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미해결비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 1 - 무위험 전략 학습하기
에러코드 질문
수업처럼 리플 조회 이후를 주석 처리 없이 실행하면 아래처럼 오류가 나는데요. 어떻게 수정하면될까요?xcoin_api_client.py 를 수정해야할거같은데요.Traceback (most recent call last): File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/bithumb_public_api.py", line 143, in <module> result = get_btci() File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/bithumb_public_api.py", line 83, in get_btci result = api.xcoinApiCallGET(url, rgParams) File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/xcoin_api_client.py", line 138, in xcoinApiCallGET return (json.loads(self.contents)); File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/__init__.py", line 346, in loads return defaultdecoder.decode(s) File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from Nonejson.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
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미해결파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1
이틀째 설치에서 멈췄어요..제발도와주세요
선생님..ㅠㅠ 이틀째 혼자 해결해보려했지만 도저히 안되겠어서 질문드립니다..주피터랩에서 아래 명령어 실행시 아래 사진처럼 오류가뜹니다... 혹시나 해서 3.11 로 설치된 버전은 윈도우에서 에러뜬다고 해서 다운그레이드로 3.10.9도 했는데 소용이 없습니다 ㅠㅠ에러는 밑에 더 많습니다...!pip install pandas==0.25.3 error: subprocess-exited-with-error python setup.py bdist_wheel did not run successfully. exit code: 1 [930 lines of output] C:\Users\E\AppData\Local\Temp\pip-install-pae_e_5b\pandas_3f818e724d534a0eaa4782a616cf7235\setup.py:12: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html import pkg_resources C:\Users\E\anaconda3\Lib\site-packages\setuptools\__init__.py:80: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer and fetch_build_eggs are deprecated. !! ******************************************************************************** Requirements should be satisfied by a PEP 517 installer. If you are using pip, you can try `pip install --use-pep517`. ******************************************************************************** !! dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) running bdist_wheel running build running build_py creating build creating build\lib.win-amd64-cpython-311 creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\conftest.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\testing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\_typing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\_version.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\api copying pandas\api\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\api creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\arrays copying pandas\arrays\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\arrays creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\chainmap.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\pickle_compat.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\_optional.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\accessor.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\algorithms.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\api.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\apply.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\base.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\config_init.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\frame.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\generic.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\index.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\indexers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\indexing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\missing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\nanops.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\resample.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\series.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\sorting.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\strings.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\window.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\errors copying pandas\errors\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\errors creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\api.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\clipboards.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\date_converters.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\feather_format.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\gbq.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\gcs.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\html.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\packers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\parquet.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\parsers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\pickle.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\pytables.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\s3.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\spss.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\sql.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\stata.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\_core.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\_misc.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_algos.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_base.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_compat.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_downstream.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_errors.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_expressions.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_join.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_lib.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_multilevel.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_nanops.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_optional_dependency.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests
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해결됨파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part2
short index 관련 질문드립니다.
안녕하세요?좋은 강의 잘 듣고 있습니다.한가지 궁금한 게 있습니다. 선생님은 short index를 다음과 같이 정의하셨는데요,short_index = _df[ ((_df['position'] - df['position'].shift()) == -1) & (df['position'] == -1)].index 어차피 index 값이 -1,0,1 만 있으므로 아래의 short_index2 값과 short_index 값이 같은 걸 확인했습니다. (short_index.equals(short_index2)=>True) short_index2 = _df[ ((df['position'].shift()) == 0)& (df['position'] == -1))].index 혹시 빼기를 하신 특별한 이유가 있으신 걸까요?감사합니다.
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미해결비트코인 알고리즘 트레이딩 봇 개발
베이지안에서 질문있습니다.
pbounds = { 'revenue_rate' : (0.005,0.015), 'max_loss_rate' : (0.05,0.3), 'increase_rate' : (0.1,0.4), 'buy_cnt_limit' : (5,20), 'buy_amt_unit' : (10,20) } 여기서 buy_cnt_limit은 사실 정수가 나와야 하는데. 베이지안 최적화 후에 반올림하여 수정하는 방법밖에 없을까요?
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미해결파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part2
CAGR, sharpratio 값이 다르게 나오는 이유?..추측?
선생님 안녕하세요! 제가 선생님 강의를 전부 너무 잘 수강하고 있습니다. 먼저 감사하다는 말씀을 드리고 싶어요! 강의 39분쯤 말씀하신, 저런 값들이 다른이유에대해 제가..감히 생각하는 바로는,선생님께서 제공해주신 종목들의 가격과, 제가 마켓와치에서 크롤링해서 가져온 종목들의 close 데이터 가격이 좀 다르더라구요! 그래서 그게 왜 다른지도 궁금하고, 혹시 그것이 원인이 아닐까 생각도 듭니다! 항상 좋은 강의감사드립니다.
