삶의 공유

안녕하세요~ 최근에 파이썬 자동매매 Study를 시작했는데, 그 공부 기록을 하나씩 남겨보려고 합니다. 이번에 포스팅할 전략은 가격, 거래량 기반 롱 온리 전략 입니다. Data 준비 먼저 필요한 라이브러리들을 import 해줍니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 판다스를 이용해여 csv파일에 저장된 비트코인 데이터를 불러옵니다. df = pd.read_csv("Bitcoin_price.csv") df.rename(columns={"Unnamed: 0":"Date"}, inplace=True) df 2017 7/1 ~ 2021 10/7까지의 1시간 단위로 나뉘어진 비트코..

안녕하세요 bitcoin 자동 거래 관련 Back Testing을 하기 위한 pyupbit 라이브러리에 대해서 알아보겠습니다. get_ohlcv 함수를 이용하여 인자에 ticker를 넘겨주면 해당 암호화폐의 OHLCV 데이터를 pandas DataFrame으로 리턴해주게 됩니다. 해당 함수의 리턴 값으로 시가 / 고가 / 저가 / 종가 / 거래량 / 거래금액 을 구할 수 있습니다. import pyupbit import numpy as np df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC",interval="minute60",period=10) print(df) get_ohlcv 함수는 다음과 같이 구성되어 있습니다. get_ohlcv(ticker='KRW-BTC', interval='day',..

머신 러닝을 공부 하기 위해 텐서 플로우를 import 하는 과정에서 다음과 같은 오류를 만났습니다. tensorflow & ImportError: dlopen 구글링을 계속 하다가 찾아낸 방법은 텐서플로우를 업그레이드는 하는 방법을 알아냈습니다. pip install tensorflow --upgrade --force-reinstall 다음과 같이 작성을 해주시고, 실행을 하면 다음과 같이 잘 실행되는 것을 볼 수있습니다. 그럼 오늘 포스팅은 여기까지 입니다.

안녕하세요 ! 이번 포스팅은 맥북에서 Visual Studio Code 설치와 Python 개발 환경 설정하기 위한 포스팅을 해보려고 합니다. 1. 먼저 하기 링크에 접속하시거나, Google에 VScode 라고 검색해서 Download 클릭해서 들어갑니다. https://code.visualstudio.com/Download Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio Code to experience a redefined code editor, o..

안녕하세요 ~ 이번시간에도 지난번에 이어서 코스피 종목별 Valuation 및 저평가 주식 Search 자동화 Project 4번째 시간 입니다. 이전에 "삼성 전자" 1개 종목에 대해서 데이터를 산출하는 방법에 대해서 작성 해보았습니다. 이번 시간에는, 코스피 전 종목에 대해서 데이터를 산출하여 엑셀에 저장하는 코드를 작성해보겠습니다. 함수화 하기 이전에 만든 코드들을 한데 모아 함수로 구현 해보겠습니다. 아래 코드들은 이전에 1,2,3번째 시간에서 작성한 코드들과 동일하고, 중간 중간에 try, catch문과 같이 에러가 발생했을때 로그로 남기고 다음 Step이 진행 될 수 있게 코드를 짰습니다. def read_financial_df(code): # 네이버 금융에서 크롤링 하기 URL = f"htt..

안녕하세요 ~~~ 지난번 포스팅에 이어서 3번째 시간으로 크롤링한 삼성전자의 재무제표에서 주요 정보만 산출하고 그 데이터의 컬럼명을 선정 후 데이터프레임형태로 만들어보겠습니다. 우선 필요한 컬럼명 입니다. 최근 3년 평균 성장률(매출, 영업이익, 순이익, EPS) 직전 연도 부채 비율 EPS, PER, PBR, BPS, PEG, PSR, 적정주가 의 컬럼이 필요합니다. 위에 해당하는 각각의 값들을 하나씩 구해보겠습니다. 1) 최근 3년 평균 성장률(매출, 영업이익, 순이익, EPS) - 매출액 성장률 revenue_growth_rate = 0 temp = 0 for i in range(len(df_semi['매출액'])): if i < 3: temp += (df_semi['매출액'][i+1] - df_s..