-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Copy pathsec_bot.py
170 lines (135 loc) · 8.8 KB
/
sec_bot.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
from datetime import date, timedelta
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from finvizfinance.insider import Insider
from table_lib.plot_table import plot_table
from telegram_api.bot_message import *
import urllib.request
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
# yesterday's data or y_day = "01-04" if you need a specific date
yesterday = date.today() - timedelta(days=1)
y_day = yesterday.strftime("%d-%m")
# download SPB-exchange's tickers https://spbexchange.ru/ru/listing/securities/list/
file_spb = 'spb_list/spb_list.csv'
url = 'https://spbexchange.ru/ru/listing/securities/list/?csv=download'
urllib.request.urlretrieve(url, file_spb)
ticker_df = pd.read_csv(file_spb, sep=';')
N_ticker = ticker_df['s_RTS_code'].tolist()
# sales
finsider = Insider(option='top week sales')
'''
option: latest, latest buy, latest sales, top week, top week buy, top week sales
default: latest, top owner trade, top owner buy, top owner sales, insider_id - future option
'''
insider_df = finsider.getInsider()
new_df = insider_df.loc[insider_df['Ticker'].isin(N_ticker)]
new_df.columns = ['Тикер', 'Инсайдер', 'Должность', 'Дата', 'Сделка', 'Цена', 'Кол-во',
'Сумма,$', 'Остаток акций', 'Дата отчета SEC']
new_df['Кол-во'] = new_df['Кол-во'].replace('', np.nan).astype('Int64')
new_df['Дата отчета SEC'] = pd.to_datetime(new_df['Дата отчета SEC'], format='%b %d %I:%M %p')
new_df['Дата отчета SEC'] = new_df['Дата отчета SEC'].dt.strftime('%d-%m %H:%M')
today_df = new_df[new_df['Дата отчета SEC'].str.contains(y_day)]
today_df['Сумма,$'] = pd.Series(['{:,.2f}'.format(val) for val in today_df['Сумма,$']],
index=today_df['Сумма,$'].index, dtype='object')
# Checking for SPB-tickers
if len(today_df['Тикер'].value_counts()) > 0:
sale_df = today_df.loc[today_df['Сделка'].isin(['Sale'])]
sale_df = sale_df.loc[:, 'Тикер': 'Сумма,$']
sale_df2 =' ' + sale_df.astype(str) + ' '
sale_df2['Должность'] = ' ' + sale_df2['Должность'] + ' '
sale_df2['Сумма,$'] = sale_df2['Сумма,$'].str.replace(".00", "", regex=False)
data = np.vstack((sale_df2.columns.values, sale_df2.values.astype(str)))
plot_table(data)
plt.savefig('image_res/sale.jpg')
tk_df = sale_df.drop_duplicates('Тикер')
tk_df['Тикер'] = '$' + tk_df['Тикер'].astype(str)
tickers = ' '.join(tk_df['Тикер'].tolist())
files = {'photo': open('image_res/sale.jpg', 'rb')}
send_photo_telegram(files, f'🔥🔥🔥 Интересные инсайдерские продажи на {y_day}-2021\n{tickers}')
else:
send_text_telegram(f'Интересных инсайдерских продаж на {y_day}-2021 не обнаружено')
# buy
finsider = Insider(option='top week buy')
insider_df = finsider.getInsider()
new_df = insider_df.loc[insider_df['Ticker'].isin(N_ticker)]
new_df.columns = ['Тикер', 'Инсайдер', 'Должность', 'Дата', 'Сделка', 'Цена', 'Кол-во',
'Сумма,$', 'Остаток акций', 'Дата отчета SEC']
new_df['Кол-во'] = new_df['Кол-во'].replace('', np.nan).astype('Int64')
new_df['Дата отчета SEC'] = pd.to_datetime(new_df['Дата отчета SEC'], format='%b %d %I:%M %p')
new_df['Дата отчета SEC'] = new_df['Дата отчета SEC'].dt.strftime('%d-%m %H:%M')
today_df = new_df[new_df['Дата отчета SEC'].str.contains(y_day)]
today_df['Сумма,$'] = pd.Series(['{:,.2f}'.format(val) for val in today_df['Сумма,$']],
index=today_df['Сумма,$'].index, dtype = 'object')
if len(today_df['Тикер'].value_counts()) > 0:
buy_df = today_df.loc[today_df['Сделка'].isin(['Buy'])]
buy_df = buy_df.loc[:, 'Тикер': 'Сумма,$']
buy_df2 = ' ' + buy_df.astype(str) + ' '
buy_df2['Должность'] = ' ' + buy_df2['Должность'] + ' '
buy_df2['Сумма,$'] = buy_df2['Сумма,$'].str.replace(".00", "", regex=False)
