
|
||||
avg5_list = close_df.rolling(window=5).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg5 = [item[0] for item in avg5_list]
|
||||
avg10_list = close_df.rolling(window=10).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg10 = [item[0] for item in avg10_list]
|
||||
avg20_list = close_df.rolling(window=20).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg20 = [item[0] for item in avg20_list]
|
||||
avg30_list = close_df.rolling(window=30).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg30 = [item[0] for item in avg30_list]
|
||||
avg40_list = close_df.rolling(window=40).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg40 = [item[0] for item in avg40_list]
|
||||
avg50_list = close_df.rolling(window=50).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg50 = [item[0] for item in avg50_list]
|
||||
avg60_list = close_df.rolling(window=60).mean().fillna(close[0]).values.tolist()
|
||||
avg60 = [item[0] for item in avg60_list]
|
||||
|
||||
upper, lower = [], []
|
||||
for i in range(len(upper_df)):
|
||||
if i < window:
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||||
upper.append(upper_df.values[window - 1][0])
|
||||
lower.append(lower_df.values[window - 1][0])
|
||||
else:
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||||
upper.append(upper_df.values[i][0])
|
||||
lower.append(lower_df.values[i][0])
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||||
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||||
point_temp = result["time"]
|
||||
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||||
STOCK = []
|
||||
for i in range(len(result["open"])):
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||||
STOCK.append({'volume': vol[i], 'close': close[i], 'open': open[i],
|
||||
'high': high[i], 'low': low[i], 'avg5': avg2[i],
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||||
'avg20': avg5[i], 'avg60': avg10[i], 'avg120': avg20[i],
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||||
'avg240': avg30[i]})
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||||
# stochastic 계산
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||||
stochastic_df = self.stochastic.apply(pd.DataFrame(STOCK))
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stochastic_df = stochastic_df.fillna(100)
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||||
fast_k = stochastic_df['fast_k'].values.tolist()
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||||
slow_k = stochastic_df['slow_k'].values.tolist()
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||||
slow_d = stochastic_df['slow_d'].values.tolist()
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||||
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||||
# rsi 계산
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||||
rsi_df = self.rsi.apply(pd.DataFrame(STOCK))
|
||||
rsi_df = rsi_df.fillna(100)
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||||
rsi = rsi_df['rsi'].values.tolist()
|
||||
rsis = rsi_df['rsis'].values.tolist()
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||||
temp = {"Date": point_temp,
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||||
"Open": open, "High": high, "Low": low, "Close": close, "Volume": vol,
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||||
"upper": upper, "lower": lower,
|
||||
"avg1": avg1, "avg2": avg2, "avg5": avg5, "avg10": avg10, "avg20": avg20, "avg30": avg30, "avg40": avg40, "avg50": avg50, "avg60": avg60,
|
||||
"fast_k": fast_k, "slow_k": slow_k, "slow_d": slow_d,
|
||||
"rsi": rsi, "rsis": rsis}
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data = pd.DataFrame(temp)
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df_final_time = pd.DatetimeIndex(point_temp)
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data.index = df_final_time
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return data
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