From b16a91b9a4e15ea3ce87a3caf6a4fa6f2a51e031 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MuslemRahimi Date: Wed, 4 Dec 2024 18:54:03 +0100 Subject: [PATCH] bugfixing --- app/cron_hedge_funds.py | 25 +++-- app/primary_cron_job.py | 1 + app/restart_json.py | 11 +- app/test.py | 221 ++-------------------------------------- 4 files changed, 35 insertions(+), 223 deletions(-) diff --git a/app/cron_hedge_funds.py b/app/cron_hedge_funds.py index 18c24d6..bbb4d22 100644 --- a/app/cron_hedge_funds.py +++ b/app/cron_hedge_funds.py @@ -2,6 +2,7 @@ import os import orjson import time +from datetime import datetime from collections import Counter from tqdm import tqdm @@ -19,6 +20,7 @@ quote_cache = {} +cutoff_date = datetime.strptime("2015-01-01", "%Y-%m-%d") def get_quote_data(symbol): """Get quote data for a symbol from JSON file""" @@ -101,22 +103,33 @@ def all_hedge_funds(con): def get_data(cik, stock_sectors): - cursor.execute("SELECT cik, name, numberOfStocks, performancePercentage3year, performancePercentage5year, performanceSinceInceptionPercentage, averageHoldingPeriod, turnover, marketValue, winRate, holdings, summary FROM institutes WHERE cik = ?", (cik,)) + cursor.execute("SELECT cik, name, numberOfStocks, performancePercentage3year, averageHoldingPeriod, marketValue, winRate, holdings FROM institutes WHERE cik = ?", (cik,)) cik_data = cursor.fetchall() res = [{ 'cik': row[0], 'name': row[1], 'numberOfStocks': row[2], 'performancePercentage3Year': row[3], - 'averageHoldingPeriod': row[6], - 'marketValue': row[8], - 'winRate': row[9], - 'holdings': orjson.loads(row[10]), + 'averageHoldingPeriod': row[4], + 'marketValue': row[5], + 'winRate': row[6], + 'holdings': orjson.loads(row[7]), } for row in cik_data] if not res: return None # Exit if no data is found + ''' + filtered_data = [] + for item in res: + try: + filtered_data+=item['holdings'] + except: + pass + filtered_data = [item for item in filtered_data if datetime.strptime(item['date'], "%Y-%m-%d") >= cutoff_date] + print(filtered_data) + ''' + res = res[0] #latest data filtered_holdings = [ @@ -196,7 +209,7 @@ def get_data(cik, stock_sectors): cursor.execute("SELECT DISTINCT cik FROM institutes") cik_symbols = [row[0] for row in cursor.fetchall()] #Test mode - #cik_symbols = ['0000102909'] + #cik_symbols = ['0001649339'] try: stock_cursor = stock_con.cursor() stock_cursor.execute("SELECT DISTINCT symbol, sector FROM stocks") diff --git a/app/primary_cron_job.py b/app/primary_cron_job.py index 592de1d..c3b9ca4 100755 --- a/app/primary_cron_job.py +++ b/app/primary_cron_job.py @@ -344,6 +344,7 @@ def run_threaded(job_func): schedule.every(2).minutes.do(run_threaded, run_dashboard).tag('dashboard_job') + schedule.every(20).seconds.do(run_threaded, run_if_not_running(run_cron_options_flow, 'options_flow_job')).tag('options_flow_job') diff --git a/app/restart_json.py b/app/restart_json.py index 0f8bfcb..1645b96 100755 --- a/app/restart_json.py +++ b/app/restart_json.py @@ -9,6 +9,7 @@ import sqlite3 import pandas as pd import numpy as np +import math from collections import defaultdict from collections import Counter import re @@ -193,7 +194,7 @@ def process_financial_data(file_path, key_list): value = float(res[key]) if 'growth' in file_path or key in ['grossProfitMargin','netProfitMargin','pretaxProfitMargin','operatingProfitMargin','longTermDebtToCapitalization','totalDebtToCapitalization']: value *= 100 # Multiply by 100 for percentage - data[key] = round(value, 2) + data[key] = round(value, 2) if value is not None else None except (ValueError, TypeError): # If there's an issue converting the value, leave it as None data[key] = None @@ -446,7 +447,6 @@ def get_financial_statements(item, symbol): item['operatingMargin'] = None item['ebitMargin'] = None - return item @@ -819,6 +819,13 @@ async def get_stock_screener(con): item['netIncomeGrowthYears'] = None item['grossProfitGrowthYears'] = None + for item in stock_screener_data: + for key, value in