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    symbols += ['GTN', 'GFF', 'ANY', 'MCF', 'FAX', 'NX', 'FSS', 'GER', 'MOBL', 'BANR', 'HYI', 'PACB', 'CYRN', 'AMWD', 'NNBR', 'TWOU', 'AIR', 'FGP', 'TBBK', 'NEP', 'HQH', 'AVID', 'MTSC', 'GTS', 'MTRN', 'HNP', 'GMLP', 'IIVI', 'STC', 'CCS', 'MGEE', 'TTMI', 'GB', 'DL', 'KOP', 'HSEB', 'CVTI', 'FORM', 'SYN', 'ENVA', 'CHY', 'GBDC', 'IRET', 'MC', 'GLRE', 'FFA', 'VTA', 'AMPE', 'MYD', 'JPC', 'ENBL', 'TILE', 'PHK', 'EXPO', 'IDT', 'FNHC', 'LQDT', 'NUV', 'MNR', 'USCR', 'TRNO', 'TTP', 'WD', 'ORC', 'WNS', 'CPLP', 'FEI', 'TA', 'KTOS', 'LTXB', 'EFC', 'UAN', 'NXJ', 'PGTI', 'BWG', 'BGY', 'HIX', 'RIF', 'VCV', 'AIN', 'TNC', 'MGI', 'AAON', 'EGHT', 'UBSH', 'LEO', 'CHA', 'CHT', 'EVV', 'MTL', 'DKT', 'ASR', 'KFRC', 'TCAP', 'FCNCA', 'SSP', 'GWB', 'EIM', 'ATOS', 'AVX', 'RP', 'AIMC', 'RCKY', 'BOE', 'BRKL', 'FLY', 'GAB', 'PER', 'JCE', 'LAKE', 'KWR', 'SSW', 'QTS', 'PBFX', 'CRY', 'COKE', 'JPI', 'CDR', 'VRTV', 'PFS', 'SCL', 'EOS', 'HTGC', 'XENT', 'EVN', 'JQC', 'FSRV', 'CEVA', 'ESD', 'FARM', 'CBPX', 'MRCY', 'ZGNX', 'FMO', 'AAOI', 'NEWT', 'PMO', 'ROYT', 'TROV', 'ANGO', 'PAC', 'SLRC', 'COWN', 'CPK', 'EROS', 'MYI', 'ETO', 'TXMD', 'FGEN', 'NAD', 'CSLT', 'NKX', 'EVT', 'VKQ', 'VGM', 'TISI', 'CPRX', 'TPL', 'EXD', 'NFBK', 'MDCA', 'EXK', 'LORL', 'CYOU', 'SHG', 'NFJ', 'EDD', 'USA', 'RQI', 'QTWO', 'WSBC', 'MMI', 'GMZ', 'BMI', 'NLS', 'STAR', 'CUBI', 'KAMN', 'AXDX', 'BXMX', 'FPF', 'UTG', 'MFG', 'PFNX', 'FLML', 'DNP', 'DAKT', 'OSUR', 'ETW', 'IVC', 'PLOW', 'AHP', 'RM', 'PHX', 'JBT', 'BFK', 'NM', 'AZZ', 'GLDD', 'KMF', 'QURE', 'MGU', 'RECN', 'VSAR', 'FNWB', 'HRTG', 'SRV', 'BFZ', 'EZPW', 'MMD', 'FFC', 'MRTN', 'BKN', 'AWF', 'CEQP', 'FN', 'CCLP', 'VEC', 'AEGN', 'ESGR', 'MUA', 'ATEN', 'IBCP', 'EMKR', 'BCH', 'ITCI', 'WHG', 'NNI', 'BHLB', 'TLYS', 'SCHL', 'ORIT', 'RUK', 'AT', 'NGVC', 'PXLW', 'PRK', 'ERA', 'AMSF', 'BIOC', 'REV', 'THR', 'EHTH', 'CTR', 'NCV', 'ANAT', 'SREV', 'REGI', 