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미해결모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기
Colab 실습 - 올웨더 투자 전략 구성 및 백테스트 마지막 질문요
마지막 연도별 수익률 계산에서 만약 2022년 도 수익률을 보려면, 아래와 같이 코드를 변경해서 사용하면 안되나요?파이썬이 첨인지라,, 어떻게 변형해서 사용할지 이해를 잘 못했습니다,, # 연도별 수익률 계산 df_2022 = df.loc['2022-12-31'] / df.loc['2022-01-01'] - 1 df_2022.plot(figsize=(20,6), kind='bar'); plt.title('2022년 수익률');
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미해결비트코인 선물거래 자동매매 시스템(저자직강)
ec2 사용하려고하는데 사이즈
안녕하세요 강사님!해당 프로그램 ec2 인스턴스로 돌리고 싶은데사이즈는 어느정도가 좋을까요?백테스트나 다른 것들은 로컬에서 돌릴예정이고실제 트레이딩 봇만 구동하려고합니다
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미해결파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1
강의자료
선생님이 사용하시는 강의자료 따로 다운 받을 수 있나요?
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해결됨파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1
2.6 reindex 관련 예제 질문
아래의 에러가 발생했을 때 어떻게 진행해야 할지 모르겠습니다.df1과 df2의 실행이 안됩니다.--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:198, in Scope.resolve(self, key, is_local) 197 if self.has_resolvers: --> 198 return self.resolvers[key] 200 # if we're here that means that we have no locals and we also have 201 # no resolvers File ~\anaconda3\Lib\collections\__init__.py:1004, in ChainMap.__getitem__(self, key) 1003 pass -> 1004 return self.__missing__(key) File ~\anaconda3\Lib\collections\__init__.py:996, in ChainMap.__missing__(self, key) 995 def __missing__(self, key): --> 996 raise KeyError(key) KeyError: 'Timestamp' During handling of the above exception, another exception occurred: KeyError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:209, in Scope.resolve(self, key, is_local) 205 try: 206 # last ditch effort we look in temporaries 207 # these are created when parsing indexing expressions 208 # e.g., df[df > 0] --> 209 return self.temps[key] 210 except KeyError as err: KeyError: 'Timestamp' The above exception was the direct cause of the following exception: UndefinedVariableError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:666, in BaseExprVisitor.visit_Call(self, node, side, **kwargs) 665 try: --> 666 res = self.visit(node.func) 667 except UndefinedVariableError: 668 # Check if this is a supported function name File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:549, in BaseExprVisitor.visit_Name(self, node, **kwargs) 548 def visit_Name(self, node, **kwargs): --> 549 return self.term_type(node.id, self.env, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:85, in Term.__init__(self, name, env, side, encoding) 84 self.is_local = tname.startswith(LOCAL_TAG) or tname in DEFAULT_GLOBALS ---> 85 self._value = self._resolve_name() 86 self.encoding = encoding File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:109, in Term._resolve_name(self) 107 is_local = False --> 109 res = self.env.resolve(local_name, is_local=is_local) 110 self.update(res) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:211, in Scope.resolve(self, key, is_local) 210 except KeyError as err: --> 211 raise UndefinedVariableError(key, is_local) from err UndefinedVariableError: name 'Timestamp' is not defined During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 2 1 # 삼성전자 ----> 2 df1 = fdr.DataReader("005930", '2018-01-02', '2018-10-30') 4 # KODEX 200 (ETF) 5 df2 = fdr.DataReader("069500", '2018-01-03', '2018-10-30') File ~\anaconda3\Lib\site-packages\FinanceDataReader\data.py:19, in DataReader(symbol, start, end, exchange, kind) 16 start, end = _validate_dates(start, end) 17 if (symbol.isdigit() and len(symbol)==6 and exchange==None) or \ 18 (symbol.isdigit() and exchange and exchange.upper() in ['KRX', '한국거래소']): ---> 19 return NaverDailyReader(symbol, start, end, exchange, kind).read() 21 if (symbol.isdigit() and exchange and exchange.upper() in ['KRX-DELISTING']): 22 return KrxDelistingReader(symbol, start, end, exchange, kind).read() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\FinanceDataReader\naver\data.py:29, in NaverDailyReader.read(self) 26 df.sort_index(inplace=True) 27 df['Change'] = df['Close'].pct_change() ---> 29 return df.query('index>=%r and index<=%r' % (self.start, self.end)) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4474, in DataFrame.query(self, expr, inplace, **kwargs) 4472 kwargs["level"] = kwargs.pop("level", 0) + 2 4473 kwargs["target"] = None -> 4474 res = self.eval(expr, **kwargs) 4476 try: 4477 result = self.loc[res] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4612, in DataFrame.eval(self, expr, inplace, **kwargs) 4609 kwargs["target"] = self 4610 kwargs["resolvers"] = tuple(kwargs.get("resolvers", ())) + resolvers -> 4612 return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\eval.py:353, in eval(expr, parser, engine, truediv, local_dict, global_dict, resolvers, level, target, inplace) 344 # get our (possibly passed-in) scope 345 env = ensure_scope( 346 level + 1, 347 global_dict=global_dict, (...) 