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c394dc1780
3
app.py
3
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")
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app = flask.Flask(__name__)
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app.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = 0
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@app.route("/dist/<m>")
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def distServe(m:str):
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||||
@ -17,8 +18,6 @@ def index():
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import pages
|
||||
return flask.render_template("index.html", pages = pages.GenLists)
|
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||||
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if __name__ == '__main__':
|
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args = parser.parse_args()
|
||||
app.run(host=args.host, port=args.port, debug=args.debug)
|
||||
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2
db.py
2
db.py
@ -109,7 +109,7 @@ def update_krx(nday:int = 90):
|
||||
ClosingMonth = ?,
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||||
Representative = ?,
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||||
Homepage = ?,
|
||||
AddressArea = ?,
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||||
AddressArea = ?
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WHERE Code = ?;
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""",(row["name"],row["업종"],row["주요제품"],row["상장일"],row["결산월"],row["대표자명"],row["홈페이지"],row["지역"],code
|
||||
))
|
||||
|
194
gen.py
194
gen.py
@ -17,6 +17,19 @@ class DataStore:
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||||
def getAllKRXCorp(self) -> List[database.KRXCorp]:
|
||||
return database.GetAllKRXCorp(self.db)
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||||
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||||
def _getCorpsInCorpGroup(self, table_name: str) -> List[database.KRXCorp]:
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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]
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||||
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||||
def getKosdaq(self) -> List[database.KRXCorp]:
|
||||
return self._getCorpsInCorpGroup("KOSDAQ")
|
||||
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def getKospi(self) -> List[database.KRXCorp]:
|
||||
return self._getCorpsInCorpGroup("KOSPI")
|
||||
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||||
def getKosdaqAndKospi(self) -> List[database.KRXCorp]:
|
||||
return self.getKospi() + self.getKosdaq()
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||||
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||||
def getStockPrice(self,code,length) -> pd.DataFrame:
|
||||
if code in self.pricesCache and len(self.pricesCache[code]) >= length:
|
||||
return self.pricesCache[code]
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||||
@ -85,6 +98,16 @@ def isDiffGreaterThan(a:pd.Series,b:pd.Series, nday:int) -> bool:
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||||
"""a is bigger than b"""
|
||||
return (a.iloc[nday] > b.iloc[nday])
|
||||
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||||
def calc_rsi(price: pd.Series, period: int = 14):
|
||||
delta = price.diff()
|
||||
up, down = delta.copy(), delta.copy()
|
||||
up[up < 0] = 0
|
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down[down > 0] = 0
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||||
roll_up1 = up.rolling(period).mean()
|
||||
roll_down1 = down.abs().rolling(period).mean()
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||||
RS1 = roll_up1 / roll_down1
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return pd.Series(100 - (100 / (1 + RS1)), name='RSI')
|
||||
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||||
def prepareCollector(collector: OutputCollector) -> None:
|
||||
import pages
|
||||
for item in pages.GenLists:
|
||||
@ -97,76 +120,139 @@ def every(f, xs):
|
||||
return True
|
||||
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||||
def collect(data: DataStore, collector: OutputCollector, corp: database.KRXCorp
|
||||
, nday: int) -> None:
|
||||
stock = data.getStockPrice(corp.Code,120)
|
||||
if len(stock) < 120:
|
||||
return
|
||||
if (stock.iloc[nday]['VOLUME'] <= 0):
|
||||
, ndays: List[int]) -> None:
|
||||
stock = data.getStockPrice(corp.Code,250)
|
||||
if len(stock) <= 245:
|
||||
return
|
||||
for nday in ndays:
|
||||
if (stock.iloc[nday]['VOLUME'] <= 0):
|
||||
return
|
||||
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||||
close = stock["CLOSE"]
|
||||