'ATNI', 'MUI', 'MYE', 'MED', 'FRPT', 'UTI', 'CLS', 'JBSS', 'DCOM', 'AFB', 'FEN', 'SBLK', 'AVAL', 'SJW', 'SILC', 'RDNT', 'TCPC', 'MQT', 'SPTN', 'HEI.A', 'JRO', 'LGIH', 'ETG', 'CHI', 'BPY', 'NGHC', 'IBTX', 'PHT', 'PRFT', 'GPX', 'PMM', 'LLNW', 'CTSO', 'GGN', 'UFI', 'GCA', 'TOUR', 'ADC', 'ATHX', 'SAND', 'EOT', 'EMO', 'ERC', 'ZNH', 'VIA', 'FBC', 'BEAT', 'MVT', 'MCA', 'ETV', 'LDL', 'VZA', 'TZOO', 'MG', 'TRST', 'CCF', 'RTEC', 'CBAY', 'THQ', 'IMOS', 'IX', 'CSU', 'NMY', 'ISP', 'MFL', 'EVC', 'CVCO', 'MHN', 'CMRE', 'KTF', 'EIG', 'DBL', 'ASC', 'MNGA', 'TRC', 'BGB', 'BH', 'JFR', 'TRIB', 'PTY', 'WYY', 'SNSS', 'TTEC', 'NEO', 'ZAGG', 'HQL', 'SID', 'BSET', 'DNI', 'PPT', 'JPS', 'IGR', 'TSLX', 'PFN', 'EGBN', 'UBA', 'FCEL', 'BKCC', 'ZIXI', 'HPS', 'VHC', 'FRA', 'RTIX', 'MUS', 'CTRE', 'SKYS', 'SNHY', 'ALLT', 'WIW', 'SRNE', 'RVP', 'LOR', 'BLW', 'ACLS', 'RSO', 'IPAR', 'RVT', 'GDV', 'JSD', 'SAFT', 'CHEF', 'CORR', 'SUPN', 'TICC', 'VPV', 'TCRD', 'BTA', 'PDT', 'IFN', 'STML', 'QQQX', 'VKI', 'NUO', 'WIFI', 'GLQ', 'MYC', 'ABCB', 'NTRSP', 'BPI', 'SGU', 'GALE', 'HIO', 'VSEC', 'AGX', 'LEI', 'GHY', 'GLP', 'SHOS', 'RAVE', 'CARA', 'CII', 'MHI', 'RMAX', 'GOOD', 'ALG', 'TMP', 'CHSCM', 'NEV', 'AGTC', 'KODK', 'TEI', 'CTS', 'CCRN', 'MCR', 'CPS', 'MXF', 'ESE', 'ACRE', 'KIRK', 'PCK', 'TTGT', 'AOD', 'POWL', 'HEB', 'GBAB', 'ARC', 'DSX', 'HHS', 'AUDC', 'NAO', 'DIAX', 'MMU', 'NNC', 'HPJ', 'BGR', 'CCU', 'AVD', 'TSI', 'UHT', 'OFIX', 'NSL', 'INCR', 'STKL', 'BYM', 'NBTB', 'NVG', 'NBH', 'USPH', 'CBZ', 'HSII', 'BHK', 'JE', 'ICFI', 'CBB', 'CHGG', 'AMPH', 'MIL', 'CRMT', 'CHCO', 'JGH', 'APEI', 'USAC', 'CLM', 'JRVR', 'ATAX', 'EVLV', 'CAE', 'TG', 'UEC', 'DX', 'LIVE', 'MYRG', 'SFNC', 'CRVL', 'MQY', 'EBSB', 'NID', 'PSTI', 'GNMK', 'ATRI', 'STAY', 'TNDM', 'PHD', 'CODI', 'LPG', 'IO', 'TCBK', 'KRO', 'CBMG', 'CSV', 'FSM', 'WLDN', 'DMB', 'CCXI', 'MYN', 'FPL', 'ARCO', 'NXR', 'BTZ', 'FIF', 'GABC']
