changes

app.py

@@ -7,6 +7,7 @@ parser.add_argument("--host", type=str, default="0.0.0.0", help="host address")
 parser.add_argument("--debug", action="store_true", help="debug mode")
 
 app = flask.Flask(__name__)
+app.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = 0
 
 @app.route("/dist/<m>")
 def distServe(m:str):
@@ -17,8 +18,6 @@ def index():
     import pages
     return flask.render_template("index.html", pages = pages.GenLists)
 
-
-
 if __name__ == '__main__':
     args = parser.parse_args()
     app.run(host=args.host, port=args.port, debug=args.debug)

db.py

@@ -109,7 +109,7 @@ def update_krx(nday:int = 90):
                                         ClosingMonth = ?,
                                         Representative = ?,
                                         Homepage = ?,
-                                        AddressArea = ?,
+                                        AddressArea = ?
                     WHERE Code = ?;
                 """,(row["name"],row["업종"],row["주요제품"],row["상장일"],row["결산월"],row["대표자명"],row["홈페이지"],row["지역"],code
                 ))

gen.py

@@ -17,6 +17,19 @@ class DataStore:
     def getAllKRXCorp(self) -> List[database.KRXCorp]:
         return database.GetAllKRXCorp(self.db)
 
+    def _getCorpsInCorpGroup(self, table_name: str) -> List[database.KRXCorp]:
+        cursor = self.db.execute(f"select c.* from {table_name} as k INNER JOIN KRXCorp as c on k.Name = c.Name")
+        return [database.KRXCorp.from_db(r) for r in cursor]
+
+    def getKosdaq(self) -> List[database.KRXCorp]:
+        return self._getCorpsInCorpGroup("KOSDAQ")
+    
+    def getKospi(self) -> List[database.KRXCorp]:
+        return self._getCorpsInCorpGroup("KOSPI")
+
+    def getKosdaqAndKospi(self) -> List[database.KRXCorp]:
+        return self.getKospi() + self.getKosdaq()
+
     def getStockPrice(self,code,length) -> pd.DataFrame:
         if code in self.pricesCache and len(self.pricesCache[code]) >= length:
             return self.pricesCache[code]
@@ -85,6 +98,16 @@ def isDiffGreaterThan(a:pd.Series,b:pd.Series, nday:int) -> bool:
     """a is bigger than b"""
     return (a.iloc[nday] > b.iloc[nday])
 
+def calc_rsi(price: pd.Series, period: int = 14):
+    delta = price.diff()
+    up, down = delta.copy(), delta.copy()
+    up[up < 0] = 0
+    down[down > 0] = 0
+    roll_up1 = up.rolling(period).mean()
+    roll_down1 = down.abs().rolling(period).mean()
+    RS1 = roll_up1 / roll_down1
+    return pd.Series(100 - (100 / (1 + RS1)), name='RSI')
+
 def prepareCollector(collector: OutputCollector) -> None:
     import pages
     for item in pages.GenLists:
@@ -97,76 +120,139 @@ def every(f, xs):
     return True
 
 def collect(data: DataStore, collector: OutputCollector, corp: database.KRXCorp
-, nday: int) -> None:
+, ndays: List[int]) -> None:
-    stock = data.getStockPrice(corp.Code,120)
+    stock = data.getStockPrice(corp.Code,250)
-    if len(stock) < 120:
+    if len(stock) <= 245:
-        return
-    if (stock.iloc[nday]['VOLUME'] <= 0):
         return
+    for nday in ndays:
+        if (stock.iloc[nday]['VOLUME'] <= 0):
+            return
     
     close = stock["CLOSE"]
-    d5 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=5
+    openv = stock["OPEN"]
-        ).mean().dropna().loc[::-1]
+    #high = stock["HIGH"]
-    d10 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=10
+    #low = stock["LOW"]
-        ).mean().dropna().loc[::-1]
+    #d3 = close.loc[::-1].rolling(window=3
-    d20 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=20
+    #    ).mean().dropna().loc[::-1]
-        ).mean().dropna().loc[::-1]
+    fetch_len = len(ndays) + 10
-    d30 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=30
+    def d(n):
-        ).mean().dropna().loc[::-1]
+        return close.iloc[:(n+fetch_len)].loc[::-1].rolling(window=n
-    d60 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=60
         ).mean().dropna().loc[::-1]
 
