init
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dsyoon
332
simulation_30min.py
Normal file
332
simulation_30min.py
Normal file
@@ -0,0 +1,332 @@
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import pandas as pd
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import yfinance as yf
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import plotly.graph_objs as go
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from plotly import subplots
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import plotly.io as pio
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from datetime import datetime
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pio.renderers.default = 'browser'
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from config import *
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from monitor_min import Monitor
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class Simulation:
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def render_plotly(self, symbol: str, interval_minutes: int, data: pd.DataFrame, inverseData: pd.DataFrame) -> None:
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fig = subplots.make_subplots(
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rows=3, cols=1,
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subplot_titles=("캔들", "이격도/거래량", "장기 이격도"),
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shared_xaxes=True, horizontal_spacing=0.03, vertical_spacing=0.03,
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row_heights=[0.6, 0.2, 0.2]
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||||
)
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# Row 1: 캔들 + 이동평균 + 볼린저
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fig.add_trace(go.Candlestick(x=data.index, open=data['Open'], high=data['High'], low=data['Low'], close=data['Close'], name='캔들'), row=1, col=1)
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||||
for ma_col, color in [('MA5','red'),('MA20','blue'),('MA40','green'),('MA120','purple'),('MA200','brown'),('MA240','darkred'),('MA720','cyan'),('MA1440','magenta')]:
|
||||
if ma_col in data.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data[ma_col], name=ma_col, mode='lines', line=dict(color=color, width=1)), row=1, col=1)
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||||
if 'Lower' in data.columns and 'Upper' in data.columns:
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||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data['Lower'], name='볼린저 하단', mode='lines', line=dict(color='grey', width=1, dash='dot')), row=1, col=1)
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data['Upper'], name='볼린저 상단', mode='lines', line=dict(color='grey', width=1, dash='dot')), row=1, col=1)
|
||||
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||||
# 매수 포인트
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for sig, color in [('movingaverage','red'),('deviation40','orange'),('Deviation720','blue'),('deviation1440','purple'),('fall_6p','black')]:
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pts = data[(data['point']==1) & (data['signal']==sig)]
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||||
if len(pts)>0:
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||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=pts.index, y=pts['Close'], mode='markers', name=f'{sig} 매수', marker=dict(color=color, size=8, symbol='circle')), row=1, col=1)
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||||
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# 매도 포인트: inverseData의 buy 신호 중 fall_6p, deviation40만 일반 그래프 가격축에 매도로 표시
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inv_sell_pts = inverseData[(inverseData['point']==1) & (inverseData['signal'].isin(['deviation40','fall_6p']))]
