simulator기능 구현

 from Open_Api import *
 from collections import OrderedDict
 from pandas import DataFrame
+import time
 
 from Daily_Info import *
 from Stock_Info import *
@@ -23,27 +24,40 @@ class Collector_Api():
               "today_buy_list,stock_info,min_info,daily_info from setting_data"
         result=self.engine_bot.execute(query).fetchall()
 
+        today=self.open_api.today
+
         # 오늘 날짜에 종목리스트가 업데이트 되지 않았다면 업데이트를 실행
-        if result[0][0]!=self.open_api.today:
+        if result[0][0]!=today:
             self.open_api.get_balance()
             self.get_code_list()
 
         # 계좌정보 업데이트
-        if result[0][1]!=self.open_api.today or result[0][2]!=self.open_api.today:
+        if result[0][1]!=today or result[0][2]!=today:
             self.check_balance()
             self.open_api.set_per_invest()
 
         # 현재 보유종목 테이블 업데이트
-        if result[0][2]!=self.open_api.today:
+        if result[0][2]!=today:
             self.open_api.get_posses_item()
             self.open_api.setting_data_posses_stock()
 
-        if result[0][3]!=self.open_api.today:
+        # 수익률 테이블 업데이트
+        if result[0][3]!=today:
             self.update_today_profit_list()
 
-        if result[0][7]!=self.open_api.today:
+        # stock_info 테이블 업데이트
+        if result[0][7]!=today:
+            self.check_stock_info()
+
+        if result[0][9]!=today:
             self.check_daily_info()
 
+        if result[0][4]!=today:
+            self.open_api.check_contract()
+            self.open_api.final_check_contract()
+
+        if result[0][6]!=today:
+            self.realtime_daily_info_check()
 
 
     # 코스피, 코스닥 리스트 확인 및 데이터베이스 업데이트
@@ -256,7 +270,7 @@ class Collector_Api():
         query = "UPDATE setting_data SET today_profit='%s' limit 1"
         self.engine_bot.execute(query % (self.open_api.today))
 
-    def check_daily_info(self):
+    def check_stock_info(self):
         self.update_daily_info()
         query="update setting_data set daily_info='%s'"
         self.engine_bot.execute(query%(self.open_api.today))
@@ -273,12 +287,102 @@ class Collector_Api():
             code=code_list[i][0]
             code_name=code_list[i][1]
 
-            check_item_sort=self.set_minute_info_table(code,code_name)
+            check_item_sort=self.set_stock_info_table(code,code_name)
 
             self.open_api.engine_daily.execute(query%(check_item_sort,code))
 
