3. 주식 데이터

소스파일은 github.com/galaxywiz/StockCrawler_py 에서 확인 가능합니다.

 

이전 장에서 가지고 온 주식데이터를 담을 그릇을 만들어볼 차례입니다.

이전 장, 야후 파이낸셜이나, 네이버 금융 페이지에서 데이터를 가지고 오는데, 해당 페이지를 방문하면 오른쪽과 같은 페이지의 데이터를 가지고 온 것입니다.

이제 저 데이터들을 웹으로부터 가지고 왔으니, 이를 우리 프로그램에 맞게 사용할 수 있도록 만들어 봅니다.

저는 오른쪽과 같이 구성해보고자 합니다.

기본데이터는 웹에서 가지고 온 데이터(앞 글자 영어 따서 ohlc 데이터라 합니다), 이를 기반으로 계산한 보조 지표, 매수 정보 같은 건 추후 실제 매매 API를 붙이기 위해 만들어 두었습니다.

 

stockData.py

from enum import Enum
import os

import talib
import talib.abstract as ta
from talib import MA_Type
import dataframe

import pandas as pd 
import numpy as np

import util

class BuyState (Enum):
    STAY = 0
    BUY = 1
    SELL = 2

class StockData:
    def __init__(self, code, name, df):
        self.code_ = code
        self.name_ = name
        self.chartData_ = df
        
        self.buyCount_ = 0
        self.buyPrice_ = 0
        self.position_ = BuyState.STAY
        self.predicPrice_ = 0        # 머신러닝으로 예측한 다음날 주식값
        self.strategyAction_ = BuyState.STAY
        self.teleLog_ = ""
        self.marketCapRanking_ = 0

    def canPredic(self):
        size = len(self.chartData_)
        if size < 300:
            return False
        return True

    def calcPredicRate(self):
        if self.canPredic() == False:
            return 0
        
        nowPrice = self.candle0()
        rate = util.calcRate(nowPrice["close"], self.predicPrice_)
        return rate

    # 최신 캔들
    def candle0(self):
        rowCnt = self.chartData_.shape[0]
        if rowCnt == 0:
            return None
        return self.chartData_.iloc[-1]

    # 전날 캔들
    def candle1(self):
        rowCnt = self.chartData_.shape[0]
        if rowCnt <= 1:
            return None
        return self.chartData_.iloc[-2]

    # 
    def candle2(self):
        rowCnt = self.chartData_.shape[0]
        if rowCnt <= 2:
            return None
        return self.chartData_.iloc[-3]

    def calcProfit(self):
        if self.buyCount_ == 0:
            return 0
     
        profit = self.buyCount_ * self.buyPrice_
        return profit    

    # 각종 보조지표, 기술지표 계산
    def calcIndicator(self):        
        arrClose = np.asarray(self.chartData_["close"], dtype='f8')
        arrHigh = np.asarray(self.chartData_["high"], dtype='f8')
        arrLow = np.asarray(self.chartData_["low"], dtype='f8')
     
        # 이평선 계산
        self.chartData_["sma5"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 5)
        self.chartData_["sma10"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 10)
        self.chartData_["sma20"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 20)
        self.chartData_["sma50"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 50)
        self.chartData_["sma100"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 100)
        self.chartData_["sma200"] = ta._ta_lib.SMA(arrClose, 200)

        self.chartData_["ema5"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 5)
        self.chartData_["ema10"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 10)
        self.chartData_["ema20"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 20)
        self.chartData_["ema50"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 50)
        self.chartData_["ema100"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 100)
        self.chartData_["ema200"] = ta._ta_lib.EMA(arrClose, 200)

        self.chartData_["wma5"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 5)
        self.chartData_["wma10"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 10)
        self.chartData_["wma20"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 20)
        self.chartData_["wma50"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 50)
        self.chartData_["wma100"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 100)
        self.chartData_["wma200"] = ta._ta_lib.WMA(arrClose, 200)

        macd, signal, osi = ta._ta_lib.MACD(arrClose, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
        self.chartData_["MACD"] = macd
        self.chartData_["MACDSignal"] = signal
        self.chartData_["MACDOsi"] = osi
  
        #볼린저 계산
        upper, middle, low = ta._ta_lib.BBANDS(arrClose, 20, 2, 2, matype=MA_Type.SMA)
        self.chartData_["bbandUp"] = upper
        self.chartData_["bbandMid"] = middle
        self.chartData_["bbandLow"] = low

        # 기타 자주 사용되는 것들
        self.chartData_["rsi"] = ta._ta_lib.RSI(arrClose, 14)
        self.chartData_["cci"] = ta._ta_lib.CCI(arrHigh, arrLow, arrClose, 14)
        self.chartData_["williumR"] = ta._ta_lib.WILLR(arrHigh, arrLow, arrClose, 14)
        self.chartData_["parabol"] = ta._ta_lib.VAR(arrClose, 5, 1)
        self.chartData_["adx"]  = ta._ta_lib.ADX(arrHigh, arrLow, arrClose, 14)
        self.chartData_["plusDI"]  = ta._ta_lib.PLUS_DI(arrHigh, arrLow, arrClose, 14)
        self.chartData_["plusDM"]  = ta._ta_lib.PLUS_DM(arrHigh, arrLow, 14)
       
        self.chartData_["atr"] = ta._ta_lib.ATR(arrHigh, arrLow, arrClose, 30)
        

사실 이 프로그램의 핵심 기능 보조 지표 계산 calcIndicator 가 이 클래스의 핵심입니다.

기술지표는 시가, 고가, 저가, 종가를 특정 목적에 맞게 계산식에 의해 도출된 값들입니다.

보통 추세, 지금 주식 가격이 계산상 적정 범위인가, 과 매수 매도 구간인가 판단하는데 도움을 주는 툴이며 인터넷 웹이나, hts 에 아래와 같이 여러 지표들을 보여주고 있습니다.

calcIndicator 함수 보시면 이 기술지표 데이터를 TaLib라는 라이브러리를 사용하여 계산 결과값만 받아왔습니다.

물론 원하는 기술지표를 직접 계산하시어도 문제없습니다만, 그 경우 결과 값이 정확한지 엑셀에 수식으로 구현해서 그 값과 같은 값이 나오는지 체크해서 써야 합니다만, 프로그램이 복잡해지는 문제가 발생됩니다.

그리고 이런 공개된 라이브러리에 계산 값이 다르거나 버그 나면, 전세계 사람들이 달려들어 수정하기 때문에 굳이 안 믿고 안 쓸 이유가 없다고 생각합니다.

TaLib 에 대해서는 https://ta-lib.org/ 홈페이지에 자세한 설명이 나와있고, 자세하건 오른쪽 홈페이지의 function list를 확인해서 원하는 기술지표 함수를 체크해서 사용하시는 게 좋습니다.