item.items(): + if isinstance(value, float): + if math.isnan(value) or math.isinf(value): + item[key] = None + print(key) + return stock_screener_data diff --git a/app/test.py b/app/test.py index 326ec62..b564145 100644 --- a/app/test.py +++ b/app/test.py @@ -1,215 +1,6 @@ -from datetime import datetime -from collections import defaultdict - - -def add_value_growth(data): - """ - Adds a new key 'valueGrowth' to each entry in the data list. - - Parameters: - - data (list): A list of dictionaries containing date and value lists. - - Returns: - - list: A new list with the 'valueGrowth' key added to each dictionary. - """ - # Initialize a new list for the output data - updated_data = [] - - # Loop through the data from the latest to the oldest - for i in range(len(data)): - try: - current_entry = data[i].copy() # Create a copy of the current entry - current_values = current_entry['value'] - - # Initialize the growth percentages list - if i < len(data) - 1: # Only compute growth if there is a next entry - next_values = data[i + 1]['value'] - growth_percentages = [] - - for j in range(len(current_values)): - # Convert values to integers if they are strings - next_value = int(next_values[j]) if isinstance(next_values[j], (int, str)) else 0 - current_value = int(current_values[j]) if isinstance(current_values[j], (int, str)) else 0 - - # Calculate growth percentage if next_value is not zero - if next_value != 0: - growth = round(((current_value - next_value) / next_value) * 100,2) - else: - growth = None # Cannot calculate growth if next value is zero - - growth_percentages.append(growth) - - current_entry['valueGrowth'] = growth_percentages # Add the growth percentages - else: - current_entry['valueGrowth'] = [None] * len(current_values) # No growth for the last entry - - updated_data.append(current_entry) # Append the updated entry to the output list - except: - pass - - return updated_data - -def sort_by_latest_date_and_highest_value(data): - # Define a key function to convert the date string to a datetime object - # and use the negative of the integer value for descending order - def sort_key(item): - date = datetime.strptime(item['date'], '%Y-%m-%d') - value = -int(item['value']) # Negative for descending order - return (date, value) - - # Sort the list - sorted_data = sorted(data, key=sort_key, reverse=True) - - return sorted_data - -def aggregate_other_values(data): - aggregated = defaultdict(int) - result = [] - - # First pass: aggregate 'Other' values and keep non-'Other' items - for item in data: - date = item['date'] - value = int(item['value']) - if item['name'] == 'Other': - aggregated[date] += value - else: - result.append(item) - - # Second pass: add aggregated 'Other' values - for date, value in aggregated.items(): - result.append({'name': 'Other', 'value': int(value), 'date': date}) - - return sorted(result, key=lambda x: (x['date'], x['name'])) - - - - -def generate_revenue_dataset(dataset): - name_replacements = { - "datacenter": "Data Center", - "professionalvisualization": "Visualization", - "oemandother": "OEM & Other", - "automotive": "Automotive", - "oemip": "OEM & Other", - "gaming": "Gaming", - "mac": "Mac", - "iphone": "IPhone", - "ipad": "IPad", - "wearableshomeandaccessories": "Wearables", - "hardwareandaccessories": "Hardware & Accessories", - "software": "Software", - "collectibles": "Collectibles", - "automotivesales": "Auto", - "automotiveleasing": "Auto Leasing", - "energygenerationandstoragesegment": "Energy and Storage", - "servicesandother": "Services & Other", - "automotiveregulatorycredits": "Regulatory Credits", - "intelligentcloud": "Intelligent Cloud", - "productivityandbusinessprocesses": "Productivity & Business", - "searchandnewsadvertising": "Advertising", - "linkedincorporation": "LinkedIn", - "morepersonalcomputing": "More Personal Computing", - "serviceother": "Service Other", - "governmentoperatingsegment": "Government Operating Segment" - } - excluded_names = {'government','enterpriseembeddedandsemicustom','computingandgraphics','automotiveleasing ','officeproductsandcloudservices','serverproductsandcloudservices','automotiverevenues','automotive','computeandnetworking','graphics','gpu','automotivesegment','energygenerationandstoragesales','energygenerationandstorage','automotivesaleswithoutresalevalueguarantee','salesandservices','compute', 'networking', 'cloudserviceagreements', 'digital', 'allother', 'preownedvideogameproducts'} - dataset = [item for item in dataset if item['name'].lower() not in excluded_names] - - # Find all unique names and dates - all_dates = sorted(set(item['date'] for item in dataset)) - all_names = sorted(set(item['name'] for item in dataset)) - dataset = [revenue for revenue in dataset if revenue['name'].lower() not in excluded_names] - # Check and fill missing combinations at the beginning - name_date_map = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: None)) - for item in dataset: - name_date_map[item['name']][item['date']] = item['value'] - - # Ensure all names have entries for all dates - for name in all_names: - for date in all_dates: - if date not in name_date_map[name]: - dataset.append({'name': name, 'date': date, 'value': None}) - - # Clean and process the dataset values - processed_dataset = [] - for item in dataset: - if item['value'] not in (None, '', 0): - processed_dataset.append({ - 'name': item['name'], - 'date': item['date'], - 'value': int(float(item['value'])) - }) - else: - processed_dataset.append({ - 'name': item['name'], - 'date': item['date'], - 'value': None - }) - - dataset = processed_dataset - - - #If the last value of the latest date is null or 0 remove all names in the list - dataset = sorted(dataset, key=lambda item: datetime.strptime(item['date'], '%Y-%m-%d'), reverse=True) - remember_names = set() # Use a set for faster membership checks - - first_date = dataset[0]['date'] - - # Iterate through dataset to remember names where date matches first_date and value is None - for item in dataset: - if item['date'] == first_date and (item['value'] == None or item['value'] == 0): - remember_names.add(item['name']) - - # Use list comprehension to filter items not in remember_names - dataset = [{**item} for item in dataset if item['name'] not in remember_names] - - - - - # Group by name and calculate total value - name_totals = defaultdict(int) - for item in dataset: - name_totals[item['name']] += item['value'] if item['value'] != None else 0 - - # Sort names by total value and get top 5, ensuring excluded names are not considered - top_names = sorted( - [(name, total) for name, total in name_totals.items() if name.lower() not in excluded_names], - key=lambda x: x[1], - reverse=True - )[:5] - - top_names = [name for name, _ in top_names] - - # Filter dataset to include only top 5 names - dataset = [item for item in dataset if item['name'] in top_names] - - # Sort the dataset - dataset.sort(key=lambda item: (datetime.strptime(item['date'], '%Y-%m-%d'), item['value'] if item['value'] != None else 0), reverse=True) - - top_names = [name_replacements.get(name.lower(), name) for name in top_names] - - - result = {} - for item in dataset: - date = item['date'] - value = item['value'] - if date not in result: - result[date] = {'date': date, 'value': []} - result[date]['value'].append(value) - - - - # Convert the result dictionary to a list - res_list = list(result.values()) - - # Add value growth (assuming add_value_growth function exists) - res_list = add_value_growth(res_list) - final_result = {'names': top_names, 'history': res_list} - return final_result - - -revenue_sources = [{'name': 'Product', 'value': '10354900000', 'date': '2024-06-30'}, {'name': 'CollaborationandOtherRevenue', 'value': '947900000', 'date': '2024-06-30'}, {'name': 'Mounjaro', 'value': '2413700000', 'date': '2024-06-30'}, {'name': 'Mounjaro', 'value': '677200000', 'date': '2024-06-30'}, {'name': 'Mounjaro', 'value': 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