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인천고래90

이동평균선의 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 아이디어 안녕하세요. 인천고래입니다. 주가의 고점이 아닌 이동평균선의 피크와 트로프 지점을 찾는 알고리즘을 만들었지만 아무래도 명확하게 표현하기 어렵다 보니 여러 가지 고민이 많습니다. 일단은 아이디어 단계로 피크와 트로프를 어떻게 처리할지에 대한 글을 적어 놓겠습니다. 동일한 기간 내에 가까운 위치에 있는 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다. 이동평균선의 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 아이디어 임계값 기반 필터링: 가까운 위치에 있는 피크 또는 트로프 중 더 중요한 것을 선택하는 방법입니다. 예를 들어, 같은 기간 내에 두 개의 피크가 있으면, 더 높은 피크를 선택하거나, 두 개의 트로프 중 더 낮은 트로프를 선택합니다. 이를 위해 prominence..
data-* : HTML5에서 도입된 사용자 정의 데이터 속성 안녕하세요. 인천고래입니다. HTML 작업을 하다 보면 하나의 페이지에 수많은 화면이 표현되다 보니 자연스럽게 HTML코드 및 스타일 & 자바스크립트까지 포함되어 코드량이 자연스럽게 늘어나서 차후에 수정할 일이 생겨서 찾으려 하면 시간이 오래 걸리는 비효율적인 상황들이 발생됩니다. 이런 경우에는 외부 파일로 만들어 놓고 필요할 때에만 불러오는 형식으로 만들어두면 수정할 사항이 발생될 경우 외부 파일 내의 코드만 살펴보면 일이 쉽게 풀리기도 합니다. 이렇게 모듈화(Modularization) 또는 컴포넌트 기반 개발(Component-Based Development) 을 하게 되면 코드의 재사용성을 높이고, 유지 관리를 용이하게 하며, 대규모 애플리케이션의 개발 및 관리를 효과적으로 할 수 있도록 돕습니다..
비동기식 프로그래밍을 위한 async/await, asyncio 사용법 안녕하세요. 인천고래입니다. 이번 글에서는 비동기식 프로그래밍을 하는데 필요한 async/await 키워드 사용법에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다. async/await 사용법 async와 await는 Python 3.5 이상에서 비동기 프로그래밍을 구현하기 위해 사용되는 키워드입니다. 이들을 사용하여 I/O 바운드 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. async async 키워드는 함수 앞에 사용되며, 해당 함수를 '코루틴(coroutine)'으로 만듭니다. 코루틴은 비동기로 실행될 수 있는 함수입니다. async 함수는 호출될 때 실행되지 않고, 대신에 'Future 객체'를 반환합니다. 실제 실행을 위해서는 await, asyncio.run(), event_loop.run_until_comp..
데이터프레임을 엑셀로 변환시 메모리 에러가 발생하는 이유에 대하여. 안녕하세요. 인천고래입니다. 데이터베이스를 사용하지 않고 시계열 데이터를 엑셀 파일로 관리하는 경우가 있는데요. 예를 들어 통합적인 관리를 하기 위해 개별적인 종목별 주가 데이터가 저장된 엑셀 파일을 모두 로드해서 하나의 데이터프레임에 저장한 뒤 엑셀 파일로 통합하는 경우가 있습니다. 이 때 각 종목의 데이터가 많은 경우 메모리 부족 (MemoryError) 에러가 발생이 될 수 있습니다. 일반적으로 데이터프레임은 메모리에 상주해 있는 데이터이고 엑셀로 저장을 할 때 추가적인 메모리를 사용하지 않아도 될 것 같은데 실제로는 추가적인 메모리를 필요로 함으로써 메모리가 부족한 현상이 발생되게 됩니다. 좀 더 자세히 말씀을 드리자면 데이터프레임을 엑셀 파일로 변환할 때 추가적인 메모리 사용이 발생하는 이유는 ..
32비트 가상환경과 64비트 가상환경 구축 명령어의 차이점에 대하여 안녕하세요. 인천고래입니다. 오늘은 이전 글에서 만들었던 64비트 가상환경과 32비트 가상환경을 만드는 명령어 구문에 대해 알아보고 각각의 차이점에 대해서도 설명을 해 보는 시간을 가져보겠습니다. conda create -n py37_64 python=3.7와 set CONDA_FORCE_32BIT=1 && conda create -n py37_32 python=3.7 명령어는 아나콘다를 이용하여 가상환경을 생성하는 명령어이지만, 각각 64비트와 32비트 환경을 생성하는 데 사용됩니다. 이들 명령어의 주요 차이점을 간단히 설명하겠습니다. 아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기 안녕하세요. 인천고래입니다. 아나콘다와 같은 패키지 관리 및 환경 관리 시스템을 사용해서 생성된 환경들은 모두 독립적인 가상환경이라..