-    a = [d5, d10, d20, d30, d60]
+    def d_std(n):
-    if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.05,nday), a):
+        return close.iloc[:(n+fetch_len)].loc[::-1].rolling(window=n
-        collector.collect("뭉침", corp, stock.index[nday])
+        ).std().dropna().loc[::-1]
-    if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.01,nday), a):
+    d5 = d(5)
-        collector.collect("뭉침01", corp, stock.index[nday])
+    d20 = d(20)
-    if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.03,nday), a):
+    d25 = d(25)
-        collector.collect("뭉침03", corp, stock.index[nday])
+    d30 = d(30)
-    
+    d45 = d(45)
-    if (isRelativeDiffLessThan(d5, d20, 0.01, nday) and 
+    d60 = d(60)
-        isRelativeDiffLessThan(d5, d60, 0.01, nday)):
+    d120 = d(120)
-        collector.collect("cross 2", corp, stock.index[nday])
+    d240 = d(240)
-        if (isVolumeNTimes(stock, 3, 0) and 
+
-            isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 100000, nday)):
+    # 표준편차
-            collector.collect("cross 3", corp, stock.index[nday])
+    d_std25 = d_std(25)
-    
+
-    if (isRelativeDiffLessThan(d20, d60, 0.01, nday) and
+    bollinger_upperband = d25 + 2* d_std25
-        isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 1000000, nday)):
+
-        collector.collect("cross 4", corp, stock.index[nday])
+    a = [d20, d30, d60, d120]
-    
+    for nday in ndays:
-    if (isDiffGreaterThan(d5, d20, nday)):
+        if openv[nday] <= d20[nday] and d20[nday] <= close[nday]:
-        collector.collect("d20d5", corp, stock.index[nday])
+            collector.collect("양봉사이20일선", corp, stock.index[nday])
+
+        if bollinger_upperband[nday] <= close[nday]:
+            collector.collect("볼린저 밴드 25", corp, stock.index[nday])
+
+        if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.05,nday), a):
+            collector.collect("뭉침", corp, stock.index[nday])
+            if d120[nday + 1] < d120[nday]:
+                collector.collect("뭉침5% 120선 상승", corp, stock.index[nday])
+        
+        if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.01,nday), a):
+            collector.collect("뭉침01", corp, stock.index[nday])
+        if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.03,nday), a):
+            collector.collect("뭉침03", corp, stock.index[nday])
+            if d120[nday + 1] < d120[nday]:
+                collector.collect("뭉침3% 120선 상승", corp, stock.index[nday])
+        
+        if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.05,nday), [d20, d30, d60, d120, d240]):
+            collector.collect("뭉침 240선까지", corp, stock.index[nday])
+
+        if (d5[nday] > d20[nday] and d5[nday + 1] < d20[nday + 1]):
+            collector.collect("cross d20 and d5", corp, stock.index[nday])
+
+        if (isDiffGreaterThan(d5, d20, nday)):
+            collector.collect("d20d5", corp, stock.index[nday])
+            if (isVolumeNTimes(stock, 5, nday)):
+                collector.collect("d20d5VolumeX5", corp, stock.index[nday])
+
+        if (isVolumeNTimes(stock, 3, nday)):
+            collector.collect("volume", corp, stock.index[nday])
+
+        if (isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 50000000, nday)):
+            collector.collect("volume5", corp, stock.index[nday])
+
         if (isVolumeNTimes(stock, 5, nday)):
-            collector.collect("d20d5VolumeX5", corp, stock.index[nday])
+            collector.collect("volumeX5", corp, stock.index[nday])
-    
+        D240BiggerThanYesterDay = d240[nday + 1] <= d240[nday]
-    if (isRelativeDiffLessThan(d5, d20, 0.03, nday) and 
+        D240Bounce = d240[nday + 2] >= d240[nday + 1] and D240BiggerThanYesterDay
-        isRelativeDiffLessThan(d5, d60, 0.03, nday) and
+        D120Bounce = d120[nday + 2] >= d120[nday + 1] and d120[nday + 1] <= d120[nday]
-        isVolumeNTimes(stock, 3, nday)):
+        # D240Cross = low[nday] <= d240[nday] and d240[nday] <= high[nday]
-        collector.collect("DiffDistance", corp, stock.index[nday])
+        if (D240Bounce):
+            collector.collect("240일선 반등",corp,stock.index[nday])
+        if (D120Bounce):
+            collector.collect("120일선 반등",corp,stock.index[nday])
+        
+        if (D240BiggerThanYesterDay):
+            collector.collect("240일 증가", corp, stock.index[nday])
 
