인프런 커뮤니티 질문&답변

수고하십니다.  

질문하나 올립니다.

아래코드에서 전일까지 10일 거래량 평균(dfs['Vma10'].shift(1))을 장중 거래시간 390분을 1분단위로 나누고
이것의 시간대별로 누적거래량과 현재일 실 시간대별 누적거래량을  비교하여  10배이상되는 종목을 찾아 낼려는 의도입니다.

전일까지 10일 거래량 평균(dfs['Vma10'].shift(1))을 장중 거래시간 390분을 1분단위로 나누는 것은 어렵지 않을 것 같은데

오늘 실시간에서 거래량을 산출하고 비교하는게 감이 잡히지 않습니다.

어떤 종목이 전일까지 10일 거래량 평균(dfs['Vma10'].shift(1))의 시간대별로 누적거래량과 오늘 동 시간대별 누적거래량과
비교치와 10이상이면 True가 반환되도록 코드를 부탁드립니다.

아, 1분 마다 비교하면 저장해야할 데이터가 너무 많아 지는 것 같네요 장 초반은 10분마다 30분이후 부터는 30분마다 비교하는식
으로 부탁드립니다.

  
dfs = pd.DataFrame(dfs)


dfs = dfs.iloc[0:, :8]
dfs.columns = ['code', 'Close', 'Volume', 'VolumeC', 'Date', 'Open', 'High', 'Low']
dfs = dfs[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'VolumeC']]
dfs[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'VolumeC']] = dfs[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'VolumeC']].astype(int).abs()
dfs['Date'] = pd.to_datetime(dfs['Date'].astype(str), format='%Y-%m-%d')
dfs.reset_index(drop=True, inplace=True)

dfs = dfs[::-1]


dfs['Vma10'] = dfs['Volume'].rolling(window=10).mean()

dfs['V/Vma10-1'] = np.where((dfs['Vma10'].shift(1)) != np.nan, dfs['Volume'] / (dfs['Vma10'].shift(1)), np.nan)
dfs['V/Vma10-1'] = round(dfs['V/Vma10-1'], 1)

dfs = dfs[::-1]

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