매수만 취소

hts/BuySellChecker.py

@@ -200,10 +200,27 @@ class BuySellChecker:
         ### buy 분석 ###
         ################
         # 1. slow_k가 25 아래 있으면 매수한다.
-        if data["slow_k"][i] <= 20:
-            buy = data["Low"][i]
+        if i < 30:
+            if data["slow_k"][i] <= 19:
+                if data["Close"][i] < data["avg5"][i]:
+                    buy = data["Close"][i]
+                else:
+                    buy = data["Low"][i]
+        else:
+            if data["slow_k"][i] <= 20:
+                if data["Close"][i] < data["avg5"][i]:
+                    buy = data["Close"][i]
+                else:
+                    buy = data["Low"][i]
+            if data["rsi"][i-1] < 10 and data["rsi"][i-1] < data["rsis"][i-1] and data["rsis"][i] < data["rsi"][i]:
+                if data["Close"][i] < data["avg5"][i]:
+                    buy = data["Close"][i]
+                else:
+                    buy = data["Low"][i]
 
-        # weight 분석
+        ##################
+        ### weight 분석 ###
+        ##################
         # rsi가 rsis 위로 올라오며 15 이하일 경우 10배로 주문함 (14:30 이전)
         if data["rsi"][i] < 15 and data["rsis"][i] < 15 and data["rsi"][i - 1] < data["rsis"][i - 1] and data["rsis"][i] < data["rsi"][i]:
             buy = data["Low"][i]

stockpredictor/analysis/RSI.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class RSI:
         self.common = Common()
         return
 
-    def apply(sefl, df, period=14):
+    def apply(sefl, df, period=10):
         # df.diff를 통해 (기준일 종가 - 기준일 전일 종가)를 계산하여 0보다 크면 증가분을 감소했으면 0을 넣어줌
         U = np.where(df.close.diff(1) > 0, df.close.diff(1), 0)