    symbols += ['UCTT', 'PCN', 'ADX', 'DWSN', 'NPK', 'CRNT', 'RBCN', 'EAD', 'MGRC', 'ISD', 'WSR', 'JOF', 'OESX', 'MOMO', 'KCAP', 'PPR', 'CARB', 'VCRA', 'BGFV', 'AMOT', 'DPG', 'ATRS', 'GLOP', 'EVM', 'CKX', 'MODN', 'INAP', 'NZF', 'WK', 'HRTX', 'FIX', 'XNCR', 'DGLY', 'LKFN', 'FF', 'HAYN', 'EDF', 'WIA', 'NNA', 'MDGN', 'SVA', 'MAV', 'UBNK', 'SCON', 'FRME', 'CGEN', 'NMR', 'SOL', 'AGRO', 'FSFR', 'CNNX', 'CMCO', 'MCEP', 'GASS', 'RVNC', 'ESTE', 'ISF', 'STRT', 'MIN', 'EVG', 'CEE', 'FFG', 'DRNA', 'ICL', 'JOUT', 'MSD', 'CAPL', 'AHH', 'PFLT', 'JLS', 'FOMX', 'JMLP', 'KEM', 'MEN', 'SUP', 'CEN', 'TSE', 'VOXX', 'UFCS', 'STN', 'CRAI', 'CNCE', 'DMO', 'IIIN', 'OEC', 'AVH', 'NDRO', 'IRT', 'JDD', 'GEN', 'CTWS', 'RCS', 'LNDC', 'SMP', 'VTN', 'BTX', 'AE', 'NEON', 'BOOM', 'QADA', 'FORR', 'RWLK', 'MOD', 'MUX', 'GSVC', 'CNOB', 'ESLT', 'BCOV', 'DXYN', 'MIFI', 'WEA', 'NICK', 'ALCO', 'GSH', 'OCUL', 'PKOH', 'CPSS', 'FFIC', 'TWIN', 'MFT', 'TNXP', 'AGM', 'CTBI', 'NHS', 'OAKS', 'BBK', 'STFC', 'WLKP', 'PEO', 'GTY', 'AVK', 'ORBC', 'OPY', 'HTHT', 'DSE', 'BUI', 'OHRP', 'OMAB', 'GAM', 'BIT', 'PIM', 'STAA', 'PBT', 'AMRN', 'WSFS', 'SCVL', 'MYJ', 'BFO', 'FWP', 'CPST', 'SEB', 'ABR', 'NVMI', 'HEP', 'OVLY', 'CRF', 'TY', 'DMF', 'SDT', 'RDCM', 'MLAB', 'GLO', 'OMN', 'IVH', 'NWLI', 'FMN', 'WMK', 'SPOK', 'IRS', 'PICO', 'PRTK', 'FSTR', 'SHI', 'DEX', 'HTBI', 'HOFT', 'GLAD', 'GENC', 'STBA', 'ARDX', 'SQBG', 'MTLS', 'LJPC', 'MNI', 'CLFD', 'BGH', 'OIA', 'KE', 'QNST', 'BTO', 'CENTA', 'HPF', 'PRAN', 'HBM', 'EARN', 'GORO', 'SPXX', 'CSFL', 'RFI', 'TREC', 'FDUS', 'MANU', 'NRIM', 'OCIR', 'PPHM', 'EOD', 'ARDC', 'GTIM', 'VTL', 'BLDR', 'ROX', 'EDAP', 'MNTX', 'EFSC', 'AINC', 'CNAT', 'MCS', 'MN', 'GALT', 'ASA', 'PFBC', 'BMTC', 'TNAV', 'BAF', 'REI', 'ADMS', 'NC', 'TGA', 'HVT', 'LBAI', 'BCA', 'PKE', 'NTC', 'MSB', 'ENX', 'MRLN', 'PRGX', 'PRQR', 'DCO', 'CJJD', 'AIF', 'KAI', 'CMFN', 'MUH', 'ALIM', 'ENZ', 'QUIK', 'ATNM', 'PSDV', 'NMT', 'MVF', 'PAM', 'RICK', 'FENG', 'FCSC', 'EMF', 'BGX', 