import time
start = time.time() # 시작 시간 저장# 작업 코드print("time :", time.time() - start) # 현재시각 - 시작시간 = 실행 시간2021년 10월 22일 금요일
파이썬 코드 실행시간
2021년 10월 18일 월요일
pypy install numpy,pandas
아나콘다 프롬프트 창에서
pypy3 -m pip install numpy
하면됨
는 안됨
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
해당 사이트에서
numpy
numpy-1.21.2+mkl-pp37-pypy37_pp73-win_amd64.whl
을 받아서 설치하면 됨!!
pip install C:\numpy-1.21.2+mkl-pp37-pypy37_pp73-win_amd64.whl
pandas는
pandas-1.3.4-pp37-pypy37_pp73-win_amd64.whl
을 설치하면됨!!
ta-lib
TA_Lib-0.4.21-pp37-pypy37_pp73-win_amd64.whl
2021년 10월 16일 토요일
아나콘다 가상환경 설정
가상환경 목록 보기
conda info --envs
또는
conda env list
pypy설치
conda activate <newenviromnentname>
install pypy to the environment
conda install -c conda-forge pypy3.6 1. 가상환경 조회하기
conda info --envs가상환경 리스트가 나오고 * (ASTERISK) 가 나오는 곳이 현재 파이썬 환경을 나타낸다
2. 가상환경 변경하기
activate 가상환경명칭envscraping 이라는 가상환경으로 파이썬 환경을 변경한다
* 표시가 envscraping 이라는 환경으로 변경되어서 표시되고 있음
3. 가상환경 만들기
conda create --name 가상환경명칭 python=3가상환경을 새로 만들기 python=3 는 파이썬3 환경으로 만드는 옵션임
4. 가상환경 해제하기
deactivate 가상환경명칭5. 가상환경 지우기
conda remove 가상환경명칭6. 만들어 놓은 가상환경을 복사하기
conda env export -n 가상환경명칭 > environment.yml가상환경의 환경설정 상태를 environment.yml 파일로 만들어준다
7. 환경파일로 가상환경을 생성하기
2021년 8월 27일 금요일
주식 벡테스트[2021년8월23일~8월28]
상세 그래프를 보려면 html 파일확인 에서 확인할수있습니다.
------------------------------23일
파일경로 :2021-08-23Stock_Record
026890 손익가:-53470
035080 손익가:7233.0
102460 손익가:153864
220630 손익가:-13043
241520 손익가:-21484
323410 손익가:85669
(94) 총손익!!!:158769.0
------------------------------24일
파일경로 :2021-08-24Stock_Record
005880 손익가:4772
006910 손익가:3048
009270 손익가:2355
014190 손익가:3109
021080 손익가:6372.0
027830 손익가:3591
033160 손익가:19289.0
035080 손익가:8620
037270 손익가:11021
047820 손익가:1174.0
064260 손익가:5479
089140 손익가:-16355
089890 손익가:9157.0
148150 손익가:23882
205470 손익가:15872
(85) 총손익!!!:101386.0
------------------------------25일
파일경로 :2021-08-25Stock_Record
025750 손익가:1512
035080 손익가:9991.0
052220 손익가:1725.0
064260 손익가:4371.0
064550 손익가:151479.0
148150 손익가:11013.0
950130 손익가:25340.0
(95) 총손익!!!:205431.0
------------------------------26일
파일경로 :2021-08-26Stock_Record
002720 손익가:6643
015860 손익가:7236
(83) 총손익!!!:13879
------------------------------27일
파일경로 :2021-08-27Stock_Record
009520 손익가:10925.0
041930 손익가:20760
104480 손익가:13339.0
(100) 총손익!!!:45024.0
------------------------------28일
100개의 종목으로 28일 하루거래 테스트
009520 손익가:10925.0
041930 손익가:20760
104480 손익가:13339.0
(100) 총손익!!!:45024.0
ananconda python ta-lib install(py37_32)
C:\Users\사용자\anaconda3 에다가
TA_Lib-0.4.21-cp37-cp37m-win32.whl 다운받아서
아나콘다 프롬프트 키고 해당 경로에서 설치하면 된다!
pip install TA_Lib-0.4.21-cp37-cp37m-win32.whl
2021년 8월 21일 토요일
주식 벡테스트 [8월20일 기준]
5분봉 데이터로 백테스트 진행하였습니다.