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if len(inv_sell_pts)>0:
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idx = inv_sell_pts.index.intersection(data.index)
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||||
if len(idx)>0:
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fig.add_trace(
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go.Scatter(
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x=idx,
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y=data.loc[idx, 'Close'],
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||||
mode='markers',
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||||
name='매도',
|
||||
marker=dict(color='orange', size=10, symbol='triangle-down')
|
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),
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||||
row=1, col=1
|
||||
)
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# Row 2: 이격도 + 거래량
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||||
for dev_col, color, width in [('Deviation5','red',1),('Deviation20','blue',1),('Deviation40','green',2),('Deviation120','purple',1),('Deviation200','brown',1),('Deviation720','darkred',2),('Deviation720','cyan',1),('Deviation1440','magenta',1)]:
|
||||
if dev_col in data.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data[dev_col], name=dev_col, mode='lines', line=dict(color=color, width=width)), row=2, col=1)
|
||||
if 'Volume' in data.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Bar(x=data.index, y=data['Volume'], name='거래량', marker_color='lightgray', opacity=0.5), row=2, col=1)
|
||||
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||||
# Row 3: 장기 이격도 및 기준선
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||||
for dev_col, color in [('Deviation720','darkred'),('Deviation1440','magenta')]:
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||||
if dev_col in data.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data[dev_col], name=f'{dev_col}(장기)', mode='lines', line=dict(color=color, width=2)), row=3, col=1)
|
||||
for h, color in [(90,'red'),(95,'green'),(100,'black')]:
|
||||
fig.add_hline(y=h, line_width=1, line_dash='dash', line_color=color, row=3, col=1)
|
||||
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||||
# ----------------- 인버스용 트레이스 (초기 숨김) -----------------
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||||
n_orig = len(fig.data)
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# Row 1: 캔들/MA/볼린저 (inverseData)
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fig.add_trace(go.Candlestick(x=inverseData.index, open=inverseData['Open'], high=inverseData['High'], low=inverseData['Low'], close=inverseData['Close'], name='캔들(인버스)', showlegend=True, visible=False), row=1, col=1)
|
||||
for ma_col, color in [('MA5','red'),('MA20','blue'),('MA40','green'),('MA120','purple'),('MA200','brown'),('MA240','darkred'),('MA720','cyan'),('MA1440','magenta')]:
|
||||
if ma_col in inverseData.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=inverseData.index, y=inverseData[ma_col], name=f'{ma_col}(인버스)', mode='lines', line=dict(color=color, width=1), showlegend=True, visible=False), row=1, col=1)
|
||||
if 'Lower' in inverseData.columns and 'Upper' in inverseData.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=inverseData.index, y=inverseData['Lower'], name='볼린저 하단(인버스)', mode='lines', line=dict(color='grey', width=1, dash='dot'), showlegend=True, visible=False), row=1, col=1)
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=inverseData.index, y=inverseData['Upper'], name='볼린저 상단(인버스)', mode='lines', line=dict(color='grey', width=1, dash='dot'), showlegend=True, visible=False), row=1, col=1)
|
||||
|
||||
# 인버스 매수 포인트: fall_6p, deviation40만 표시
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||||