d5 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=5
|
||||
).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
d10 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=10
|
||||
).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
d20 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=20
|
||||
).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
d30 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=30
|
||||
).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
d60 = stock["CLOSE"].loc[::-1].rolling(window=60
|
||||
openv = stock["OPEN"]
|
||||
#high = stock["HIGH"]
|
||||
#low = stock["LOW"]
|
||||
#d3 = close.loc[::-1].rolling(window=3
|
||||
# ).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
fetch_len = len(ndays) + 10
|
||||
def d(n):
|
||||
return close.iloc[:(n+fetch_len)].loc[::-1].rolling(window=n
|
||||
).mean().dropna().loc[::-1]
|
||||
|
||||
a = [d5, d10, d20, d30, d60]
|
||||
if every(lambda i: isRelativeDiffLessThan(i,close,0.05,nday), a):
|
||||
collector.collect("뭉침", 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])
|
||||
def d_std(n):
|
||||
return close.iloc[:(n+fetch_len)].loc[::-1].rolling(window=n
|
||||
).std().dropna().loc[::-1]
|
||||
d5 = d(5)
|
||||
d20 = d(20)
|
||||
d25 = d(25)
|
||||
d30 = d(30)
|
||||
d45 = d(45)
|
||||
d60 = d(60)
|
||||
d120 = d(120)
|
||||
d240 = d(240)
|
||||
|
||||
if (isRelativeDiffLessThan(d5, d20, 0.01, nday) and
|
||||
isRelativeDiffLessThan(d5, d60, 0.01, nday)):
|
||||
collector.collect("cross 2", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (isVolumeNTimes(stock, 3, 0) and
|
||||
isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 100000, nday)):
|
||||
collector.collect("cross 3", corp, stock.index[nday])
|
||||
# 표준편차
|
||||
d_std25 = d_std(25)
|
||||
|
||||
if (isRelativeDiffLessThan(d20, d60, 0.01, nday) and
|
||||
isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 1000000, nday)):
|
||||
collector.collect("cross 4", corp, stock.index[nday])
|
||||
bollinger_upperband = d25 + 2* d_std25
|
||||
|
||||
a = [d20, d30, d60, d120]
|
||||
for nday in ndays:
|
||||
if openv[nday] <= d20[nday] and d20[nday] <= close[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 (isDiffGreaterThan(d5, d20, nday)):
|
||||
collector.collect("d20d5", 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]
|
||||
D240Bounce = d240[nday + 2] >= d240[nday + 1] and D240BiggerThanYesterDay
|
||||
D120Bounce = d120[nday + 2] >= d120[nday + 1] and d120[nday + 1] <= d120[nday]
|
||||
# D240Cross = low[nday] <= d240[nday] and d240[nday] <= high[nday]
|
||||
if (D240Bounce):
|
||||
collector.collect("240일선 반등",corp,stock.index[nday])
|
||||
if (D120Bounce):
|
||||
collector.collect("120일선 반등",corp,stock.index[nday])
|
||||
|
||||
if (isRelativeDiffLessThan(d5, d20, 0.03, nday) and
|
||||
isRelativeDiffLessThan(d5, d60, 0.03, nday) and
|
||||
isVolumeNTimes(stock, 3, nday)):
|
||||
collector.collect("DiffDistance", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (D240BiggerThanYesterDay):
|
||||
collector.collect("240일 증가", corp, stock.index[nday])
|
||||
|
||||
if (isVolumeNTimes(stock, 3, nday)):
|
||||
collector.collect("volume", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (d60[nday + 1] < d60[nday]):
|
||||
collector.collect("정배열60", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (d20[nday + 1] < d20[nday]):
|
||||
collector.collect("정배열20", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (D240BiggerThanYesterDay):
|
||||
collector.collect("정배열240", corp, stock.index[nday])
|
||||
if(d5[nday + 1] <= d5[nday] and
|
||||
d120[nday + 1] <= d120[nday]):
|
||||
collector.collect("모두 정배열", corp, stock.index[nday])
|
||||
|
||||
if (isVolumeMulPriceGreaterThan(stock, 50000000, nday)):
|
||||
collector.collect("volume5", corp, stock.index[nday])
|
||||
if (d5[nday + 1] < d20[nday + 1] and d20[nday] < d5[nday]):
|
||||
collector.collect("d20d5돌파", corp, stock.index[nday])
|
||||
|
||||
if (isVolumeNTimes(stock, 5, nday)):
|
||||
collector.collect("volumeX5", corp, stock.index[nday])
|
||||
|
||||
ewm5 = stock["CLOSE"].loc[::-1].ewm(span=5).mean().loc[::-1]
|
||||
ewm10 = stock["CLOSE"].loc[::-1].ewm(span=10).mean().loc[::-1]
|
||||
ewm5 = close.loc[::-1].ewm(span=5).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)):
|
||||
collector.collect("macd", corp, stock.index[nday])
|
||||
rsi = calc_rsi(close.loc[::-1],14).dropna().loc[::-1]
|
||||
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):
|
||||
collect(dataStore, collector, corp, nday)
|
||||
ndays = [nday for nday in range(0, 5)]
|
||||
collect(dataStore, collector, corp, ndays)
|
||||
dataStore.clearCache()
|
||||
|
||||
for k,v in collector.data.items():
|
||||
|
150
kosdaq.csv
Normal file
