analisis teknikal IHSG dengan python - labs127.io and me
Skrip1 ini pertama kali saya buat tahun 2013 yang lalu, dan baru saja diperbarui, menyesuaikan dengan beberapa dependencies yang sudah berganti versi. Gambaran skrip ini sebagai berikut:
- ambil data dari yahoo finance2
- olah data dengan
pandas3 - gambar plot dengan
matplotlib4 - update twitter dengan
twython5
Hasil analisis teknikal ini dapat dibaca sebagai berikut:
Jika harga adjusted close (garis tengah tidak putus) menyentuh garis upper bollinger band, maka ini merupakan sinyal jual. Dan sebaliknya, jika harga adjusted close, menyentuh garis lower bollinger band, maka ini berarti sinyal untuk beli.
# app.py from twython import Twython import pandasaham as pshm import time import datetime now_time = datetime.datetime.fromtimestamp( time.mktime(time.gmtime( (datetime.datetime.utcnow() - datetime.datetime(1970, 1, 1)) \ .total_seconds() + 25200))).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # url # https://twython.readthedocs.org/en/latest/usage/advanced_usage.html cons_key = '' cons_secret = '' acc_token = '' acc_token_sec = '' t = Twython(app_key=cons_key, app_secret=cons_secret, oauth_token=acc_token, oauth_token_secret=acc_token_sec) # download and analyze it pshm.dl() # update twitter _with_media photo = open('ihsg.png', 'rb') t.upload_media(status='[Autotwit] Grafik Pergerakan IHSG 3 bulan terakhir ' \ 'dgn Analisis MACD ' + now_time + ' #saham #ihsg #jci #idx', media=photo) photo.close()
# pandasaham.py import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import re import time import urllib2 # download data def dl(): url = 'http://finance.yahoo.com/q/hp?s=%5EJKSE+Historical+Prices' html = urllib2.urlopen(url).read() pattern = re.compile(r"http://real-chart.*=\.csv\"") m = re.search(pattern, html).group() with open('table.csv', 'wb') as f: f.write(urllib2.urlopen(m).read()) df = pd.read_csv('table.csv', index_col='Date', parse_dates=True) df = df.sort_index(ascending=True) df = df.tail(80) # analysis macd = pd.rolling_mean(df['Adj Close'], 12) # bollinger bands # https://github.com/arvindevo/MachineLearningForTrading/blob/master/bollingerbands.py movavg = pd.rolling_mean(df['Adj Close'], 20, min_periods=20) movstddev = pd.rolling_std(df['Adj Close'], 20, min_periods=20) upperband = movavg + 2*movstddev lowerband = movavg - 2*movstddev # plot settings matplotlib.rcParams.update({'font.size': 8}) s = datetime.now() # begin plot df['Adj Close'].plot(label='Close') macd.plot(label='macd', linestyle='--', color='r') upperband.plot(color='green') lowerband.plot(color='green') plt.title('Analisis Teknikal MACD dan Bollinger Bands IHSG') plt.legend(['Adjusted Close', 'MACD', 'Upper Bollinger', 'Lower Bollinger']) plt.xlim(s - timedelta(days=130), s + timedelta(days=7)) plt.ylabel('Adjusted Close') plt.xlabel('Tanggal') # save the image for twitter update with image plt.savefig('ihsg.png') # show graph # plt.show() dl()