'AGRX', 'PZC', 'LHCG', 'ATSG', 'SRI', 'PCM', 'AKBA', 'DMLP', 'FLXN', 'NAVB', 'TEDU', 'FCT', 'CGIX', 'BSD', 'PFSI', 'CHW', 'EFR', 'HYB', 'VUZI', 'EHI', 'JMP', 'SANW', 'SBR', 'NHC', 'DSM', 'DBVT', 'RDHL', 'NRO', 'GHM', 'NMIH', 'GAIN', 'BSTC', 'SASR', 'PFMT', 'RIGL', 'KBAL', 'SRDX', 'WASH', 'BFS', 'ATTO', 'NCT', 'PTSI', 'AFT', 'DHY', 'CLUB', 'GF', 'AOI', 'SHEN', 'MLNK', 'SEAC', 'CWST', 'BANF', 'MSON', 'NUW', 'MBUU', 'OPB', 'CISG', 'ADMP', 'DLNG', 'MUJ', 'NAZ', 'OLBK', 'GTT', 'DHIL', 'LCUT', 'CYAN', 'CNTY', 'FLXS', 'MGPI', 'LEE', 'MYF', 'TSLF', 'MIY', 'INVE', 'CPTA', 'WVFC', 'DQ', 'MMT', 'CASS', 'GGT', 'SFBS', 'MRIN', 'DEA', 'EVOL', 'LXRX', 'HMST', 'GSBC', 'MRTX', 'ARES', 'AP', 'UACL', 'SBCF', 'FIZZ', 'CORT', 'NQP', 'TAST', 'DSPG', 'PCCC', 'KIO', 'JOEZ', 'RLH', 'PSBH', 'PEBO', 'MIXT', 'LEN.B', 'VPG', 'TCX', 'AFH', 'FLKS', 'RNWK', 'BREW', 'CZNC', 'CSS', 'FPI', 'NTWK', 'ASMB', 'IVAC', 'ISG', 'PCYG', 'MVO', 'NCZ', 'CLCT', 'CUBA', 'MSEX', 'UMH', 'SDR', 'ESBA', 'ERH', 'BELFB', 'BBF', 'CALA', 'GILT', 'BLRX', 'FITBI', 'BGT', 'CTT', 'SQNS', 'SB', 'CUTR', 'JRS', 'AGD', 'STCK', 'ADUS', 'MNP', 'NATH', 'HIE', 'PFD', 'AHC', 'VICR', 'PARR', 'FOXF', 'MFM', 'RMT', 'LYTS', 'MGIC', 'UMC', 'NWPX', 'HNRG', 'SPNS', 'CYBE', 'DSGX', 'SYNL', 'FISI', 'MHD', 'GRC', 'DGICA', 'BANC', 'IDE', 'ASRVP', 'AAMC', 'CTG', 'CDZI', 'IAF', 'LMNR', 'FONR', 'MVC', 'NOA', 'SYBT', 'KF', 'CNDO', 'FAM', 'TCBIP', 'DNN', 'CAC', 'CIK', 'FLC', 'BKT', 'ABIO', 'PSF', 'WINA', 'USAP', 'THFF', 'STK', 'SVVC', 'PDVW', 'OGXI', 'CRMD', 'SPCB', 'DSU', 'PCF', 'ETB', 'AGNCB', 'LFVN', 'AMRS', 'SWZ', 'MRCC', 'CLIR', 'IIF', 'VCYT', 'ZF', 'SPRT', 'HTY', 'GLOB', 'CCNE', 'IGI', 'NVEE', 'EBF', 'PLX', 'APPS', 'HCAP', 'ISR', 'CANF', 'EFF', 'SOR', 'PFIS', 'EML', 'SRCE', 'RLGT', 'HNW', 'ERII', 'CUO', 'GSIG', 'JTD', 'KRNY', 'TGB', 'SFE', 'CEV', 'LEU', 'CO', 'WSBF', 'LARK', 'ISDR']
    symbols += ['SPAR', 'TITN', 'NETE', 'SHLO', 'GRBK', 'TLI']
    
