옒 개발일지

✅ 한 종목에 대해 최적의 단기/장기이평선을 구해볼까요! 단기 : 3일~10일 장기 : 30일~60일 dfs=[] for short in range(3,11): for long in range(30,61): df = get_return_sl('005930',short,long) dfs.append(df) df_result = pd.concat(dfs) df_result.sort_values(by = '수익률',ascending = False)

1) 단기 / 장기이평선 구하기 df = fdr.DataReader('005930','2018') df = df[['Close']].copy() df['ma_1'] = df['Close'].rolling(3).mean().shift(1) df['ma_2'] = df['Close'].rolling(10).mean().shift(1) df.head(30) 2) 적절한 값으로 수정하기 df = fdr.DataReader('005930','2018') df = df[['Close']].copy() df['ma_1'] = df['Close'].rolling(3).mean().shift(1) df['ma_2'] = df['Close'].rolling(10).mean().shift(1) df['action'] = n..

1) 생각하기 # 나는 buy인데, 실제 action_temp가 sell인 경우 OR 나는 sell인데, 실제 action_temp가 buy인 경우 # fdr = finance data reader df = fdr.DataReader('005930','2018') df = df[['Close']] df['ma']=df.rolling(3).mean().shift(1) df['action'] = np.where(df['Close'] > df['ma'],'buy','sell') df['action_temp'] = df['action'].shift(1) df ✳️ 생각하기1 _ 실제로 사는 시점 # buy와 sell이 바뀌는 순간이 중요 df = fdr.DataReader('005930','2018') df =..

1) 이동평균값 만들기(3일) df = fdr.DataReader('005930','2018') df = df[['Close']] df['ma']= df.rolling(3).mean() # 3일을 기준으로 이동평균 구하기 2) buy & sell 표기 (1) shift를 가지고 열을 맞춰보기 ⇒ 사실은 다음 날 값과, ma 값을 비교해야 하는 것! ⇒ 같은 행에 두면 넘었는지 / 안 넘었는지 쉽게 알 수 있겠죠 df = fdr.DataReader('005930','2018') df = df[['Close']] df['ma']=df.rolling(3).mean().shift(1) # shift(1)을 하여 close와 그직전의 평균값 ma의 행 맞추기 df (2) buy & sell 표기하기 df = fd..

1) 백테스팅 📖 백테스팅이란? - 이전 주가의 추이에 전략을 대입해보는 것 2) 백테스팅 전략 세우기 & 주가 가져오기 (1) 전략 세우기 🎢 이동평균선이란? - 이전 며칠(3일, 5일, 20일, 50일 등) 간의 가격을 평균하여 움직이는 선! ⇒ 일수가 커질수록 곡선이 완만해질 수밖에 없겠죠! 💡 우리가 쓸 전략 - 골든 크로스 : 주가가 높아질 가능성이 있다는 신호 - 데드크로스 : 주가가 낮아질 가능성이 있다는 신호 (2) 주가 가져오기 1. 라이브러리 설치 !pip install yfinance pandas-datareader finance-datareader 2. 주가 가져오기 from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf y..

# 구글 웹 폰트 사용하기 @ import(select한 글꼴 옆에 link를 import로 변경 후 밑에 있는 주소들 복사해서 복붙하기) https://fonts.google.com/?subset=korean&noto.script=Kore Google Fonts Making the web more beautiful, fast, and open through great typography fonts.google.com # 폰트 중간으로 배치하기 # 박스 두줄로 중간에 배치하기 # 이미지 중간에 배치하기 취뽀하기 + if) 퀘스트를 완료했다면 취뽀하기 [결과물]

# 로 이름 설정하기 # title의 폰트 크기 설정 -> font-size : 24px # title의 여백 설정 -> padding : 4px 14px(세로, 가로) # title의 라운드 설정 -> border-radius : 8px [결과물]

1) html 👉 html은 웹페이지에서 뼈대를 담당합니다. 기본적으로 영역과 영역으로 이루어져 있어요. # " / "는 닫힌다라는 의미 2) css 기초 # : 제목 부분을 담당하는 태그 2023 신년계획 # : title로 명칭을 붙이겠다 # title를 빨간색으로 꾸미겠다 : . title{ color: red } # : 소제목 만들기 # : 박스 만들기 단, 이 경우 6개의 박스를 묶는 박스가 또 필요함으로 큰 div를 한 번 더 작성 그 후 보기 편하게 shift + option + f 눌러 정리하기 # 각각의 항목마다 명칭 붙여주기 소제목 : 큰 박스 : 작은 박스 :

2월에 대학교를 졸업 예정으로, 마케팅쪽을 희망하여 본전공인 미디어에 추가로 경영학과를 복수전공 했다. 하지만 생각보다 마케팅 인턴을 뚫기는 어려웠고, 그외 나머지 인턴들은 내가 원하는 고객차원에 관한 마케팅보다 단순한 자료정리/ 업로드물 제작하는 쪽이 많았다. 미디어를 전공한 나는 다양한 과제들을 수행하면서 제작이 나와 맞지 않다는 것을 깨달아 그쪽과는 다른 방향의 마케팅을 하고 싶었다. 직접 게시물을 제작하는 마케팅을 제외하고, 어떤 마케팅이 있는지 찾다가 데이터가 각광받는 것을 알게 되었다. 평소 명확한 근거와 보이는 지표를 중요시하는 성격이 데이터과 잘 맞을 것 같다 생각이 들었다. 그래서 데이터에 관심을 갖고 학교에서 진행했던 Rstudio 기초 수업도 듣고, python 매우 기초 수업도 수강..

1) 초급 ✅ 평균 이상 포인트를 가지고 있으면 '잘 하고 있어요' / 낮으면 '열심히 합시다!' 표시하기 select pu.point_user_id , pu.point, (case when pu.point >= (select avg(point) from point_users) then '잘 하고 있어요!' else '열심히 합시다!' end) as msg from point_users pu ✅ 이메일 도메인별 유저의 수 세어보기 # 나열해서 추출하기 select SUBSTRING_INDEX(email,'@',-1) as domain , COUNT(*) as cnt_do from users u group by domain # Subquery 사용해서 추출하기 select domain, count(*)as..