Files
DeepStock/stockpredictor/analysis/RSI.py
dsyoon b72f6c0f55 init
2022-02-04 12:08:03 +09:00

91 lines
4.0 KiB
Python

import pandas as pd
from stockpredictor.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.
"""
results = []
df = pd.DataFrame()
df = df.from_dict(stock['PRICE'])
df = self.apply(df)
for i in range(len(df.rsi)):
result = {'DATE':stock['PRICE'][i]['DATE'],
'rsi': df.rsi.values[i],
'rsis': df.rsis.values[i],
'rsi_buy': 0}
# rsi가 상향이고 30을 돌파하면 매수,
if df.rsi.values[i - 1] < df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] <= 30 and df.rsi.values[i] > 30:
result['rsi_buy'] = 1
# rsi가 상향이고 40을 돌파하면 매수,
if df.rsi.values[i - 1] < df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] <= 50 and df.rsi.values[i] > 50:
result['rsi_buy'] = 1
# rsi가 상향이고 70을 돌파하면 단기매수,
if df.rsi.values[i - 1] < df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] <= 70 and df.rsi.values[i] > 70:
result['rsi_buy'] = 1
# rsi가 하향이고 70이하로 떨어지면 매도,
if df.rsi.values[i - 1] > df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] > 70 and df.rsi.values[i] <= 70:
result['rsi_buy'] = -1
# rsi가 하향이고 50이하로 떨어지면 매도,
if df.rsi.values[i - 1] > df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] > 50 and df.rsi.values[i] <= 50:
result['rsi_buy'] = -1
# rsi가 하향이고 30이하로 떨어지면 단기매도,
if df.rsi.values[i - 1] > df.rsi.values[i]:
if df.rsi.values[i-1] > 30 and df.rsi.values[i] <= 30:
result['rsi_buy'] = -1
results.append(result)
return results