아나콘다에서 32비트 가상환경 만들기 안녕하세요. 인천고래입니다. 이번 글에서는 키움OpenAPI와 연계를 하는 파이썬 자동매매 프로그램을 구동시킬 수 있는 32비트 환경을 구축해 보도록 하겠습니다. (이전 글에서는 아나콘다에서 64비트 가상환경을 만들어 봤었는데요~ 아래 링크 확인해주세요.) 아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기 안녕하세요. 인천고래입니다. 아나콘다와 같은 패키지 관리 및 환경 관리 시스템을 사용해서 생성된 환경들은 모두 독립적인 가상환경이라고 할 수 있습니다. 이러한 가상환경은 실제 시스템에 quant.i-whale.com 자 그러면 아나콘다 환경에서 32비트 가상환경을 구축해보겠습니다. 32비트 가상환경을 구축하는 것은 아주 쉽습니다. 1. 아래와 같이 아나콘다 프롬프트(관리자 권한으로 실행 필수)에서 아래와 같은 명령..
아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기 안녕하세요. 인천고래입니다. 아나콘다와 같은 패키지 관리 및 환경 관리 시스템을 사용해서 생성된 환경들은 모두 독립적인 가상환경이라고 할 수 있습니다. 이러한 가상환경은 실제 시스템에 설치된 기본 환경과는 독립적으로, 필요한 패키지와 라이브러리의 특정 버전을 설치하여 사용할 수 있도록 해줍니다. 가상 환경을 사용하는 이유는 다음과 같습니다: 의존성 관리: 프로젝트별로 다른 버전의 패키지를 사용할 수 있으며, 서로 충돌 없이 독립적으로 관리할 수 있습니다. 환경 격리: 가상 환경은 프로젝트별로 필요한 패키지와 그 의존성만을 포함하므로, 프로젝트간의 의존성 충돌을 방지합니다. 편리한 복제 및 배포: 가상 환경을 통해 프로젝트의 패키지 요구 사항을 쉽게 다른 시스템에 복제하거나 배포할 수 있습니다. 따라서, ..
파이썬으로 엑셀 파일의 컬럼명 변경하기 안녕하세요. 인천고래입니다. 데이터베이스가 아닌 엑셀 파일로 주가 데이터를 저장하는 경우가 있는데요 이런 경우에 특정 셀의 값을 업데이트하기 위해 엑셀 파일을 열어서 수정하는 경우가 있습니다. 파이썬에서는 이런 기능을 지원하는데 오늘은 엑셀 파일의 컬럼명을 변경하는 코드를 작성해 보겠습니다. 엑셀파일이 있는지 확인 openpyxl , load_workbook모듈을 사용하여 엑셀시트의 인스턴스 생성 활성화된 시트 지정 시트의 첫번째 행의 셀들 중에서 "날짜"로 되어 있는 컬럼이 있는지? 확인 엑셀 인스턴스 저장하고 끝내기. from openpyxl import load_workbook as xlsx_load_workbook try: # 기존의 파일이 존재하면 마지막 행의 데이터 날짜 이후부터 데이터를 가져..
strptime()과 strftime()의 차이점: 날짜와 문자열 사이의 변환 마스터하기 안녕하세요. 인천고래입니다. 날짜와 시간을 다루는 것은 거의 모든 프로그래밍 프로젝트에서 흔히 마주치는 과제입니다. 특히, 날짜 데이터를 사용자가 읽을 수 있는 문자열로 표시하거나, 사용자 입력을 날짜 객체로 변환해야 할 때가 자주 있죠. Python에서는 이런 작업을 쉽게 할 수 있도록 strptime()과 strftime() 두 함수를 제공합니다. 이 두 함수는 비슷해 보일 수 있지만, 서로 다른 역할을 합니다. 이 블로그 글에서는 strptime()과 strftime()의 차이점을 이해하기 쉽게 설명하려고 합니다. strptime(): 문자열을 날짜 객체로 변환하기 strptime() 함수는 "string parse time"의 약자로, 문자열 형태의 날짜를 Python의 datetime 객체로 변..
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