    return [Symbol.Create(x, SecurityType.Equity, Market.USA) for x in symbols]

import numpy as np
import pandas as pd
from QuantConnect.Data import *
from QuantConnect.Data.Custom.Estimize import *

from symbols import *

class BasicTemplateAlgorithm(QCAlgorithm):

    def Initialize(self):
        
        self.SetStartDate(2015, 1, 1)  # Set Start Date
        # self.SetEndDate(2015, 3, 30)
        self.SetCash(1000000)  # Set Strategy Cash
        
        self.AddEquity('SPY')
        self.SetBenchmark("SPY")

        self.UniverseSettings.Resolution = Resolution.Hour
        symbols = GetSymbols()
        self.SetUniverseSelection(ManualUniverseSelectionModel(symbols[:1250]))
        # self.SetUniverseSelection(CoarseFundamentalUniverseSelectionModel(self.CoarseSelectionFunction))
     
        ## Set equal-weighting Portfolio Construction Model
        self.SetPortfolioConstruction(EqualWeightingPortfolioConstructionModel())

        ## Set Execution Model
        self.SetExecution(ImmediateExecutionModel())

        self.symbolDataBySymbol = {}
        self.consensusSymbolMap = {}
        self.releaseSymbolMap = {}
        self.symbolsWithReleaseData = []
        self.Schedule.On(self.DateRules.EveryDay(), self.TimeRules.AfterMarketOpen('SPY', 30), self.BuyAndSell)
    
    def CoarseSelectionFunction(self, coarse):
        # sort descending by daily dollar volume
        sortedByDollarVolume = sorted(coarse, key=lambda x: x.DollarVolume, reverse=True)
        # return the symbol objects of the top entries from our sorted collection
        return [ x.Symbol for x in sortedByDollarVolume if x.HasFundamentalData][:750]
    
    def OnData(self, data):
        quarter = (self.Time.month - 1) // 3 + 1
        year = self.Time.year
        
        releaseData = data.Get(EstimizeRelease)
        consensusData = data.Get(EstimizeConsensus)
        
        for key in releaseData.Keys:
            symbol = self.releaseSymbolMap[key]
            symbolData = self.symbolDataBySymbol[symbol]
            bar = releaseData[key]
            if bar is None:
                continue
            consensus = bar.ConsensusWeightedEpsEstimate
            actual = bar.Eps

            if (actual is None) or (consensus is None):
                continue
            self.Log(f'{self.Time} :: Release data for {symbolData.Symbol.Value} :: EPS Actual {actual} / EPS Consensus {consensus}')

            symbolData.meanEstimateStandardDeviation = np.mean([x for x in symbolData.estimateHistory]) if symbolData.estimateHistory.Count > 0 else 0
            symbolData.normalized_delta = (actual - consensus) / (symbolData.meanEstimateStandardDeviation + 0.01) if symbolData.meanEstimateStandardDeviation != 0 else 0
            symbolData.estimateHistory.Reset()
            self.Log(f'{self.Time} :: Normalized EPS delta for {symbolData.Symbol.Value}: {symbolData.normalized_delta}')
            
