Short-term Stock Prediction Simulator - Backend

A simulator that can predict the possible outcomes of inidividual stocks in KOSPI/KOSDAQ

Framework

Flask

Getting Started

Clone Repository

$ https://github.com/VAIV-SKKU/Frontend.git

How to Run

python demo.py

파일 구조

.  // Data, Yolo-Train Repository가 같은 위치에 있어야 함
├── flask
│   ├── autotrading.py
│   ├── backtesting.py
│   ├── buy_daily.py
│   ├── demo.py
│   ├── find_sell.py
│   ├── node_modules
│   │   ├── bootstrap
│   │   ├── jquery
│   │   └── mobiscroll
│   ├── predict_newDemo.py
│   └── stockdata.py
└── Update-Prediction-Data      // 매일 주가 데이터, 모델 예측 결과 업데이트
    ├── predict_csv
    │   ├── KOSDAQ
    │   │   ├── efficient_kosdaq.csv
    │   │   └── vgg16_kosdaq.csv
    │   └── KOSPI
    │       ├── efficient_4.csv
    │       └── vgg16_4.csv
    └── src
        ├── check_image.py
        ├── check_ticker.py
        ├── load_new_data_kosdaq.py
        ├── load_new_data_kospi.py
        ├── make_image_kosdaq.py
        ├── make_image_kospi.py
        ├── make_prediction_all.py
        ├── make_prediction_csv.py
        ├── make_prediction_daily.py
        ├── make_prediction_period.py
        └── utils
            ├── dataset_sampling.py
            ├── dataset_testing.py
            ├── get_data.py
            ├── __init__.py
            ├── png2pickle.py
            └── __pycache__

• 서버는 demo.py 로 실행
• make_image.py 는 매일 주가 차트 이미지를 생성함.
• make_prediction.py 는 모델을 불러와 종목의 상승/하락을 예측.
• predict_csv 폴더에 날짜마다의 종목 상승 예측값이 있음.

API 설명

1) /isvalid [POST]

Login API 로그인 성공 시 My asset 페이지에 회원이 매수한 목록들의 정보가 나타남

2) /updateasset1 [POST]

매수 버튼 클릭 API 매수한 주식의 정보를 DB에 저장

####저장 형식

stock_info = {
        "market" : market,
        "ticker" : ticker,   #fixed
        "name" : name,   #fixed
        "buy date" : buy_date,   #fixed
        "buy count" : int(buy_count),   #fixed
        "buy close" : int(buy_close),   #fixed
        "buy total" : int(buy_total),   #fixed
    }

3) /updateasset2 [POST]

My asset 클릭 시 총 자산 정보, 현재가 정보를 포함한 asset list 보여줌

4) /updateasset3 [POST]

매도 API

5) /discover [POST, GET]

Today's discover 예측 API

6) /current [POST]

현재가 불러오기

7) /backtest [POST]

모델, KOSPI or KOSDAQ 선택에 따라 과거 상승이라 예측했던 종목들의 csv파일을 불러와 Backtesting 실행

Update Stock Data and Prediction Results Daily

매일 장 종료 후 사이트에 사용되는 주가 데이터, 모델 예측 결과 업데이트
주가 데이터 업데이트, 이미지 생성, 모델 예측 결과 업데이트 코드는 개별적으로 실행됨

### Updating Data : Pipeline ``` 오후 3시 30분 장 종료 -> 주가 데이터 업데이트 -> 주가 차트 이미지 생성 -> 모델 예측 결과 업데이트 ```

How to run

• 주가 데이터 업데이트

  • KOSPI 968종목
    • Backend/Update-Prediction-Data/src/load_new_data_kospi.py 사용

  $ nohup python load_new_data_kospi.py &

  • KOSDAQ 1,629종목
    • Backend/Update-Prediction-Data/src/load_new_data_kosdaq.py 사용

  $ nohup python load_new_data_kospi.py &

• 주가 차트 이미지 생성

  • image size : 224x224
  • channel : 3 (RGB)
  • image features : Open, High, Low, Close (OHLC)
  • KOSPI 968종목
    • Backend/Update-Prediction-Data/src/load_new_data_kospi.py 사용

  $ nohup python make_image_kospi.py &

  • KOSDAQ 1,629종목
    • Backend/Update-Prediction-Data/src/make_image_kosdaq.py 사용

  $ nohup python make_image_kosdaq.py &

• 생성된 이미지에 대한 모델 예측 결과 업데이트

  • KOSPI 968종목, KOSDAQ 1,629종목
    • Backend/Update-Prediction-Data/src/make_prediction_daily.py, Backend/Update-Prediction-Data/src/make_prediction_csv.py 사용
    • Backend/Update-Prediction-Data/predict_csv/KOSPI, Backend/Update-Prediction-Data/predict_csv/KOSDAQ 폴더의 csv 파일 업데이트

  $ nohup python make_prediction_daily.py &