import pandas as pd from stockpredictor.analysis.Common import Common from stockpredictor.analysis.Stochastic import Stochastic from stockpredictor.analysis.RSI import RSI class BuySellChecker: common = None stochastic = None rsi = None def __init__(self): self.common = Common() self.stochastic = Stochastic() self.rsi = RSI() return def checkStatus(self, STOCK, last_index): status = set() # 정배열 체크 temp_status = self.common.check_RightArrange(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 돌파 체크 temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "20") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "60") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "120") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "5", "240") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "60") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "120") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "20", "240") if temp_status != "": status.add(temp_status) temp_status = self.common.check_Dolpa(STOCK, last_index, "60", "120") if temp_status != "": 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") if temp_status != "": status.add(temp_status) # 20일선 돌파 temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '20') if temp_status != "": status.add(temp_status) # 60일선 돌파 temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '60') if temp_status != "": status.add(temp_status) # 120일선 돌파 temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '120') if temp_status != "": status.add(temp_status) # 240일선 돌파 #temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji(STOCK, last_index, '240') #if temp_status != "": # status.add(temp_status) # 20일선 지지 매수가 추천 temp_status = self.common.check_Dolpa_Jiji_20(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 음봉인데 어제보다 종가가 더 높은 경우 # 이 경우 정배열 상태인지도 함께 체크를 한다. higher_umbong_status = self.common.checkHigherUmbong(STOCK, last_index) if higher_umbong_status != "": status.add(temp_status) # 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 temp_status = self.common.check_golded_cross(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # YANGBONG # 어제 음봉 이후 장대양봉이었다면, 매수 temp_status = self.common.checkLongYangBongAfterUmBong(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # Doji # 하락 추세에서 도지가 나오면 매수 temp_status = self.common.checkDoji(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # Gravestone # 상승 추세에서 그레이브스톤이 나오면 매도 temp_status = self.common.checkGravestone(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # Dragonfly # 하락 추세에서 드레곤플라이가 나오면 매수 temp_status = self.common.checkDragonfly(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # Hammer temp_status = self.common.checkHammer(STOCK, last_index) # 하락 추세에서 해머가 나오면 매수 if temp_status != "": status.add(temp_status) # Hangingman temp_status = self.common.checkHangingman(STOCK, last_index) # 상승 추세에서 행잉맨이 나오면 매도 if temp_status != "": status.add(temp_status) # 상승장악형 (Engulfing) - 다음 날도 양봉이라면 매수 # 하락 추세에서 상승장악형이 나오면 매수 temp_status = self.common.checkEngulfingHigh(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 하락장악형 (Engulfing) # 상승 추세에서 하락장악형이 나오면 매도 temp_status = self.common.checkEngulfingLow(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 상승 포아형 (Harami) # 하락 추세에서 상승포아형이 나오면 매수 temp_status = self.common.checkHaramiHigh(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 하락 포아형 (Harami) # 상승 추세에서 하락포아형이 나오면 매도 temp_status = self.common.checkHaramiLow(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 관통형 (piercing) # 하락 추세에서 관통형이 나오면 매수 temp_status = self.common.checkPiercing(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 흑운형 (Dark-cloud) # 상승 추세에서 흑운형이 나오면 매도 temp_status = self.common.checkDarkCloud(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 샛별 (Morning start) # 하락 추세에서 샛별형이 나오면 매수 temp_status = self.common.checkMorningstar(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) # 저녁별 (Evening start) # 상승 추세에서 저녁별형이 나오면 매도 temp_status = self.common.checkEveningstar(STOCK, last_index) if temp_status != "": status.add(temp_status) return status def getPriceAndWeight1(self, data, i): buy, weight, sell = -1, -1, -1 ################ ### sell 분석 ### ################ # 1. 볼린져밴드 상단이 최고와 종가 사이 아래에 있는 경우 매도한다. if (data["High"][i] - data["Close"][i]) / 2 + data["Close"][i] > data["upper"][i]: sell = data["High"][i] # 2. slow_k가 90이 넘으면 매도한다. if data["slow_k"][i] >= 90: sell = data["High"][i] # 3. 2시 이후에는 최고가가 볼린져밴드 상단 위에 있으면 매도한다. if i > 300 and data["High"][i] > data["upper"][i]: sell = data["High"][i] ################ ### buy 분석 ### ################ # 1. slow_k가 25 아래 있으면 매수한다. if data["slow_k"][i] <= 20: buy = data["Low"][i] # 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] weight = 4 if data["rsi"][i] < 10: weight = 4 if data["slow_k"][i] in (0, 1, 2, 3): weight = 3 if data["slow_k"][i] in (4, 5, 6, 7, 8): weight = 2.5 elif data["slow_k"][i] in (9, 10, 11, 12, 13): weight = 2 elif data["slow_k"][i] in (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25): weight = 1 return buy, weight, sell def getPriceAndWeight2(self, data, i): buy, weight, sell = -1, -1, -1 if data["slow_k"][i] < 25: buy = data["Low"][i] if data["slow_k"][i] > 90: sell = data["High"][i] return buy, weight, sell def analyze(self, result): df = pd.DataFrame(result["close"]) max20 = df.rolling(window=10).mean() stddev20 = df.rolling(window=10).std() upper_df = max20 + (stddev20 * 2) # 상단 볼린저 밴드 lower_df = max20 - (stddev20 * 2) # 하단 볼린저 밴드 window = 5 open = result["open"] close = result["close"] high = result["high"] low = result["low"] vol = result["vol"] close_df = pd.DataFrame(close) avg1_list = close_df.rolling(window=1).mean().fillna(close[0]).values.tolist() avg1 = [item[0] for item in avg1_list] 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: upper.append(upper_df.values[window - 1][0]) lower.append(lower_df.values[window - 1][0]) else: upper.append(upper_df.values[i][0]) lower.append(lower_df.values[i][0]) point_temp = result["time"] STOCK = [] for i in range(len(result["open"])): STOCK.append({'volume': vol[i], 'close': close[i], 'open': open[i], 'high': high[i], 'low': low[i], 'avg5': avg2[i], 'avg20': avg5[i], 'avg60': avg10[i], 'avg120': avg20[i], 'avg240': avg30[i]}) # stochastic 계산 stochastic_df = self.stochastic.apply(pd.DataFrame(STOCK)) stochastic_df = stochastic_df.fillna(100) fast_k = stochastic_df['fast_k'].values.tolist() slow_k = stochastic_df['slow_k'].values.tolist() slow_d = stochastic_df['slow_d'].values.tolist() # rsi 계산 rsi_df = self.rsi.apply(pd.DataFrame(STOCK)) rsi_df = rsi_df.fillna(100) rsi = rsi_df['rsi'].values.tolist() rsis = rsi_df['rsis'].values.tolist() temp = {"Date": point_temp, "Open": open, "High": high, "Low": low, "Close": close, "Volume": vol, "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} data = pd.DataFrame(temp) df_final_time = pd.DatetimeIndex(point_temp) data.index = df_final_time return data