150
kosdaq.csv
Normal file
@ -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
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
095700,제넥신
|
||||
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|
||||
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|
||||
098460,고영
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
102710,이엔에프테크놀로지
|
||||
104830,원익머트리얼즈
|
||||
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
|
||||
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|
||||
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
|
||||
222080,씨아이에스
|
||||
222800,심텍
|
||||
230360,에코마케팅
|
||||
235980,메드팩토
|
||||
237690,에스티팜
|
||||
240810,원익IPS
|
||||
243070,휴온스
|
||||
247540,에코프로비엠
|
||||
253450,스튜디오드래곤
|
||||
263050,유틸렉스
|
||||
263750,펄어비스
|
||||
265520,AP시스템
|
||||
267980,매일유업
|
||||
268600,셀리버리
|
||||
272290,이녹스첨단소재
|
||||
278280,천보
|
||||
290510,코리아센터
|
||||
290650,엘앤씨바이오
|
||||
293490,카카오게임즈
|
||||
294140,레몬
|
||||
298380,에이비엘바이오
|
||||
323990,박셀바이오
|
||||
357780,솔브레인
|
|
200
kospi.csv
Normal file
200
kospi.csv
Normal file
@ -0,0 +1,200 @@
|
||||
000070,삼양홀딩스
|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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007700,F&F 홀딩스
|
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008560,메리츠증권
|
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008770,호텔신라
|
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|
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009150,삼성전기
|
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009240,한샘
|
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009420,한올바이오파마
|
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|
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009830,한화솔루션
|
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|
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|
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|
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010140,삼성중공업
|
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|
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|
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|
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|
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|
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011200,HMM
|
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|
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011780,금호석유
|
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|
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|
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|
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012630,HDC
|
||||
012750,에스원
|
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013890,지누스
|
||||
014680,한솔케미칼
|
||||
014820,동원시스템즈
|
||||
015760,한국전력
|
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016360,삼성증권
|
||||
016380,KG동부제철
|
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017670,SK텔레콤
|
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017800,현대엘리베이
|
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018260,삼성에스디에스
|
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018880,한온시스템
|
||||
019170,신풍제약
|
||||
020000,한섬
|
||||
020150,일진머티리얼즈
|
||||
020560,아시아나항공
|
||||
021240,코웨이
|
||||
023530,롯데쇼핑
|
||||
024110,기업은행
|
||||
026960,동서
|
||||
028050,삼성엔지니어링
|
||||
028260,삼성물산
|
||||
028670,팬오션
|
||||
029780,삼성카드
|
||||
030000,제일기획
|
||||
030200,KT
|
||||
031430,신세계인터내셔날
|
||||
032350,롯데관광개발
|
||||
032640,LG유플러스
|
||||
032830,삼성생명
|
||||
033780,KT&G
|
||||
034020,두산중공업
|
||||
034220,LG디스플레이
|
||||
034730,SK
|
||||
035250,강원랜드
|
||||
035420,NAVER
|
||||
035720,카카오
|
||||
036460,한국가스공사
|
||||
036570,엔씨소프트
|
||||
039490,키움증권
|
||||
042660,대우조선해양
|
||||
042670,두산인프라코어
|
||||
047040,대우건설
|
||||
047050,포스코인터내셔널
|
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047810,한국항공우주
|
||||
049770,동원F&B
|
||||
051600,한전KPS
|
||||
051900,LG생활건강
|
||||
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|
||||
052690,한전기술
|
||||
055550,신한지주
|
||||
057050,현대홈쇼핑
|
||||
064350,현대로템
|
||||
064960,SNT모티브
|
||||
066570,LG전자
|
||||
068270,셀트리온
|
||||
069260,휴켐스
|
||||
069620,대웅제약
|
||||
069960,현대백화점
|
||||
071050,한국금융지주
|
||||
071840,롯데하이마트
|
||||
073240,금호타이어
|
||||
078930,GS
|
||||
079160,CJ CGV
|
||||
079550,LIG넥스원
|
||||
081660,휠라홀딩스
|
||||
086280,현대글로비스
|
||||
086790,하나금융지주
|
||||
088350,한화생명
|
||||
090430,아모레퍼시픽
|
||||
093370,후성
|
||||
096770,SK이노베이션
|
||||
097950,CJ제일제당
|
||||
103140,풍산
|
||||
105560,KB금융
|
||||
105630,한세실업
|
||||
108670,LG하우시스
|
||||
111770,영원무역
|
||||
112610,씨에스윈드
|
||||
114090,GKL
|
||||
115390,락앤락
|
||||
120110,코오롱인더
|
||||
128940,한미약품
|
||||
138930,BNK금융지주
|
||||
139480,이마트
|
||||
161390,한국타이어앤테크놀로지
|