-    if (isVolumeNTimes(stock, 3, nday)):
+        if (d60[nday + 1] < d60[nday]):
-        collector.collect("volume", corp, stock.index[nday])
+            collector.collect("정배열60", corp, stock.index[nday])
-    
+            if (d20[nday + 1] < d20[nday]):
-    if (isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 50000000, nday)):
+                collector.collect("정배열20", corp, stock.index[nday])
-        collector.collect("volume5", corp, stock.index[nday])
+                if (D240BiggerThanYesterDay):
-    
+                    collector.collect("정배열240", corp, stock.index[nday])
-    if (isVolumeNTimes(stock, 5, nday)):
+                    if(d5[nday + 1] <= d5[nday] and 
-        collector.collect("volumeX5", corp, stock.index[nday])
+                       d120[nday + 1] <= d120[nday]):
+                        collector.collect("모두 정배열", corp, stock.index[nday])
+        
+        if (d5[nday + 1] < d20[nday + 1] and d20[nday] < d5[nday]):
+            collector.collect("d20d5돌파", corp, stock.index[nday])
 
-    ewm5 =  stock["CLOSE"].loc[::-1].ewm(span=5).mean().loc[::-1]
+    ewm5 =  close.loc[::-1].ewm(span=5).mean().loc[::-1]
-    ewm10 =  stock["CLOSE"].loc[::-1].ewm(span=10).mean().loc[::-1]
+    ewm10 =  close.loc[::-1].ewm(span=10).mean().loc[::-1]
     macd = (ewm5 - ewm10)
     signal = macd.loc[::-1].ewm(span=4).mean().loc[::-1]
 
-    if (isMACDCrossSignal(macd, signal, nday)):
+    rsi = calc_rsi(close.loc[::-1],14).dropna().loc[::-1]
-        collector.collect("macd", corp, stock.index[nday])
+    rsi.reset_index(drop = True, inplace = True)
+
+    for nday in ndays:
+        if (isMACDCrossSignal(macd, signal, nday)):
+            collector.collect("macd", corp, stock.index[nday])
+
+        if (d45[2+nday] > d45[1+nday] and d45[1+nday] < d45[nday]):
+            collector.collect("45일선 반등",corp, stock.index[nday])
+
+        if(d60[10+nday] <= d60[nday]):
+            collector.collect("60일 10일 반등", corp, stock.index[nday])
+
+        if(d20[2+nday] > d20[1+nday] and d20[1+nday] < d20[nday]):
+            collector.collect("20일선 반등",corp, stock.index[nday])
+
+    for nday in ndays:
+        if(rsi[nday] < 30):
+            collector.collect("RSI 30 이하", corp, stock.index[nday])
+
+    #rsi_signal = macd.loc[::-1].ewm(span=7).mean().loc[::-1]
 
