4주차 2편에서는 사는 시점(buy)과 파는 시점(sell)을 구해 그 종가로 수익률을 구해보고, 장/단기 이평선을 적용시킨 수익률을 구한 후, 최적의 장/단기 이평선을 구하는 내용을 배웠다. 복잡하고 어려운 내용들로 가득해서, 천천~히 여러번 반복해봐야겠다. 6. 수익률 구하기 1) 실제로 사는 시점(buy) - buy > buy > buy 혹은 sell > sell > sell 이라면, 사거나 파는게 아니다. - 즉, buy와 sell이 바뀌는 순간이 중요하다. - action_temp라는 열을 만들고, action 값들을 한칸씩 뒤로 밀어 넣는다. 그러면 buy와 sell이 바뀌는 부분을 확인할 수 있다. df['action_temp'] = df['action'].shift(1) - 위와 같은 조건..

드디어, 3주차 마지막 3편이다! 6. 상장종목 분석하기 7. 비상장종목 분석하기 위 두 가지를 배우고 실습해봤는데, 상장종목에 비해 비상장종목은 종목수도 많고 데이터도 별로 없어서, 유의미한 데이터 분석 결과를 도출하기엔 조금 어려움이 있었다. 심지어 종목수와 데이터 양이 너무 많아, 전체 데이터를 다 끌고오지 못하는 경우도 있다. (Dart API 콜 제한) 상장기업이든, 비상장 기업이든, 어떤 데이터를 추출하고, 활용해야 좋을지 더 찾아보고 공부해봐야 할 듯 하다. 6. 상장 종목 분석하기 1) 재미로 하는 시총 Top 50 社 - 연봉왕 뽑아보기 * 한 종목에 대해 뽑아보기 - 기업 데이터를 끌어와, 표로 만들어본다. corp_code = df_listed[df_listed['corp_name']..

3주차 2편에는, 5. Dart API를 어떻게 사용하는지, 조금 더 심도있게 배워보는 시간을 가졌다. Dart-FSS 라이브러리에 있는 Dart API를 활용하여 다양한 데이터를 뽑아보았는데, 나중엔 내가 원하는 데이터를 추출하여 참고하면 정말 좋을 듯 하다! 5. Dart API 사용해보기 1) 한 개 종목을 정해서 코드를 찾기 corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '삼성전자'].iloc[0,0] corp_code 2) dart api 사용해보기(공시정보, 사업보고서) - 기업 정보 : Open DART API에서 '공시정보'에 있는 코드를 사용한다. corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '삼성전자'].i..

2편에서는 yfinance를 이용한 해외주식 다루기와 분석하기(전략 세우고, 데이터를 모은 후, 분석하기)를 해보았다. 수업 내내 신세계를 경험했지만, 내것으로 만들려면, 복습이 많이 필요할 것으로 보인다. 4. 해외주식 다루기 - yfinance - yfinance 라이브러리를 설치한다. - yfinance를 yf로 import 해준다. - yfinance의 전체 사용법을 알고 싶다면, "https://pypi.org/project/yfinance/" 에서 참고하면 된다. - 기본 정보 얻기 > 예시 _ 회사명(name), 산업(industry), 시가총액(marketcap), 매출(revenue) - 재무제표에서 대차대조표 company.balance_sheet, 현금흐름표 company.cashfl..