-    def set_minute_info_table(self,code,code_name):
-        df=self.open_api.
+    # stock_info 데이터베이스에 테이블 생성 및 추가
+    def set_stock_info_table(self,code,code_name):
+        df=self.open_api.get_date_data(code,code_name,self.open_api.today)
+
+        df=DataFrame(df,
+                     columns=['date', 'check_item', 'code', 'code_name', 'd1_diff_rate',
+                              'close', 'open', 'high','low','volume',
+                              'clo5', 'clo10', 'clo20', 'clo60','clo120',
+                              'pre_clo5', 'pre_clo10', 'pre_clo20', 'pre_clo60','pre_clo120',
+                              'vol5', 'vol10', 'vol20', 'vol60','vol120'])
+
+        df=df.sort_values(by=['date'],ascending=True)
+
+        df['code']=code
+        df['code_name']=code_name
+        df['d1_diff_rate']=float((df['close']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)*100)
+
+        df['clo5']=df['close'].rolling(window=5).mean()
+        df['clo10']=df['close'].rolling(window=10).mean()
+        df['clo20']=df['close'].rolling(window=20).mean()
+        df['clo60']=df['close'].rolling(window=60).mean()
+        df['clo120']=df['close'].rolling(window=120).mean()
+
+        df['pre_col5']=df['clo5'].shift(1)
+        df['pre_col10']=df['clo10'].shift(1)
+        df['pre_col20']=df['clo20'].shift(1)
+        df['pre_col60']=df['clo60'].shift(1)
+        df['pre_col120']=df['clo120'].shift(1)
+
+        df['vlo5']=df['volume'].rolling(window=5).mean()
+        df['vlo10']=df['volume'].rolling(window=10).mean()
+        df['vlo20']=df['volume'].rolling(window=20).mean()
+        df['vlo60']=df['volume'].rolling(window=60).mean()
+        df['vlo120']=df['volume'].rolling(window=120).mean()
+
+        # 이미 테이블이 존재한다면 저장된 가장 최신의 날짜 이후의 데이터만 저장
+        if self.engine_bot.dialect.has_table(self.open_api.engine_stock,code_name):
+            df=df[df.date>self.open_api.get_latest_date_from_stock_info(code_name)]
+
+        df[['date', 'check_item', 'code', 'code_name', 'd1_diff_rate',
+                              'close', 'open', 'high','low','volume',
+                              'clo5', 'clo10', 'clo20', 'clo60','clo120',
+                              'pre_clo5', 'pre_clo10', 'pre_clo20', 'pre_clo60','yes_clo120',
+                              'vol5', 'vol10', 'vol20', 'vol60','vol120']]=\
+            df[['date', 'check_item', 'code', 'code_name', 'd1_diff_rate',
+                              'close', 'open', 'high','low','volume',
+                              'clo5', 'clo10', 'clo20', 'clo60','clo120',
+                              'pre_clo5', 'pre_clo10', 'pre_clo20', 'pre_clo60','yes_clo120',
+                              'vol5', 'vol10', 'vol20', 'vol60','vol120']].fillna(0).astype(int)
+
+        df.to_sql(name=code_name,con=self.open_api.engine_stock,if_exists='append')
+
+        check_item_sort = 1
+        return check_item_sort
+
+    def check_daily_info(self):
+        self.daily_info.create_daily_table()
+        query="update setting_data set daily_info='%s'"
+        self.engine_bot.execute(query%(self.open_api.today))
+
+    def realtime_daily_info_check(self):
+        if self.open_api.simul_api.is_date_exist(self.open_api.today):
+            self.open_api.simul_api.get_date_for_simul()
+            self.open_api.simul_api.choose_to_buy_list(self.open_api.today,self.open_api.today,len(self.open_api.simul_api.date_rows))
+
+
+
+        
+
+        if self.open_api.sf.is_date_exist(self.open_api.today):
+            logger.debug("daily_buy_list DB에 {} 테이블이 있습니다. jackbot DB에 realtime_daily_buy_list 테이블을 생성합니다".format(self.open_api.today))
+
+            self.open_api.sf.get_date_for_simul()
+            # 첫 번째 파라미터는 여기서는 의미가 없다.
+            # 두 번째 파라미터에 오늘 일자를 넣는 이유는 매수를 하는 시점인 내일 기준으로 date_rows_yesterday가 오늘 이기 때문
+            self.open_api.sf.db_to_realtime_daily_buy_list(self.open_api.today, self.open_api.today, len(self.open_api.sf.date_rows))
+
+
+            # all_item_db에서 open, clo5~120, volume 등을 오늘 일자 데이터로 업데이트 한다.
+            self.open_api.sf.update_all_db_by_date(self.open_api.today)
+            self.open_api.rate_check()
+            # realtime_daily_buy_list(매수 리스트) 테이블 세팅을 완료 했으면 아래 쿼리를 통해 setting_data의 today_buy_list에 오늘 날짜를 찍는다.
+            sql = "UPDATE setting_data SET today_buy_list='%s' limit 1"
+            self.engine_JB.execute(sql % (self.open_api.today))
+        else:
+            logger.debug(
+                """daily_buy_list DB에 {} 테이블이 없습니다. jackbot DB에 realtime_daily_buy_list 테이블을 생성 할 수 없습니다.
+                realtime_daily_buy_list는 daily_buy_list DB 안에 오늘 날짜 테이블이 만들어져야 생성이 됩니다.
+                realtime_daily_buy_list 테이블을 생성할 수 없는 이유는 아래와 같습니다.
+                1. 장이 열리지 않은 날 혹은 15시 30분 ~ 23시 59분 사이에 콜렉터를 돌리지 않은 경우 
+                2. 콜렉터를 오늘 날짜 까지 돌리지 않아 daily_buy_list의 오늘 날짜 테이블이 없는 경우
+                """.format(self.open_api.today))
 