 parser = argparse.ArgumentParser(description="주식 검색 정보를 출력합니다.")
 parser.add_argument("--format", "-f", choices=["json", "html"], default="html",
 help="출력 포맷을 지정합니다. 기본값은 html입니다.")
 parser.add_argument("--dir", "-d", default=".", help="출력할 폴더를 지정합니다.")
-parser.add_argument("--corp", "-c", help="주식 코드를 지정합니다. 지정하지 않으면 모든 주식을 검색합니다.")
+parser.add_argument("--corp", "-c", help="주식 코드를 지정합니다. 지정하지 않으면 kosdaq과 kospi만 검색합니다.")
+parser.add_argument("--fullSearch", help="모든 주식을 검색합니다.", action='store_true')
 parser.add_argument("--printStdout", action="store_true", help="출력한 결과를 표준 출력으로 출력합니다.")
 parser.add_argument("--version", "-v", action="version", version="%(prog)s 1.0")
 parser.add_argument("--verbose", "-V", action="store_true", help="출력할 내용을 자세히 표시합니다.")
@@ -174,7 +260,11 @@ parser.add_argument("--verbose", "-V", action="store_true", help="출력할 내
 if __name__ == "__main__":
     args = parser.parse_args()
     dataStore = DataStore()
-    krx_corps = dataStore.getAllKRXCorp()
+    if args.fullSearch:
+        krx_corps = dataStore.getAllKRXCorp()
+    else:
+        krx_corps = dataStore.getKosdaqAndKospi()
+    
     if args.corp:
         krx_corps = [corp for corp in krx_corps if corp.Code == args.corp]
     
@@ -186,8 +276,8 @@ if __name__ == "__main__":
     prepareCollector(collector)
 
     for corp in tqdm.tqdm(krx_corps):
-        for nday in range(0, 5):
+        ndays = [nday for nday in range(0, 5)]
-            collect(dataStore, collector, corp, nday)
+        collect(dataStore, collector, corp, ndays)
         dataStore.clearCache()
     
     for k,v in collector.data.items():

kosdaq.csv

@@ -0,0 +1,150 @@
+000250,삼천당제약
+003380,하림지주
+005290,동진쎄미켐
+006730,서부T&D
+007390,네이처셀
+015750,성우하이텍
+018000,유니슨
+022100,포스코 ICT
+023410,유진기업
+025900,동화기업
+025980,아난티
+027360,아주IB투자
+028150,GS홈쇼핑
+028300,에이치엘비
+029960,코엔텍
+030190,NICE평가정보
+030530,원익홀딩스
+031390,녹십자셀
+032190,다우데이타
+032500,케이엠더블유
+033290,코웰패션
+033640,네패스
+034230,파라다이스
+035600,KG이니시스
+035760,CJ ENM
+035900,JYP Ent.
+036490,SK머티리얼즈
+036540,SFA반도체
+036810,에프에스티
+036830,솔브레인홀딩스
+036930,주성엔지니어링
+038500,삼표시멘트
+038540,상상인
+039030,이오테크닉스
+039200,오스코텍
+041190,우리기술투자
+041510,에스엠
+041960,코미팜
+042000,카페24
+044340,위닉스
+045390,대아티아이
+046890,서울반도체
+048260,오스템임플란트
+048410,현대바이오
+048530,인트론바이오
+053030,바이넥스
+053800,안랩
+056190,에스에프에이
+058470,리노공업
+058820,CMG제약
+060150,인선이엔티
+060250,NHN한국사이버결제
+060720,KH바텍
+061970,엘비세미콘
+064760,티씨케이
+066970,엘앤에프
+067160,아프리카TV
+067630,에이치엘비생명과학
+068240,다원시스
+068760,셀트리온제약
+069080,웹젠
+078020,이베스트투자증권
+078070,유비쿼스홀딩스
+078130,국일제지
+078160,메디포스트
+078340,컴투스
+078600,대주전자재료
+082270,젬백스
+083790,크리스탈지노믹스
+084370,유진테크
+084850,아이티엠반도체
+084990,헬릭스미스
+085660,차바이오텍
+086450,동국제약
+086520,에코프로
+086900,메디톡스
+088800,에이스테크
+089980,상아프론테크
+090460,비에이치
+091700,파트론
+091990,셀트리온헬스케어
+092040,아미코젠
+092190,서울바이오시스
+095610,테스
+095700,제넥신
+096530,씨젠
+097520,엠씨넥스
+098460,고영
+100090,삼강엠앤티
+100130,동국S&C
+101490,에스앤에스텍
+102710,이엔에프테크놀로지
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+108230,톱텍
+108320,실리콘웍스
+112040,위메이드
+115450,지트리비앤티
+119860,다나와
+122870,와이지엔터테인먼트
+122990,와이솔
+131290,티에스이
+131370,알서포트
+131970,테스나
+137400,피엔티
+138080,오이솔루션
+140410,메지온
+140860,파크시스템스
+141080,레고켐바이오
+144510,녹십자랩셀
+145020,휴젤
+166090,하나머티리얼즈
+175250,아이큐어
+178320,서진시스템
+178920,PI첨단소재
+182400,엔케이맥스
+183490,엔지켐생명과학
+192440,슈피겐코리아
+194480,데브시스터즈
+196170,알테오젠
+200130,콜마비앤에이치
+200230,텔콘RF제약
+204270,제이앤티씨
+213420,덕산네오룩스
+214150,클래시스
+214450,파마리서치
+215200,메가스터디교육
+218410,RFHIC
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+222800,심텍
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kospi.csv

