#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # Part 0: Import 套件

# In[1]:


#下載資料套件
import urllib3
from bs4 import BeautifulSoup

#資料處理套件
import pandas as pd
from datetime import datetime, date, timedelta

#畫圖套件
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# # Part 1: 下載期交所30天內選擇權Put/Call比

# 台灣期貨交易所: 臺指選擇權 Put/Call Ratios 統計表 https://www.taifex.com.tw/cht/3/pcRatio

# **注意:查詢區間不可超過30日**

# In[2]:


from IPython.display import Image
Image("img/pc_ratio_error.png")


# # Part 2: 下載期交所30天以上選擇權Put/Call比

# In[3]:


from IPython.display import Image
Image("img/pc_ratio_1.png")


# In[4]:


from IPython.display import Image
Image("img/pc_ratio_2.png")


# ### 自製函式1 (date_range)：切分30天以上的日期

# In[5]:


def date_range(start_year, start_month, start_day, end_year, end_month, end_day):
    # 將開始日跟結束日轉為時間型態
    start_date = date(start_year, start_month, start_day)
    end_date = date(end_year, end_month, end_day)
    
    # 在開始日與結束日區間內 以每30天為單位切分 不含結束日
    date_list = pd.date_range(start_date, end_date, freq='30D').tolist()
    
    # 加上結束日 
    if date_list[-1] != end_date:
        date_list.append(end_date)
    
    return date_list


# In[6]:


date_list_sample = date_range(start_year = 2021, 
                              start_month = 1, 
                              start_day = 1, 
                              end_year = 2021, 
                              end_month = 3, 
                              end_day = 31)

for day in date_list_sample:
    print(day)


# ### 自製函式2 (pc_ratio)：下載選擇權Put/Call比

# In[7]:


from IPython.display import Image
Image("img/pc_ratio_2.png")


# In[8]:


def pc_ratio(date_list):
    # 設定urllib物件,下載網址,儲存資料的df
    http = urllib3.PoolManager()
    url = "https://www.taifex.com.tw/cht/3/pcRatio"
    df = pd.DataFrame()
    
    # 下載期交所P/C比的迴圈
    for idx in range(len(date_list) - 1):
        # 設定下載資料的起始日 queryStartDate & queryEndDate
        if idx == 0:
            start_date = date_list[idx].strftime("%Y/%m/%d")
        else:
            start_date = (date_list[idx] + timedelta(days = 1)).strftime("%Y/%m/%d")
        end_date = date_list[idx + 1].strftime("%Y/%m/%d")
        print("迴圈索引值: ", idx, "; 下載時間區間: ", start_date, "-",end_date)
        
        # 從期交所下載資料
        res = http.request(
             'POST',
              url,
              fields={
                 'queryStartDate': start_date,
                 'queryEndDate': end_date
              }
         )
        html_doc = res.data
        table = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser').table
        pc_ratio_df = pd.read_html(str(table))[3]
        df = df.append(pc_ratio_df, ignore_index = True)
    
    # 日期欄位資料型態從文字轉為時間
    for row in range(df.shape[0]):
        date2 = df.iloc[row,0].split('/')
        df.iloc[row, 0] = datetime(int(date2[0]), int(date2[1]), int(date2[2]))
    
    # dataframe 按照日期排序
    df.sort_values("日期", inplace=True, ignore_index = True)
    
    # 設定 dataframe 的欄位名稱
    df.columns = ['日期', '賣權成交量', '買權成交量', '買賣權成交量比率%', '賣權未平倉量', '買權未平倉量', '買賣權未平倉量比率%']
    return df


# ### 用自製函式1&2: 下載期交所“30天以上”選擇權Put/Call比¶

# In[9]:


date_list = date_range(start_year = 2021, 
                       start_month = 1, 
                       start_day = 1, 
                       end_year = 2021, 
                       end_month = 3, 
                       end_day = 31)
for day in date_list:
    print(day)


# In[10]:


df = pc_ratio(date_list)
df


# # Part 3: 畫出選擇權Put/Call比

# In[11]:


fig = plt.figure(figsize = (12, 5))
plt.title('Put/Call Ratio')

plt.plot(df['日期'], df['買賣權成交量比率%'])
plt.plot(df['日期'], df['買賣權未平倉量比率%'])

plt.legend(['Volume%', 'Open Interest Volume%'])