for sig, color in [('deviation40','orange'),('fall_6p','black')]:
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||||
pts_inv = inverseData[(inverseData['point']==1) & (inverseData['signal']==sig)]
|
||||
if len(pts_inv)>0:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=pts_inv.index, y=inverseData.loc[pts_inv.index,'Close'], mode='markers', name=f'{sig} 매수(인버스)', marker=dict(color=color, size=8, symbol='circle'), showlegend=True, visible=False), row=1, col=1)
|
||||
|
||||
# 인버스 보기에서의 매도 포인트: 일반 그래프의 매수를 인버스 그래프의 매도로 표시 (모든 매수 신호 반영)
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normal_to_inv_sell = data[(data['point']==1)]
|
||||
if len(normal_to_inv_sell) > 0:
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||||
idx2 = normal_to_inv_sell.index.intersection(inverseData.index)
|
||||
if len(idx2) > 0:
|
||||
fig.add_trace(
|
||||
go.Scatter(
|
||||
x=idx2,
|
||||
y=inverseData.loc[idx2, 'Close'],
|
||||
mode='markers',
|
||||
name='매도(일반→인버스)',
|
||||
marker=dict(color='orange', size=10, symbol='triangle-down'),
|
||||
showlegend=True,
|
||||
visible=False
|
||||
),
|
||||
row=1, col=1
|
||||
)
|
||||
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||||
# Row 2: 이격도 + 거래량 (inverseData)
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||||
for dev_col, color, width in [('Deviation5','red',1),('Deviation20','blue',1),('Deviation40','green',2),('Deviation120','purple',1),('Deviation200','brown',1),('Deviation720','darkred',2),('Deviation720','cyan',1),('Deviation1440','magenta',1)]:
|
||||
if dev_col in inverseData.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=inverseData.index, y=inverseData[dev_col], name=f'{dev_col}(인버스)', mode='lines', line=dict(color=color, width=width), showlegend=True, visible=False), row=2, col=1)
|
||||
if 'Volume' in inverseData.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Bar(x=inverseData.index, y=inverseData['Volume'], name='거래량(인버스)', marker_color='lightgray', opacity=0.5, showlegend=True, visible=False), row=2, col=1)
|
||||
|
||||
# Row 3: 장기 이격도 (inverseData)
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||||
for dev_col, color in [('Deviation720','darkred'),('Deviation1440','magenta')]:
|
||||
if dev_col in inverseData.columns:
|
||||
fig.add_trace(go.Scatter(x=inverseData.index, y=inverseData[dev_col], name=f'{dev_col}(장기-인버스)', mode='lines', line=dict(color=color, width=2), showlegend=True, visible=False), row=3, col=1)
|
||||
|
||||
n_total = len(fig.data)
|
||||
n_inv = n_total - n_orig
|
||||
visible_orig = [True]*n_orig + [False]*n_inv
|
||||
visible_inv = [False]*n_orig + [True]*n_inv
|
||||
legendtitle_orig = {'text': '일반 그래프'}
|
||||
legendtitle_inv = {'text': '인버스 그래프'}
|
||||
|
||||
fig.update_layout(
|
||||
height=1000,
|
||||
margin=dict(t=180, l=40, r=240, b=40),
|
||||
title=dict(
|
||||
text=f"{symbol}, {interval_minutes} 분봉, ({datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})",
|
||||
x=0.5,
|
||||
xanchor='center',
|
||||
y=0.995,
|
||||
yanchor='top',
|
||||
pad=dict(t=10, b=12)
|
||||
),
|
||||
xaxis_rangeslider_visible=False,
|
||||
xaxis1_rangeslider_visible=False,
|
||||
xaxis2_rangeslider_visible=False,
|
||||
legend=dict(orientation='v', yref='paper', yanchor='top', y=1.0, xref='paper', xanchor='left', x=1.02, title=legendtitle_orig),
|
||||
dragmode='zoom',
|
||||
updatemenus=[dict(
|
||||
type='buttons',
|
||||
direction='left',
|
||||
x=0.0,
|
||||
xanchor='left',
|
||||
y=1.11,
|
||||
yanchor='top',
|
||||
pad=dict(t=0, r=10, b=0, l=0),
|
||||
buttons=[
|
||||
dict(
|
||||
label='홈',
|
||||
method='update',
|
||||
args=[
|
||||
{'visible': visible_orig},
|
||||
{
|
||||
'legend': {'title': legendtitle_orig},
|
||||
'xaxis.autorange': True,
|
||||
'xaxis2.autorange': True,
|
||||
'xaxis3.autorange': True,
|
||||