@@ -0,0 +1,200 @@
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meta.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+import sqlite3
+import argparse
+from typing import Literal
+
+KOSPI = "KOSPI"
+KOSDAQ = "KOSDAQ"
+
+def queryAllCorpGroup(db: sqlite3.Connection, table: Literal["KOSPI", "KOSDAQ"]) -> list[tuple[str, str]]:
+    assert table in [KOSPI, KOSDAQ]
+    cursor = db.execute("SELECT Code, Name from "+ table)
+    return [ (record[0],record[1]) for record in cursor]
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+
+    parser.add_argument("--create", action="store_true", help="create db schema")
+    parser.add_argument("--read", action="store", help="read csv and commit in db")
+    parser.add_argument("--clean", action="store_true", help="clean db")
+    parser.add_argument("--table-name", required=True, choices=["KOSPI", "KOSDAQ"])
+    args = parser.parse_args()
+    if args.create:
+        db = sqlite3.connect("./stock.db")
+        db.execute(f"""
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS "{args.table_name}" (
+            "Code" TEXT,
+            "Name" TEXT,
+            PRIMARY KEY("Code"),
+            FOREIGN KEY("Code") REFERENCES "KRXCorp"("Code")
+        )
+        """)
+        db.close()
+    elif args.read:
+        path = args.read
+        import csv
+        with open(path, "r", encoding='UTF-8') as fp:
+            reader = csv.reader(fp)
+            #next(reader) # skip header
+            # header not exist
+            # collect data
+            data = [ (row[0], row[1]) for row in reader]
+        
+        codeDict = { code:name for code, name in data}
+        db = sqlite3.connect("./stock.db")
+        dbData = {code:name for code, name in queryAllCorpGroup(db, args.table_name)}
+        # remove common code
+        commonCode = set(dbData.keys()) & set(codeDict.keys())
+        for code in commonCode:
+            del codeDict[code]
+            del dbData[code]
+        db.execute("BEGIN")
+        # insert new code
+        db.executemany(f"INSERT INTO {args.table_name} (Code, Name) VALUES (?, ?)", codeDict.items())
+        # delete old code
+        db.executemany(f"DELETE FROM {args.table_name} WHERE code = ?", dbData.keys())
+        db.execute("COMMIT")
+        db.commit()
+        db.close()

pages.py

@@ -2,28 +2,51 @@ name = "name"
 desc = "description"
 