||||
161890,한국콜마
|
||||
180640,한진칼
|
||||
185750,종근당
|
||||
192080,더블유게임즈
|
||||
192400,쿠쿠홀딩스
|
||||
192820,코스맥스
|
||||
204320,만도
|
||||
207940,삼성바이오로직스
|
||||
214320,이노션
|
||||
241560,두산밥캣
|
||||
241590,화승엔터프라이즈
|
||||
251270,넷마블
|
||||
267250,현대중공업지주
|
||||
271560,오리온
|
||||
272210,한화시스템
|
||||
282330,BGF리테일
|
||||
284740,쿠쿠홈시스
|
||||
285130,SK케미칼
|
||||
294870,HDC현대산업개발
|
||||
298020,효성티앤씨
|
||||
298050,효성첨단소재
|
||||
302440,SK바이오사이언스
|
||||
316140,우리금융지주
|
||||
326030,SK바이오팜
|
||||
336260,두산퓨얼셀
|
||||
352820,하이브
|
||||
375500,DL이앤씨
|
||||
383800,LX홀딩스
|
|
58
meta.py
Normal file
58
meta.py
Normal file
@ -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()
|
97
pages.py
97
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
|
||||
5일선과 60일선이 서로 만나는 시점을 찾습니다.
|
||||
"""},
|
||||
{name:"cross 3",desc: """\
|
||||
cross 2의 조건에서 더해서 거래량이 이전 날짜보다 3배 증가하고
|
||||
100000 이상인 시점을 찾습니다.
|
||||
"""},
|
||||
{name:"cross 4",desc: """\
|
||||
20일선과 60일선이 서로 만나는 시점 즉 상대 오차가 1% 이하이고
|
||||
거래량이 1000000 이상인 시점을 찾습니다.
|
||||
"""},
|
||||
{
|
||||
name:"cross d20 and d5",
|
||||
desc:"""\
|
||||
5일선이 20일 선과 교차한 시점을 찾습니다."""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name:"정배열60",
|
||||
desc:"""\
|
||||
60일선이 어제보다 오늘이 더 큼"""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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.
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@ -40,9 +63,43 @@ macd가 아래로 내려가는 시점을 찾습니다. macd 는 5일선과 10일
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시그널을 구하기 위한 이동 평균은 4일입니다.
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"""},
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{name:"뭉침", desc: """\
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5 10 20 30 60 만난것""" },
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20 30 60 120 만난것 종가 5% 이내""" },
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{name:"뭉침01", desc: """\
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5 10 20 30 60 만난것""" },
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20 30 60 120 만난것 종가 1% 이내""" },
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{name:"뭉침03", desc: """\
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5 10 20 30 60 만난것""" }
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20 30 60 120 만난것 종가 3% 이내""" },
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{name:"뭉침 240선까지", desc: """\
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20 30 60 120 240 만난것 종가 5% 이내""" },
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{name:"45일선 반등", desc:"""\
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45일 선반등"""
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},
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{
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name:"뭉침5% 120선 상승",
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desc:"""뭉침5% 120선 상승"""
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},
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{
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name:"뭉침3% 120선 상승",
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desc:"""뭉침3% 120선 상승"""
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},
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{name:"60일 10일 반등",
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desc:"""60일선이 10일 전보다 크면"""},
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{name:"RSI 30 이하",
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desc:"""RSI 14일 이 30이하"""
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},
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{
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name: "d20d5돌파",
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desc:"""이전날에는 20일선이 위에 있다가 5일선이 더 커졌을 때"""
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},
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{
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name:"240일 증가",
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desc:"""240일선이 증가하는 것."""
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},
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{
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name:"볼린저 밴드 25",
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desc:"볼린저 밴드(25일선 ,표준편차 2배)의 위 밴드 값을 넘었을 때 표시. 시장 상황이 않 좋으면 평균 59개"
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},
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{
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name:"양봉사이20일선",
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desc:"""Open과 Close 사이 20일 선"""
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}
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