data = np.vstack((buy_df2.columns.values, buy_df2.values.astype(str)))
plot_table(data)
plt.savefig('image_res/buy.jpg')
tk_df2 = buy_df.drop_duplicates('Тикер')
tk_df2['Тикер'] = '$' + tk_df2['Тикер'].astype(str)
tickers = ' '.join(tk_df2['Тикер'].tolist())
files = {'photo': open('image_res/buy.jpg', 'rb')}
send_photo_telegram(files, f'🔥🔥🔥 Интересные инсайдерские покупки на {y_day}-2021\n{tickers}')
else:
send_text_telegram(f'Интересных инсайдерских покупок на {y_day}-2021 не обнаружено')
# top sales
finsider = Insider(option='top owner sales')
insider_df = finsider.getInsider()
new_df = insider_df.loc[insider_df['Ticker'].isin(N_ticker)]
new_df.columns = ['Тикер', 'Инсайдер', 'Должность', 'Дата', 'Сделка', 'Цена', 'Кол-во',
'Сумма,$', 'Остаток акций', 'Дата отчета SEC']
new_df['Кол-во'] = new_df['Кол-во'].replace('', np.nan).astype('Int64')
new_df['Дата отчета SEC'] = pd.to_datetime(new_df['Дата отчета SEC'], format='%b %d %I:%M %p')
new_df['Дата отчета SEC'] = new_df['Дата отчета SEC'].dt.strftime('%d-%m %H:%M')
today_df = new_df[new_df['Дата отчета SEC'].str.contains(y_day)]
today_df['Сумма,$'] = pd.Series(['{:,.2f}'.format(val) for val in today_df['Сумма,$']],
index=today_df['Сумма,$'].index, dtype = 'object')
if len(today_df['Тикер'].value_counts()) > 0:
sale_df = today_df.loc[today_df['Сделка'].isin(['Sale'])]
sale_df = sale_df.loc[:, 'Тикер': 'Сумма,$']
sale_df2 = ' ' + sale_df.astype(str) + ' '
sale_df2['Должность'] = ' ' + sale_df2['Должность'] + ' '
sale_df2['Сумма,$'] = sale_df2['Сумма,$'].str.replace(".00", "", regex=False)
data = np.vstack((sale_df2.columns.values, sale_df2.values.astype(str)))
plot_table(data)
plt.savefig('image_res/sale_top.jpg')
tk_df = sale_df.drop_duplicates('Тикер')
tk_df['Тикер'] = '$' + tk_df['Тикер'].astype(str)
tickers = ' '.join(tk_df['Тикер'].tolist())
files = {'photo': open('image_res/sale_top.jpg', 'rb')}
send_photo_telegram(files, f'🔥🔥🔥 Продажи владельцев компаний (доля более 10%) на {y_day}-2021\n{tickers}')
else:
send_text_telegram(f'Продажи владельцев компаний (доля более 10%) на {y_day}-2021 не обнаружены')
# top buy
finsider = Insider(option='top owner buy')
insider_df = finsider.getInsider()
new_df = insider_df.loc[insider_df['Ticker'].isin(N_ticker)]
new_df.columns = ['Тикер', 'Инсайдер', 'Должность', 'Дата', 'Сделка', 'Цена', 'Кол-во',
'Сумма,$', 'Остаток акций', 'Дата отчета SEC']
new_df['Кол-во'] = new_df['Кол-во'].replace('', np.nan).astype('Int64')
new_df['Дата отчета SEC'] = pd.to_datetime(new_df['Дата отчета SEC'], format='%b %d %I:%M %p')
new_df['Дата отчета SEC'] = new_df['Дата отчета SEC'].dt.strftime('%d-%m %H:%M')
today_df = new_df[new_df['Дата отчета SEC'].str.contains(y_day)]
today_df['Сумма,$'] = pd.Series(['{:,.2f}'.format(val) for val in today_df['Сумма,$']],
index=today_df['Сумма,$'].index, dtype = 'object')
if len(today_df['Тикер'].value_counts()) > 0:
buy_df = today_df.loc[today_df['Сделка'].isin(['Buy'])]
buy_df = buy_df.loc[:, 'Тикер': 'Сумма,$']
buy_df2 = ' ' + buy_df.astype(str) + ' '
buy_df2['Должность'] = ' ' + buy_df2['Должность'] + ' '
buy_df2['Сумма,$'] = buy_df2['Сумма,$'].str.replace(".00", "", regex=False)
data = np.vstack((buy_df2.columns.values, buy_df2.values.astype(str)))
plot_table(data)
plt.savefig('image_res/buy_top.jpg')
tk_df2 = buy_df.drop_duplicates('Тикер')
tk_df2['Тикер'] = '$' + tk_df2['Тикер'].astype(str)
tickers = ' '.join(tk_df2['Тикер'].tolist())
files = {'photo': open('image_res/buy_top.jpg', 'rb')}
send_photo_telegram(files, f'🔥🔥🔥 Покупки владельцев компаний (доля более 10%) на {y_day}-2021\n{tickers}')
else:
send_text_telegram(f'Покупки владельцев компаний (доля более 10%) на {y_day}-2021 не обнаружены')