Python

Python backtrader 주식 전략 백테스팅 시뮬레이션 과거의 주식 데이터를 이용하여 내가 작성한 전략 알고리즘이 어느 정도 수익을 낼 수 있는지 테스트를 해볼 수 있는 시뮬레이션을 해보려 합니다. 특정 상황에서의 매수와 매도 등 간단하게 구현을 해도 되지만 python의 backtrader를 이용하여 간단한 백테스팅 시뮬레이션을 진행해보겠습니다. 과거의 데이터를 이용할 때 가장 주의해야할점은 시뮬레이션 결과가 아무리 좋더라도 과거는 과거일 뿐이라는 겁니다. 과거에 성과가 좋았더라도 미래에는 성공한다는 보장이 없기 때문에 과거에 전략을 너무 믿지는 마세요! 자, 그럼 가장 먼저 backtrader를 설치해야합니다. pip install backtrader zipline이라는 라이브러리도 있지만 해..

https://wendys.tistory.com/174 - pandas_datareader를 이용하여 주식 데이터 가져오기! Yahoo Finance Stochastic Oscillator 개념 스토캐스틱은, 최근 N일간의 최고가와 최저가의 범위 내에서 현재 가격의 위치를 표시할 때, 매수세가 매도세보다 강할 때는 그 위치가 높게 형성되고, 매도세가 매수세보다 강할 때는 그 위치가 낮게 형성된다는 것을 이용한 것이다. 예를 들어 최근 5일간 최고가가 15,000원이고 최저가가 10,000원인 주식이 있을때, 현재가가 14,000원이라면 매수세가 강하여 오르는 추세임을 알 수 있다. 만일 현재가가 11,000원이라면 매도세가 강하여 내리는 추세임을 알 수 있다. 예를 들어 최근 15일 중 최고가가 15,0..

주식 거래를 할 때 회사들을 일련의 코드로써 나열을 하게 됩니다. 그렇다면 주식의 정보를 가져오기 위해서는 코스피(KOSPI)와 코스닥(KOSDAQ)의 종목 코드 목록을 알아야 하는데요, 3000여 개나 되는 코드를 하나하나 찾는 건 개발자 스타일이 아니니 공식 데이터를 제공하는 한국 거래소 (KRX)를 통해 가져오도록 하겠습니다. 한국 거래소에서는 상장법인목록을 엑셀 파일로 다운로드할 수 있게 제공이 되기 때문에 한결 수월하네요 그렇다면 가장 먼저 pandas가 설치되어있어야겠죠? 저는 구글 콜라보레이터를 이용하여 테스트를 해볼 계획입니다. 구글 콜라보 레이터에는 기본적인 외부 모듈들이 설치되어있기 때문에 그냥 사용하면 되지만 만약 설치가 필요한 경우 pandas를 설치 후 작업을 진행하면 되겠습니다...

Python Web Framework django vs Flask Python에서 django와 Flask는 가장 널리 사용되는 오픈소스 기반 웹 프레임워크입니다. Django와 Flask는 각각 장단점이 존재할 텐데요 뭐가 더 좋다 나쁘다가 아니라 활용도에 따라 무엇을 써야 할지를 판단하는 게 중요합니다. 간단히 설명하자면 django는 Python의 full stack web framework인 반면 Flask는 가볍고 확장 가능한 web framework입니다. 즉 django는 기능이 훨씬 뛰어나지만 복잡하고, Flask는 매우 단순하고 가볍습니다. Python django django는 python기반 web framework 중 가장 많이 사용되고 있는 web framework이며, Flask..

"Life is too short, You need python." (인생은 너무 짧으니 파이썬이 필요해.) 파이썬의 특징 파이썬은 근래의 데이터 마이닝과 인공지능에 대한 인기가 올라가면서 각광받고 있는 개발 언어입니다. 파이썬은 컴퓨터 프로그래밍 교육에 많이 사용되지만 요즘에는 기업들 프로젝트에도 많이 사용되고 있습니다. 대표적으로 구글에서 만든 소프트웨어의 50%가량은 파이썬으로 개발되었다는 얘기도 있을 정도입니다. 이 외에 많이 알려진 프로그램으로 SNS 서비스의 대표인 인스타그램(Instagram), 클라우드 서비스 드롭박스(Dropbox) 등이 파이썬으로 개발된 프로그램입니다. 파이썬은 공동 작업과 유지보수가 매우 쉽고 편하기 때문에 기존에 개발되어있는 많은 프로그램과 모듈 등이 파이썬으로 재개..