 GenLists  = [
-    {name:"cross 2", desc:"""\
+{
-5일선과 20일선이 서로 만나는 시점 즉 상대 오차가 1% 이하이고
+    name:"cross d20 and d5",
-5일선과 60일선이 서로 만나는 시점을 찾습니다.
+    desc:"""\
-"""},
+5일선이 20일 선과 교차한 시점을 찾습니다."""
-    {name:"cross 3",desc: """\
+},
-cross 2의 조건에서 더해서 거래량이 이전 날짜보다 3배 증가하고
+{
-100000 이상인 시점을 찾습니다.
+    name:"정배열60",
-"""},
+    desc:"""\
-    {name:"cross 4",desc: """\
+60일선이 어제보다 오늘이 더 큼"""
-20일선과 60일선이 서로 만나는 시점 즉 상대 오차가 1% 이하이고
+},
-거래량이 1000000 이상인 시점을 찾습니다.
+{
-"""},
+    name:"정배열20",
+    desc:"""\
+60일선이 어제보다 오늘이 더 크고 20일선 증가"""
+},
+{
+    name:"정배열240",
+    desc:"""\
+60일선이 어제보다 오늘이 더 크고 20일선도 증가, 그리고 240일 선도 증가"""
+},
+{
+    name:"모두 정배열",
+    desc:"""\
+5일, 20일, 60일, 120일, 240일 모두 증가
+"""
+},
+{
+    name:"20일선 반등",
+    desc:"""\
+20일선 반등"""
+},
+{
+    name:"120일선 반등",
+    desc:"""\
+120일선 반등"""
+},
+{
+    name:"240일선 반등",
+    desc:"""240일선 반등"""
+},
     {name:"d20d5",desc: """\
 5일선이 20선보다 큰 시점을 찾습니다.
 """},
     {name:"d20d5VolumeX5",desc: """\
 d20d5의 조건에서 더해서 거래량이 이전 날짜보다 5배 증가한 시점을 찾습니다.
-"""},
-    {name:"DiffDistance",desc: """\
-5일선과 20일선이 서로 만나는 시점 즉 상대 오차가 3% 이하이고
-5일선과 60일선이 서로 만나고 거래량이 이전 날짜보다 3배 증가한
- 시점을 찾습니다.
 """},
     {name:"volume",desc: """\
 거래량이 이전 날짜보다 3배 증가한 시점을 찾습니다.
@@ -40,9 +63,43 @@ macd가 아래로 내려가는 시점을 찾습니다. macd 는 5일선과 10일
 시그널을 구하기 위한 이동 평균은 4일입니다.
 """},
     {name:"뭉침", desc: """\
-5 10 20 30 60 만난것"""   },
+20 30 60 120 만난것 종가 5% 이내"""   },
     {name:"뭉침01", desc: """\
-5 10 20 30 60 만난것"""   },
+20 30 60 120 만난것 종가 1% 이내"""   },
     {name:"뭉침03", desc: """\
-5 10 20 30 60 만난것"""   }
+20 30 60 120 만난것 종가 3% 이내"""   },
+    {name:"뭉침 240선까지", desc: """\
+20 30 60 120 240 만난것 종가 5% 이내"""   },
+    {name:"45일선 반등", desc:"""\
+45일 선반등"""
+    },
+    {
+        name:"뭉침5% 120선 상승",
+        desc:"""뭉침5% 120선 상승"""
+    },
+    {
+        name:"뭉침3% 120선 상승",
+        desc:"""뭉침3% 120선 상승"""
+    },
+    {name:"60일 10일 반등",
+    desc:"""60일선이 10일 전보다 크면"""},
+    {name:"RSI 30 이하",
+    desc:"""RSI 14일 이 30이하"""
+    },
+    {
+        name: "d20d5돌파",
+        desc:"""이전날에는 20일선이 위에 있다가 5일선이 더 커졌을 때"""
+    },
+    {
+        name:"240일 증가",
+        desc:"""240일선이 증가하는 것."""
+    },
+    {
+        name:"볼린저 밴드 25",
+        desc:"볼린저 밴드(25일선 ,표준편차 2배)의 위 밴드 값을 넘었을 때 표시. 시장 상황이 않 좋으면 평균 59개"
+    },
+    {
+        name:"양봉사이20일선",
+        desc:"""Open과 Close 사이 20일 선"""
+    }
 ]