'yaxis.autorange': True,
|
||||
'yaxis2.autorange': True,
|
||||
'yaxis3.autorange': True,
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
execute=True
|
||||
),
|
||||
dict(
|
||||
label='인버스',
|
||||
method='update',
|
||||
args=[
|
||||
{'visible': visible_inv},
|
||||
{'legend': {'title': legendtitle_inv, 'orientation': 'v', 'y': 1.0, 'yanchor': 'top', 'x': 1.02, 'xanchor': 'left'}}
|
||||
],
|
||||
args2=[
|
||||
{'visible': visible_orig},
|
||||
{'legend': {'title': legendtitle_orig, 'orientation': 'v', 'y': 1.0, 'yanchor': 'top', 'x': 1.02, 'xanchor': 'left'}}
|
||||
],
|
||||
execute=True
|
||||
),
|
||||
]
|
||||
)]
|
||||
)
|
||||
fig.update_xaxes(title_text='시간', row=3, col=1)
|
||||
fig.update_yaxes(title_text='가격 (KRW)', row=1, col=1)
|
||||
fig.update_yaxes(title_text='이격도/거래량', row=2, col=1)
|
||||
fig.update_yaxes(title_text='장기 이격도', row=3, col=1)
|
||||
|
||||
fig.show(config={'scrollZoom': True, 'displaylogo': False})
|
||||
def __init__(self) -> None:
|
||||
self.monitor = Monitor()
|
||||
self.INTERVAL_MAP = {
|
||||
60: "60m",
|
||||
240: "4h",
|
||||
}
|
||||
|
||||
def detect_turnaround_signal(self, symbol, data, interval=0, params=None):
|
||||
if len(data) < 7:
|
||||
return None
|
||||
current_data = data.iloc[-1]
|
||||
if current_data.get('point', 0) == 1:
|
||||
return {
|
||||
'alert': True,
|
||||
'details': f"매수신호: {current_data.get('signal', 'unknown')}"
|
||||
}
|
||||
return {'alert': False, 'details': "매수신호 없음"}
|
||||
|
||||
def fetch_price_history(self, symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 30) -> pd.DataFrame:
|
||||
if symbol in KR_COINS:
|
||||
bong_count = 3000
|
||||
return self.monitor.get_coin_more_data(symbol, interval_minutes, bong_count=bong_count)
|
||||
if interval_minutes not in self.INTERVAL_MAP:
|
||||
raise ValueError("interval must be 60 or 240")
|
||||
interval_str = self.INTERVAL_MAP[interval_minutes]
|
||||
df = yf.download(
|
||||
tickers=symbol,
|
||||
period=f"{days}d",
|
||||
interval=interval_str,
|
||||
progress=False,
|
||||
)
|
||||
if df.empty:
|
||||
raise RuntimeError("No data fetched. Check symbol or interval support.")
|
||||
return df
|
||||
|
||||
def analyze_bottom_period(self, symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 90):
|
||||
data = self.fetch_price_history(symbol, interval_minutes, days)
|
||||
data = self.monitor.calculate_technical_indicators(data)
|
||||
data = self.monitor.annotate_signals(symbol, data, simulation=True)
|
||||
print(f"데이터 기간: {data.index[0]} ~ {data.index[-1]}")
|
||||
print(f"총 데이터 수: {len(data)}")
|
||||
bottom_start = pd.Timestamp('2025-06-22')
|
||||
bottom_end = pd.Timestamp('2025-07-09')
|
||||
bottom_data = data[(data.index >= bottom_start) & (data.index <= bottom_end)]
|
||||
if len(bottom_data) == 0:
|
||||
print("저점 기간 데이터가 없습니다.")
|
||||
return None, []
|
||||
print(f"\n저점 기간 데이터: {bottom_data.index[0]} ~ {bottom_data.index[-1]}")
|
||||
print(f"저점 기간 데이터 수: {len(bottom_data)}")
|
||||
print("\n=== 저점 기간 기술적 지표 분석 ===")
|
||||
min_price = bottom_data['Low'].min()
|
||||
max_price = bottom_data['High'].max()
|
||||
avg_price = bottom_data['Close'].mean()
|
||||
print(f"최저가: {min_price:.4f}")
|
||||
print(f"최고가: {max_price:.4f}")
|
||||
print(f"평균가: {avg_price:.4f}")
|
||||
print(f"가격 변동폭: {((max_price - min_price) / min_price * 100):.2f}%")
|
||||
bb_lower_min = bottom_data['Lower'].min()
|
||||
bb_upper_max = bottom_data['Upper'].max()
|
||||
print(f"\n볼린저 밴드 분석:")
|
||||
print(f"하단 밴드 최저: {bb_lower_min:.4f}")
|
||||
print(f"상단 밴드 최고: {bb_upper_max:.4f}")
|
||||
volume_avg = bottom_data['Volume'].mean()
|
||||
volume_max = bottom_data['Volume'].max()
|
||||
print(f"\n거래량 분석:")
|
||||
print(f"평균 거래량: {volume_avg:.0f}")
|
||||
print(f"최대 거래량: {volume_max:.0f}")
|
||||
actual_bottom_idx = bottom_data['Low'].idxmin()