        for key in consensusData.Keys:
            symbol = self.consensusSymbolMap[key]
            symbolData = self.symbolDataBySymbol[symbol]
            bar = consensusData[key]
            if (bar is None) or (bar.Source == 0):
                continue
            if (bar.FiscalYear == year) and (bar.FiscalQuarter == quarter):
                if bar.StandardDeviation is None:
                    continue
                if (not np.isinf(bar.StandardDeviation)) and (not np.isnan(bar.StandardDeviation)):
                    symbolData.estimateHistory.Add(bar.StandardDeviation)


    def GenerateInsights(self):
        insights = []
        go_long, go_short = self.TakeDeciles()
        if len(go_long):
            insights += [Insight.Price(symbol, timedelta(1), InsightDirection.Up) for symbol, score in go_long]
            insights += [Insight.Price(symbol, timedelta(1), InsightDirection.Down) for symbol, score in go_short]
            return insights
        return []


    def BuyAndSell(self):
        insights = self.GenerateInsights()
        self.EmitInsights(insights)

        for symbol, symbolData in self.symbolDataBySymbol.items():
            symbolData.normalized_delta = None
            
        
    def TakeDeciles(self):
        symbols = [symbol for symbol, symbolData in self.symbolDataBySymbol.items() if symbolData.normalized_delta is not None]
        avg = np.mean([self.symbolDataBySymbol[x].normalized_delta for x in symbols])
        std = np.std([self.symbolDataBySymbol[x].normalized_delta for x in symbols])
        zscores = [(self.symbolDataBySymbol[x].normalized_delta - avg)/std for x in symbols]
        zscores = zip(symbols, zscores)
        orderedZ = sorted(zscores, key=lambda x: x[1], reverse = True)
        if len(orderedZ) < 10:
            self.Log('Fewer than 10 stocks with z-scores')
            return [], []
        else:
            go_long = [x for x in orderedZ if x[1] > 0]
            go_short = [x for x in orderedZ if x[1] < 0]
            
            go_long = go_long[:10] if len(go_long) > 10 else go_long
            go_short = go_short[-10:] if len(go_short) > 10 else go_short
            
            return go_long, go_short

    
    def OnSecuritiesChanged(self, changes):
        symbols = [x.Symbol for x in changes.AddedSecurities]
        for symbol in symbols:
            symbolData = SymbolData(symbol, self)
            symbolData.Initialize(symbol, self)
            self.symbolDataBySymbol[symbol] = symbolData
            self.consensusSymbolMap[symbolData.estimate] = symbol
            self.releaseSymbolMap[symbolData.release] = symbol

        
class SymbolData:
    
    def __init__(self, symbol, algorithm):
        self.Symbol = symbol
        self.release = None
        self.estimate = None
        self.normalized_delta = None
        self.meanEstimateStandardDeviation = None
        self.estimateHistory = RollingWindow[float](100)

    def Initialize(self, symbol, algorithm):
        self.release = algorithm.AddData(EstimizeRelease, symbol).Symbol
        self.estimate = algorithm.AddData(EstimizeConsensus, symbol).Symbol
        history = algorithm.History([self.estimate], timedelta(365), Resolution.Daily)
        values = self.GetStandardDeviations(history, algorithm.Time)
        for x in values:
            if np.isnan(x):
                continue
            self.estimateHistory.Add(x)
            
            
            
    def GetStandardDeviations(self, history, time):
        if history.empty:
            return []
        history = history.loc[self.estimate]
        if history.empty:
            return []
        quarter = (time.month - 1) // 3 + 1
        year = time.year
        history = history.loc[history['fiscalquarter'] == quarter]
        history = history.loc[history['fiscalyear'] == year]
        history = history.loc[history['type'] == 0]
        filtered_data = history.loc[history['source'] == 0]
        if filtered_data.empty or ('standarddeviation' not in filtered_data.columns):
            return []
        return list(filtered_data['standarddeviation'].values)