각각 20일 기준으로 수집했습니다.(8월4일 11시55분~8월20일 3시30분)
분봉이기 때문에 실시간이랑 다를 수 있으므로 가장 최악의 경우로 테스트 진행
매수: 고가에서 매수
매도: 저가에서 매도
수수료율은 키움 실거래계좌 기준
조건검색은 2가지로 진행했습니다.
1.거래량상위
2.시윤주식
매매방식
1.하나의 종목당 10만원 투자
2.-tsar,dmi 사용
20일 당일거래 수익율
 |
| 거래량상위버전 |
그래프
 |
| 138250 |
 |
| 078890 |
 |
| 038880 |
 |
| 026890 |
 |
| 시윤주식버전 |
그래프
 |
| 000250 |
 |
| 002290 |
 |
| 018620 |
모든기간 계산시 수익율
1.거래량상위
2.시윤주식
python calculation Psar
def 계산psar(self,barsdata, iaf=0.02, maxaf=0.2):
length = len(barsdata)
first_index = 0
high = list(barsdata['high'])
low = list(barsdata['low'])
close = list(barsdata['y'])
psar = close[0:len(close)]
bull = True
af = iaf
hp = high[first_index]
lp = low[first_index]
for i in range(first_index+2, length):
if bull:
psar[i] = psar[i - 1] + af * (hp - psar[i - 1])
else:
psar[i] = psar[i - 1] + af * (lp - psar[i - 1])
reverse = False
if bull:
if low[i] < psar[i]:
bull = False
reverse = True
psar[i] = hp
lp = low[i]
af = iaf
else:
if high[i] > psar[i]:
bull = True
reverse = True
psar[i] = lp
hp = high[i]
af = iaf
if not reverse:
if bull:
if high[i] > hp:
hp = high[i]
af = min(af + iaf, maxaf)
if low[i - 1] < psar[i]:
psar[i] = low[i - 1]
if low[i - 2] < psar[i]:
psar[i] = low[i - 2]
else:
if low[i] < lp:
lp = low[i]
af = min(af + iaf, maxaf)
if high[i - 1] > psar[i]:
psar[i] = high[i - 1]
if high[i - 2] > psar[i]:
psar[i] = high[i - 2]
barsdata["psar"] = psar
def 실시간계산psar(self,barsdata, iaf=0.02, maxaf=0.2):
length = len(barsdata)
first_index = len(barsdata)-2
high = list(barsdata['high'])
low = list(barsdata['low'])
bull = True
af = iaf
hp = high[first_index]
lp = low[first_index]
for i in range(first_index + 2, length):
if bull:
barsdata["psar"].iloc[i] = barsdata["psar"].iloc[i - 1] + af * (hp - barsdata["psar"].iloc[i - 1])
else:
barsdata["psar"].iloc[i] = barsdata["psar"].iloc[i - 1] + af * (lp - barsdata["psar"].iloc[i - 1])
reverse = False
if bull:
if low[i] < barsdata["psar"].iloc[i]:
bull = False
reverse = True
barsdata["psar"].iloc[i] = hp
lp = low[i]
af = iaf
else:
if high[i] > barsdata["psar"].iloc[i]:
bull = True
reverse = True
barsdata["psar"].iloc[i] = lp
hp = high[i]
af = iaf
if not reverse:
if bull:
if high[i] > hp:
hp = high[i]
af = min(af + iaf, maxaf)
if low[i - 1] < barsdata["psar"].iloc[i]:
barsdata["psar"].iloc[i] = low[i - 1]
if low[i - 2] < barsdata["psar"].iloc[i]:
barsdata["psar"].iloc[i] = low[i - 2]
else:
if low[i] < lp:
lp = low[i]
af = min(af + iaf, maxaf)
if high[i - 1] > barsdata["psar"].iloc[i]:
barsdata["psar"].iloc[i] = high[i - 1]
if high[i - 2] > barsdata["psar"].iloc[i]:
barsdata["psar"].iloc[i] = high[i - 2]
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