Metadata-Version: 1.1
Name: grs
Version: 0.4.2
Summary: 台灣上市股票價格擷取（Fetch TWSE stock data）含即時盤、台灣時間轉換、開休市判斷。
Home-page: https://github.com/toomore/grs
Author: Toomore Chiang
Author-email: toomore0929@gmail.com
License: MIT
Description: ============================
        grs 台灣上市股票價格擷取
        ============================
        
        .. image:: https://secure.travis-ci.org/toomore/grs.png
           :target: http://travis-ci.org/toomore/grs
        
        .. image:: https://pypip.in/d/grs/badge.png
           :target: https://pypi.python.org/pypi/grs
        
        .. image:: https://pypip.in/v/grs/badge.png
           :target: https://pypi.python.org/pypi/grs
        
        .. image:: https://pypip.in/wheel/grs/badge.png
           :target: https://pypi.python.org/pypi/grs
        
        .. image:: https://pypip.in/license/grs/badge.png
           :target: https://pypi.python.org/pypi/grs
        
        主要開發擷取台灣股市（TWSE）股價資料，資料來源 `證券交易所網站 <http://www.twse.com.tw/>`_ 。
        
        -----------------------------
        版本資訊
        -----------------------------
        
        :Authors: Toomore Chiang
        :Version: 0.4.2 of 2014/01/11
        :Python Version: Python 2.7, PyPy
        
        -----------------------------
        Requires
        -----------------------------
        
        - python-dateutil==1.5
        
        -----------------------------
        Report Issue or get involved
        -----------------------------
        
        - Github → https://github.com/toomore/grs
        - Issues → https://github.com/toomore/grs/issues
        
        -----------------------------
        Web Demo
        -----------------------------
        
        - grs Online → http://grs.toomore.net/
        
        -----------------------------
        Quick Start
        -----------------------------
        
        簡單計算
        
        ::
        
            from grs import Stock
        
            stock = Stock('2618')                        # 擷取長榮航股價
            print stock.moving_average(5)                # 計算五日均價與持續天數
            print stock.moving_average_value(5)          # 計算五日均量與持續天數
            print stock.moving_average_bias_ratio(5,10)  # 計算五日、十日乖離值與持續天數
        
        
        擷取 12 個月份資料
        
        ::
        
            stock = Stock('2618', 12)
        
        
        輸出 CSV 檔
        
        ::
        
            stock.out_putfile('/dev/shm/2618.csv')
        
        -----------------------------
        其他功能
        -----------------------------
        
        顯示台灣時間：TWTime
        =============================
        
        適用於其他時區查詢台灣當地時間。
        
        ::
        
            from grs import TWTime
        
            what_time = TWTime()
            what_time.now()        # 顯示台灣此刻時間
            what_time.localtime()  # 顯示當地此刻時間
        
        
        判斷台灣股市是否開市：TWSEOpen
        ====================================
        
        ::
        
            from grs import TWSEOpen
            from datetime import datetime
        
            open_or_not = TWSEOpen()
        
            open_or_not.d_day(datetime.today())        # 判斷今天是否開市
                                                       # 回傳 True or False
            open_or_not.d_day(datetime(2012, 12, 22))  # 判斷 2012/12/22 是否開市
        
        
        各股即時盤資訊：RealtimeStock
        ====================================
        
        ::
        
            from grs import RealtimeStock 
        
            realtime_stock = RealtimeStock('2618')  # 擷取長榮航即時股價
            realtime_stock.raw                      # 原始資料
            realtime_stock.real                     # 回傳 type: dict（如下表）
        
        
        :name:     股票名稱 Unicode
        :no:       股票代碼
        :range:    漲跌價
        :ranges:   漲跌判斷 True, False
        :time:     取得時間
        :max:      漲停價
        :min:      跌停價
        :unch:     昨日收盤價
        :pp:       漲跌幅 %
        :o:        開盤價
        :h:        當日最高價
        :l:        當日最低價
        :c:        成交價/收盤價
        :value:    累計成交量
        :pvalue:   該盤成交量
        :top5buy:  最佳五檔買進價量資訊
        :top5sell: 最佳五檔賣出價量資訊
        :crosspic: K線圖 by Google Chart
        
        
        大盤即時盤資訊：RealtimeWeight
        ====================================
        
        ::
        
            from grs import RealtimeWeight
        
            realtime_weight = RealtimeWeight()  # 擷取即時大盤資訊
            realtime_weight.raw                 # 原始檔案
            realtime_weight.real                # 回傳 type: dict（如下表）
        
        
        原始檔案包含其他資訊請參閱 `對照表 <http://goristock.appspot.com/API#apiweight>`_ 
        
        :no: 編號
        :date: 日期
        :time: 時間
        :c: 加權指數
        :value: 成交金額（億）
        :range: 漲跌指數
        :ud: 回傳漲（True）、跌（False）
        
        
        上市股票代碼列表：TWSENo
        ====================================
        
        回傳上市股票代碼與搜尋
        
        ::
        
            from grs import TWSENo
        
        
            twse_no = TWSENo()
            twse_no.all_stock       # 所有股票名稱、代碼 type: dict
            twse_no.all_stock_no    # 所有股票代碼 type: list
            twse_no.all_stock_name  # 所有股票名稱 type: list
            twse_no.industry_code   # 回傳類別代碼 type: dict
            twse_no.industry_comps  # 回傳類別所屬股票代碼 type: dict
            twse_no.search(u'中')   # 搜尋股票名稱，回傳 type: dict
            twse_no.searchbyno(23)  # 搜尋股票代碼，回傳 type: dict
            twse_no.last_update     # 回傳列表最後更新時間（非同步）type: str
        
