init

stockpredictor/analysis/RSI.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class RSI:
         self.common = Common()
         return
 
-    def apply(sefl, df, period=10):
+    def apply(sefl, df, period=14, window=9):
         df = pd.DataFrame(df)
 
         # df.diff를 통해 (기준일 종가 - 기준일 전일 종가)를 계산하여 0보다 크면 증가분을 감소했으면 0을 넣어줌
@@ -33,7 +33,7 @@ class RSI:
         AD = pd.DataFrame(D).rolling(window=period, min_periods=period).mean()
 
         rsi = AU.div(AD + AU) * 100
-        rsis = rsi.rolling(window=9).mean()
+        rsis = rsi.rolling(window=window).mean()
 
         df = df.assign(rsi=rsi, rsis=rsis)
         return df

stockpredictor/analysis/Stochastic.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class Stochastic:
     # n=15 (%k), m=5 (%d), t=3
     # n=5 (%k), m=3 (%d), t=3
     # n=14 (%k), m=3 (%d), t=3
-    def apply(self, df, n=14, m=3, t=3):
+    def apply(self, df, n=12, m=5, t=5):
         # 입력받은 값이 dataframe이라는 것을 정의해줌
         df = pd.DataFrame(df)