관성을 이기는 데이터

Step 0. 패턴 검색 이번에는 현재 차트와 유사한 차트를 찾아서 매매에 활용하는 패턴 검색을 파이썬으로 구현해보자. 패턴 검색은 과거 주가에서 현재 주가와 유사한 패턴을 관측한 다음, 과거 주가 이후의 흐름을 확인하는 것을 통해 앞으로의 주가를 예상해보는 방식이다. Step 1. 코스피 종가 가져오기 2010년부터 현재까지의 데이터를 스크리닝한다. 즉, 유사한 패턴을 관측하는 가장 먼 시점은 2010년이다. Step 2. 기준 구간 확인 종가만 추출해서 검색하고자 하는 현재 주가의 패턴을 확인한다. 여기서 현재 주가는 6월 2일까지만 확인한다. 마지막에 6월 2일 이후 주가를 그려보면서 패턴 검색 방식의 예측을 검증해보기 위함이다. 코스피는 올해 1월에 급락 후 횡보하는 모습을 보인다. 이와 유사한 ..

넷플릭스의 콘텐츠 보유 현황과 수급 전략 분석 분석 목표 : 넷플릭스에서 보유한 콘텐츠 현황과 최근 집중하는 콘텐츠 유형을 파악해 넷플릭스의 시장 점유를 위한 콘텐츠 수급 전략을 분석한다. 데이터 출처 : Netflix Movies and TV Shows, Kaggle 참고 사이트 : 영화, TV 관람 등급 표 1. 가설 설정 각 컬럼별 유효 데이터와 결측치 분포를 확인하고, 이에 따라 분석 목표에 도달하기 위한 가설을 설정한다. import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import matpl..

키움 증권 API를 활용한 주식 정보 및 일봉 데이터 수집 자동화 pykiwoom 모듈 활용 : github/sharebook-kr/pykiwoom 코드 참고 : 퀀트투자를 위한 키움증권 API, 조대표 외 1명 1. 개요 1-1. 주식 데이터 수집 방식 비교 주가 정보를 수집하기 위한 방법으로는 주로 금융사에서 제공하는 api방식과 웹스크래핑 방식이 있다. 금융사 api를 활용하면 주가 정보 외에도 일반적으로 주식앱에서 볼 수 있는 다양한 데이터를 불러올 수 있다. 또한, api에서는 실시간 데이터 조회 기능도 제공하기 때문에 매매자동화 등에 활용할 수 있다. 1-2. pykiwoom 일반적으로 파이썬으로 키움 api를 사용하는 경우 Python GUI 패키지인 PyQt5를 활용하게 된다. 그러나 실시..

웹/앱 접속 시간에 따른 지출 현황 분석 및 매출 개선 전략 수립 분석 목표 : 서비스 내 고객 별 접속 현황과 연간 지출액을 살펴보고, 매출을 높이기 위한 전략을 수립한다. 데이터 출처 : Ecommerce Customers, Kaggle 1. 가설 설정 각 컬럼 정보를 확인하고, 분석 목표에 도달하기 위한 가설을 설정한다. import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import statsmodels.api as sm from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LinearRegression import seaborn as sns import matplot..

웹으로 모델을 서빙해야 하는 상황이 자주 생긴다. pythonanywhere로 간단한 개인 서버를 띄워보고 싶다면, 딱 3가지만 생각하면 된다. 로컬에서 개발하고 Github에 원격으로 올리고 외부 호스팅 업체를 사용한다. 1. 로컬 개발하고 머신러닝 모델 배포나 일반 웹서비스를 위해 html 페이지를 로컬 서버에 띄워봤을 수 있다. 주소창에 localhost : ~ / ~ 3000 이런 식으로 나타나는데 이것이 로컬 서버다. 외부에서는 접속할 수 없다. 2. Github에 원격으로 올리고 내 컴퓨터에서 작성한 코드를 clone, post 와 같은 명령어로 github에서 가져오기도 하고 repositories로 올릴 수도 있다. 다른 사람들과 코드를 공유하고, 내 코드가 변경을 하다가 이전 버전으로 돌..