        
        單日倒數時間：Countdown
        ====================================
        
        適用於設定 cache 時間。
        
        ::
        
            from grs import Countdown
        
            countdown = Countdown(hour=14, minutes=30)  # 預設為 14:30
            countdown.nextday    # 下一個 14:30 日期
            countdown.countdown  # 到數秒數
            countdown.exptime    # 下一個 14:30 日期時間（type: datetime）
            countdown.lastmod    # 前一個 14:30 日期時間（type: datetime）
        
        
        判斷乖離轉折點：Stock(no).check_moving_average_bias_ratio
        ================================================================
        
        判斷乖離轉折點
        
        ::
        
            from grs import Stock
        
            stock = Stock('2618')
            data = stock.moving_average_bias_ratio(3,6)[0]  # 取得 3-6 乖離值 type: list
        
            # 計算五個區間負乖離轉折點
            check_data = stock.check_moving_average_bias_ratio(data, sample=5,
                                                            positive_or_negative= False)
            print check_data  # (T/F, 第幾轉折日, 乖離轉折點值) type: tuple
        
        
        四大買賣點判斷：BestFourPoint
        ====================================
        
        判斷是否為技術分析的四大買賣點，條件成立，回傳條件結果，判斷結果僅供參考！
        
        ::
        
            from grs import BestFourPoint
            from grs import Stock
        
            stock = Stock('2618')
            result = BestFourPoint(stock)
            result.best_four_point_to_buy()       # 判斷是否為四大買點
            result.best_four_point_to_sell()      # 判斷是否為四大賣點
            result.best_four_point()              # 綜合判斷
        
        全部上市股票檢視
        
        ::
        
            from grs import BestFourPoint
            from grs import Stock
            from grs import TWSENo
        
            stock_no_list = TWSENo().all_stock_no
        
            for i in stock_no_list:
                try:
                    best_point, info = BestFourPoint(Stock(i)).best_four_point()
                    if best_point:  # 買點
                        print 'Buy: {0} {1}'.format(i, info)
                    else:   # 賣點
                        print 'Sell: {0} {1}'.format(i, info)
                except:     # 不作為或資料不足
                    print 'X: {0}'.format(i)
        
        
        擴充月份資料：Stock(no).plus_mons(month)
        ============================================
        
        當原有的月份資料不夠時，不需要從頭抓取，只需要給予增額月份值即可。
        
        ::
        
            from grs import Stock
        
            stock = Stock('2618')                # 預設為抓取３個月份資料
            stock.moving_average(60)
            IndexError: list index out of range  # 資料不足
            len(stock.raw)                       # 回傳 51 個值
            stock.plus_mons(1)                   # 在抓取一個月資料
            len(stock.raw)                       # 回傳 66 個值
            stock.moving_average(60)             # 計算成功
        
        
        -----------------------------
        Change Logs
        -----------------------------
        
        
        0.4.2 2014/01/11
        ====================================
        
        - 修正：Stock ``stock_no``, RealtimeStock ``no`` 必須為 *string*.
          `Issues #9 <https://github.com/toomore/grs/issues/9>`_
        
        0.4.1 2014/01/02
        ====================================
        
        - 修正：Countdown().countdown 秒數問題
        - 新增：twse_no, twse_open, twse_realtime, countdown into unittest
        - 移除：Support Python 2.6
        
        0.4.0 2013/12/30
        ====================================
        
        - 修正：Naming Convention
        - 修正：Coding style to fit PEP8
        - 新增：For PyPy
        
        0.3.0 2013/12/18
        ====================================
        
        - 更新：股票代碼列表
        - 更新：2014 年集中交易市場開（休）市日期表
        
        0.2.1 2013/12/16
        ====================================
        
        - 修正：部分資料改用 tuple
        
        0.2.0 2012/04/13
        ====================================
        
        - 修正：輸出中文統一使用 Unicode
        - 修正：需要套件 python-dateutil 調整為 1.5
        - 修正：Web Demo 網站網址
        - 新增：Stock.plusMons() 擴充月份資料
        
        0.1.4 2012/04/01
        ====================================
        
        - 修正：每月首日無資料抓取問題
        
        0.1.3 2012/03/31
        ====================================
        
        - 修正：Countdown 倒數時間計算錯誤（dateutil.relativedelta）
        
        0.1.2 2012/03/31
        ====================================
        
        - 修正：grs 倒數時間計算錯誤（dateutil.relativedelta）
        
Keywords: stock taiwan taipei twse 台灣 股市 台北 即時
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 5 - Production/Stable
Classifier: Environment :: Console
Classifier: Environment :: Web Environment
Classifier: Intended Audience :: End Users/Desktop
Classifier: Intended Audience :: Financial and Insurance Industry
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Natural Language :: Chinese (Traditional)
Classifier: Programming Language :: Python
Classifier: Programming Language :: Python :: 2.7
Classifier: Topic :: Office/Business :: Financial :: Investment