|
||||
actual_bottom_price = bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Low']
|
||||
actual_bottom_date = actual_bottom_idx
|
||||
print(f"\n실제 저점:")
|
||||
print(f"날짜: {actual_bottom_date}")
|
||||
print(f"가격: {actual_bottom_price:.4f}")
|
||||
print(f"볼린저 하단 대비: {((actual_bottom_price - bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Lower']) / bottom_data.loc[actual_bottom_idx, 'Lower'] * 100):.2f}%")
|
||||
print(f"\n=== 매수 신호 분석 ===")
|
||||
bottom_alerts = bottom_data[bottom_data['point'] == 1]
|
||||
alerts = [(idx, row['Close']) for idx, row in bottom_alerts.iterrows()]
|
||||
print(f"저점 기간 매수 신호 수: {len(alerts)}")
|
||||
if alerts:
|
||||
print("매수 신호 발생 시점:")
|
||||
for date, price in alerts:
|
||||
print(f" {date}: {price:.4f}")
|
||||
return bottom_data, alerts
|
||||
|
||||
def run_simulation(self, symbol: str, interval_minutes: int, days: int = 30):
|
||||
data = self.fetch_price_history(symbol, interval_minutes)
|
||||
|
||||
inverseData = self.monitor.inverse_data(data)
|
||||
inverseData = self.monitor.annotate_signals(symbol, inverseData, simulation=True)
|
||||
|
||||
data = self.monitor.calculate_technical_indicators(data)
|
||||
data = self.monitor.annotate_signals(symbol, data, simulation=True)
|
||||
print(f"데이터 기간: {data.index[0]} ~ {data.index[-1]}")
|
||||
print(f"총 데이터 수: {len(data)}")
|
||||
alerts = []
|
||||
for i in range(len(data)):
|
||||
if data['point'].iloc[i] == 1:
|
||||
alerts.append((data.index[i], data['Close'].iloc[i]))
|
||||
print(f"\n총 매수 신호 수: {len(alerts)}")
|
||||
ma_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'movingaverage')])
|
||||
dev40_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'deviation40')])
|
||||
dev240_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'Deviation720')])
|
||||
dev1440_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'deviation1440')])
|
||||
print(f" - MA 신호: {ma_signals}")
|
||||
print(f" - Dev40 신호: {dev40_signals}")
|
||||
print(f" - Dev240 신호: {dev240_signals}")
|
||||
print(f" - Dev1440 신호: {dev1440_signals}")
|
||||
|
||||
# Plotly 기반 시각화로 전환
|
||||
self.render_plotly(symbol, interval_minutes, data, inverseData)
|
||||
return
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
sim = Simulation()
|
||||
interval = 60
|
||||
days = 90
|
||||
target_coins = ['XRP']
|
||||
show_graphs = True
|
||||
for symbol in target_coins:
|
||||
print(f"\n=== {symbol} 저점 기간 분석 시작 ===")
|
||||
try:
|
||||
bottom_data, alerts = sim.analyze_bottom_period(symbol, interval, days)
|
||||
print(f"\n=== {symbol} 전체 기간 시뮬레이션 ===")
|
||||
if show_graphs:
|
||||
sim.run_simulation(symbol, interval, days)
|
||||
else:
|
||||
data = sim.fetch_price_history(symbol, interval, days)
|
||||
|
||||
inverseData = sim.monitor.inverse_data(data)
|
||||
inverseData = sim.monitor.annotate_signals(symbol, inverseData, simulation=True)
|
||||
|
||||
data = sim.monitor.calculate_technical_indicators(data)
|
||||
data = sim.monitor.annotate_signals(symbol, data, simulation=True)
|
||||
|
||||
total_signals = len(data[data['point'] == 1])
|
||||
ma_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'movingaverage')])
|
||||
dev40_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'deviation40')])
|
||||
dev240_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'Deviation720')])
|
||||
dev1440_signals = len(data[(data['point'] == 1) & (data['signal'] == 'deviation1440')])
|
||||
print(f"총 매수 신호: {total_signals}")
|
||||
print(f" - MA 신호: {ma_signals}")
|
||||
print(f" - Dev40 신호: {dev40_signals}")
|
||||
print(f" - Dev240 신호: {dev240_signals}")
|
||||
print(f" - Dev1440 신호: {dev1440_signals}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error analyzing {symbol}: {str(e)}")
|
||||
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