 
 app=QApplication(sys.argv)

@@ -329,13 +329,13 @@ class Open_Api(QAxWidget):
     def create_setting_data(self):
         df_data={"limit_money":[],"per_invest":[],"max_per_invest":[],"min_per_invest":[],"set_per_invest":[],
                  "code_update":[],"today_finish":[],"balance_to_db":[],"posses_stocks":[],"today_profit":[],
-                 "contract_check":[],"db_to_daily_info":[],"today_buy_list":[],"stock_info":[],"min_info":[],
-                 "daily_info":[]}
+                 "contract_check":[],"final_contract_check":[],"db_to_daily_info":[],"today_buy_list":[],
+                 "stock_info":[],"min_info":[],"daily_info":[]}
         df_setting_data=DataFrame(df_data,
                                   columns=['limit_money','per_invest','max_per_invest','min_per_invest','set_per_invest',
                                            'code_update','today_finish','balance_to_db','posses_stocks','today_profit',
-                                           'contract_check','db_to_daily_info','today_buy_list','stock_info','min_info',
-                                           'daily_info'])
+                                           'contract_check','final_contract_check','db_to_daily_info','today_buy_list',
+                                           'stock_info','min_info','daily_info'])
 
         df_setting_data.loc[0,'limit_money']=int(0)
         df_setting_data.loc[0,'per_invest']=int(0)
@@ -350,11 +350,12 @@ class Open_Api(QAxWidget):
         df_setting_data.loc[0,'today_profit']=float(0)
 
         df_setting_data.loc[0,'contract_check']=str(0)
+        df_setting_data.loc[0,'final_contract_check']=str(0)
         df_setting_data.loc[0,'db_to_daily_info']=str(0)
         df_setting_data.loc[0,'today_buy_list']=str(0)
         df_setting_data.loc[0,'stock_info']=str(0)
-        df_setting_data.loc[0,'min_info']=str(0)
 
+        df_setting_data.loc[0,'min_info']=str(0)
         df_setting_data.loc[0,'daily_info']=str(0)
 
         df_setting_data.to_sql("setting_data",self.engine_bot,if_exists="replace")
@@ -588,9 +589,113 @@ class Open_Api(QAxWidget):
 
             self.opt10073_output['multi'].append([date,code,code_name,amount,today_profit,earning_rate])
 
+    # 특정 종목의 일자별 거래 데이터 조회 함수
+    def get_date_data(self,code,code_name,date):
+        self.ohlcv=defaultdict(list)
+        self.set_input_value("종목코드",code)
+        self.set_input_value("기준일자",date)
+        self.set_input_value("수정주가구분",1)
+
+        # 한번에 600일치의 데이터를 가져온다
+        self.comm_rq_data("opt10081_req","opt10081",0,"0101")
+
+        # stock_info 테이블이 존재하지 않는다면 600일치 이상의 전체 데이터를 가져와야 하므로 다음 페이지가 존재하지 않을 때까지 조회
+        if not self.is_stock_table_exist(code_name):
+            while self.remained_data==True:
+                self.set_input_value("종목코드",code)
+                self.set_input_value("기준일자",date)
+                self.set_input_value("수정주가구분",1)
+                self.comm_rq_data("opt10081_req","opt10081",2,"0101")
+
+        if len(self.ohlcv)==0:
+            return []
+        if self.ohlcv['date']=='':
+            return []
+
+        df=DataFrame(self.ohlcv,columns=['date','open','high','low','close','volume'])
+
+        return df
+
+    # stock_info 데이터베이스가 존재하는지 확인하는 함수
+    def is_stock_table_exist(self,code_name):
+        query = "select 1 from information_schema.tables where table_schema ='stock_info' and table_name = '{}'"
+        result=self.engine_stock.execute(query.format(code_name)).fetchall()
+        if result:
+            return True
+        else:
+            return False
+
+    # 주식 일봉차트 조회 요청
+    # 주식의 날짜별 데이터를 저장하는 함수
+    def collector_opt10081(self,sRQName,sTrCode):
+        ohlcv_cnt=self._get_repeat_cnt(sTrCode,sRQName)
 
