import pandas as pd
from stock.analysis.Common import Common
import numpy as np

# [청송촌놈] 파생을 알아야 시장이 보인다. 청송이 종목 고르는법! https://www.youtube.com/watch?v=weABtgZDeGg
# 6. Pandas와 Plotly를 이용한 MACD 차트 그리기 https://excelsior-cjh.tistory.com/110
# 첫번째. MACD 지표를 이용한 차트분석: https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=7435935&memberNo=32471429

# MACD (Moving Average Conver gence Divergence)
# 빨간 네모박스권으로 MACD가 MACD-Sign 을 골든크로스하며, 상승하였을때, 주가는 상승추세를 유지하며, MACD가 MACD-Sign(분홍색)을 데드크로스 할때 주가는 하락의 추세를 보이게 됩니다.
# 즉, MSCD가 0이상에서 MACD-Sign 위에서 상승하는 그림이어야
class RSI:

    common = None

    def __init__(self):
        self.common = Common()
        return

    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
        U = np.where(df.close.diff(1) > 0, df.close.diff(1), 0)

        # df.diff를 통해 (기준일 종가 - 기준일 전일 종가)를 계산하여 0보다 작으면 감소분을 증가했으면 0을 넣어줌
        D = np.where(df.close.diff(1) < 0, df.close.diff(1) * (-1), 0)

        # AU, period=14일 동안의 U의 평균
        AU = pd.DataFrame(U).rolling(window=period, min_periods=period).mean()

        # AD, period=14일 동안의 D의 평균
        AD = pd.DataFrame(D).rolling(window=period, min_periods=period).mean()

        rsi = AU.div(AD + AU) * 100
        rsis = rsi.rolling(window=window).mean()

        df = df.assign(rsi=rsi, rsis=rsis)
        return df


    def analyze(self, stock):
        """
        RSI 값이 100에 접근하면 ㄷ 이상의 주가 상승을 기대하기 어렵고, 0에 접근하면 더 이상 하락을 기대하기 어렵다.
        70이상이면 과매수 구간이라 할 수 있고, 30 이하면 과매도 구간이라 볼 수 있다.
        따라서 과매수 구간에서는 매도 준비를, 과매도 구간에서는 매수 준비를 해야 한다.

        """
        df = pd.DataFrame()
        df = df.from_dict(stock['PRICE'])
        df = self.apply(df)

        for i in range(len(df.rsi)):
            stock['PRICE'][i]['rsi'] = df.rsi.values[i]
            stock['PRICE'][i]['rsis'] = df.rsis.values[i]

        return