먼저 homebrew를 설치할 것이다. homebrew는 맥에서 git과 같은 다양한 툴을 편하게 설치하게 해준다. git 사이트에서도 이렇게 homebrew 사용을 권장한다. Install Homebrew 아래의 코드를 복사해서 터미널에 붙여넣는다. 정상적으로 설치가 되면 이렇게 password를 입력하라고 하는데 그냥 enter쳐주면 다음 연결시에도 password 확인 없이 진행하게 된다. homebrew를 설치했다면, cask도 간단히 설치해준다. cask는 애플의 사파리, 구글 크롬같은 도구들의 설치를 도와주는 유용한 패키지다. 드디어 git을 설치한다. % brew install git 을 해주면 터미널이 열심히 돌아간다. 깃 설치가 완료되었다면 %git config --global user...

장고걸스 튜토리얼을 참고했습니다. manage.py 가 있는 파일 경로로 들어가서 아래 명령어를 실행한다. % python manage.py startapp blog - manage.py 파일이 있는 경로에서 blog 파일을 생성한다. 그럼 이렇게 blog라는 이름의 폴더가 생성되고, apps.py 파일, migrations 폴더를 포함해 여러 가지 항목들이 패키지로 설치된 것을 확인할 수 있다. (*참고) 장고 걸스에서 가져온 현재 디렉터리 모습 blog 모델을 생성했다면 이 App이 설치되었다고 알려줘야한다. mysite에서 다시 settings.py를 실행한다. INSTALLED_APPS를 찾아서 'blog'를 추가해준다. 이렇게 'blog' 앱이 설치된 것을 인식시켜줬다면, 다음으로 blog에 대..

% python -m pip install django -먼저, 장고를 설치한다. % django-admin startproject mysite . -데이터베이스와 서버 세팅을 도와준다. 그럼 장고를 설치한 폴더의 하위에 mysite 폴더가 생성되고, 아래와 같이 settings.py를 확인할 수 있다. 열어서 몇가지 세팅을 해준다. TIME_ZONE은 웹에서 시간대 표시할 때 참고하는 지역이니 Asia/Seoul로 설정해주고, STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static') 를 통해 정적 파일 경로를 설정해준다. ALLOWED_HOSTS는 빈값으로 되어 있다. 아래와 같이 채워준다. 데이터베이스는 sqlite3으로 구동되는 것으로 보인다. 저장 후 terminal로 ..

이번에 새로 산 맥에 장고를 설치하려다가 conda install 관련 에러가 있어 내용을 기록한다. 우선, 사용자폴더에서 새롭게 sw_python이라는 폴더를 생성하고, 가상환경도 만들어 줬다. 가상환경 이름은 재미없지만 django_venv이다. 가상환경은 잘 생성되었다. conda activate django_venv 명령어로 가상환경을 실행한다. 이어서 conda install 명령어를 통해 django를 설치해줬다. 그리고, 장고를 실행하기 위한 mysite와 하위 파일들을 생성하려고 시도해보았으나 No module named 'django' 메시지가 뜨면서 실행되지 않는다. 이어서 django --version 으로 설치가 되었는지 확인해보니 command not found: django 라고..

오랜만에 맥에 아나콘다를 설치하고 가상 환경을 띄우려는데, 에러가 발생했다. 구글링 해보면 대부분 export PATH="/Users/username/anaconda/bin:$PATH"로 설정하면 된다 는 내용이 많다. 동일하게 시도했을때, 아래와 같이 에러가 발생한다. 초기화도 해보았으나 No action taken. 이라는 모호한 내용이 출력된다. 구글링 해보니 2019년 말 기준 맥 터미널이 zsh환경이 default로 잡히면서 몇 가지 업데이트로 인해 경로를 다르게 설정해주어야 한단다. 우선 경로는 conda.sh 파일이 있는 폴더로 찾아본다. ~~ anaconda3/etc/profile.d 경로 하위에 conda.sh 가 있기 때문에 아래와 같이 export 해준다. 이제 아래와 같이 작성하고,..