+        for i in range(ohlcv_cnt):
+            date=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"일자")
+            open=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"시가")
+            high=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"고가")
+            low=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"저가")
+            close=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"현재가")
+            volume=self._get_comm_data(sTrCode,sRQName,i,"거래량")
+
+            self.ohlcv['date'].append(date)
+            self.ohlcv['open'].append(int(open))
+            self.ohlcv['high'].append(int(high))
+            self.ohlcv['low'].append(int(low))
+            self.ohlcv['close'].append(int(close))
+            self.ohlcv['volume'].append(int(volume))
+
+    # stock_info의 특정 종목 테이블에서 마지막으로 저장된 날짜를 가져오는 함수
+    # 저장된 데이터가 없다면 '0'문자를 반환
+    def get_latest_date_from_stock_info(self,code_name):
+        query="select date from {} order by date desc limit 1"
+        result=self.engine_stock.execute(query.format(code_name)).fetchall()
+        if len(result):
+            return result[0][0]
+        else:
+            return str(0)
+
+    def check_contract(self):
+        query="select code from transaction_history where contract_check='1' and (sell date='0' or sell_date='')"
+        rows=self.engine_bot.execute(query).fetchall()
 
+        for r in rows:
+            self.set_input_value("종목코드",r.code)
+            self.set_input_value("조회구분",1)
+            self.set_input_value("계좌번호",self.account_no)
+            self.comm_rq_data("opt10076_req","opt10076",0,"0350")
 
+            query="update transaction_history set contract_check='0' where code='{}' and sell_date='0'"
+            # 거래가 완료된 항목은 주문번호가 존재하지 않음
+            # 거래가 완료된 항목에 대해서 contract_check항목을 '0'으로 업데이트
+            if not self.not_contract['주문번호']:
+                self.engine_bot.execute(query.format(r.code))
+            # 미체결 수량이 없을 경우 contract_check항목을 '0'으로 업데이트
+            elif self.not_contract['미체결수량']==0:
+                logger.debug("미체결 항목이 없습니다")
+                self.engine_bot.execute(query.format(r.code))
+            else:
+                logger.debug("미체결 종목이 존재합니다")
+
+    # posses_item테이블에는 존재하지만 transaction_history테이블에 존재하지 않는 항목에 대해 업데이트
+    def final_check_contract(self):
+        query="select code from transaction_history" \
+              "where" \
+              "sell_date='%s' or sell_date='%s' and code not in (select code from posses_item) and contract_check!='%s'"
+        result=self.engine_bot.execute(query%(0,"",1)).fetchall()
+        num=len(result)
+        for i in range(num):
+            self.sell_check(result[i][0])
+        query="update setting_data set final_contract_check='%s'"
+        self.engine_bot.execute(query%(self.today))
+
+    # 가지고 있던 종목을 판매하여 posses_item테이블에 내역이 존재하지 않지만 transaction_history에 매도처리가 되지 않은 항목 업데이트
+    def sell_check(self,code):
+        query="update transaction_history" \
+              "set" \
+              "contract_check='%s', sell_date='%s'" \
+              "where code='%s' and sell_date='%s'"
+        self.engine_bot.execute(query%(0,self.today_time,code,0))
 
 
 if __name__=="__main__":