350 target=target, 351 ) --> 353 parsed_expr = Expr(expr, engine=engine, parser=parser, env=env) 355 # construct the engine and evaluate the parsed expression 356 eng = ENGINES[engine] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:813, in Expr.__init__(self, expr, engine, parser, env, level) 811 self.parser = parser 812 self._visitor = PARSERS[parser](self.env, self.engine, self.parser) --> 813 self.terms = self.parse() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:832, in Expr.parse(self) 828 def parse(self): 829 """ 830 Parse an expression. 831 """ --> 832 return self._visitor.visit(self.expr) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:421, in BaseExprVisitor.visit_Module(self, node, **kwargs) 419 raise SyntaxError("only a single expression is allowed") 420 expr = node.body[0] --> 421 return self.visit(expr, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:424, in BaseExprVisitor.visit_Expr(self, node, **kwargs) 423 def visit_Expr(self, node, **kwargs): --> 424 return self.visit(node.value, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:750, in BaseExprVisitor.visit_BoolOp(self, node, **kwargs) 747 return self._maybe_evaluate_binop(op, node.op, lhs, rhs) 749 operands = node.values --> 750 return reduce(visitor, operands) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:743, in BaseExprVisitor.visit_BoolOp.<locals>.visitor(x, y) 742 def visitor(x, y): --> 743 lhs = self._try_visit_binop(x) 744 rhs = self._try_visit_binop(y) 746 op, op_class, lhs, rhs = self._maybe_transform_eq_ne(node, lhs, rhs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:739, in BaseExprVisitor._try_visit_binop(self, bop) 737 if isinstance(bop, (Op, Term)): 738 return bop --> 739 return self.visit(bop) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:723, in BaseExprVisitor.visit_Compare(self, node, **kwargs) 721 op = self.translate_In(ops[0]) 722 binop = ast.BinOp(op=op, left=node.left, right=comps[0]) --> 723 return self.visit(binop) 725 # recursive case: we have a chained comparison, a CMP b CMP c, etc. 726 left = node.left File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:536, in BaseExprVisitor.visit_BinOp(self, node, **kwargs) 535 def visit_BinOp(self, node, **kwargs): --> 536 op, op_class, left, right = self._maybe_transform_eq_ne(node) 537 left, right = self._maybe_downcast_constants(left, right) 538 return self._maybe_evaluate_binop(op, op_class, left, right) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:458, in BaseExprVisitor._maybe_transform_eq_ne(self, node, left, right) 456 left = self.visit(node.left, side="left") 457 if right is None: --> 458 right = self.visit(node.right, side="right") 459 op, op_class, left, right = self._rewrite_membership_op(node, left, right) 460 return op, op_class, left, right File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:670, in BaseExprVisitor.visit_Call(self, node, side, **kwargs) 667 except UndefinedVariableError: 668 # Check if this is a supported function name 669 try: --> 670 res = FuncNode(node.func.id) 671 except ValueError: 672 # Raise original error 673 raise File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:614, in FuncNode.__init__(self, name) 612 def __init__(self, name: str) -> None: 613 if name not in MATHOPS: --> 614 raise ValueError(f'"{name}" is not a supported function') 615 self.name = name 616 self.func = getattr(np, name) ValueError: "Timestamp" is not a supported function
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미해결파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1
my_data
my_data 자료를 최신 자료 기준으로 실습 할 수 있도록 2020,2021,2022년도 분도 올려주시면 좋겠습니다.
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미해결평생 써먹는 데이터 기반 투자법 with 파이썬 퀀트 투자
리밸런싱에서 주기와 가중치 변경시 오류 현상
안녕하세요. 이전 맛집지도 프로젝트부터 이번 강의까지 재미있게 수강하고 있습니다. 다음 강좌도 재미있는 콘텐츠 내주시면 수강하려고 합니다.다름이 아니라, [2-5. 리밸런싱 기법]에서 강의에서는 weight를 1:1로 설정하고, Month 단위 리밸런싱만 다루는데요. 리밸런싱 주기를 quarter 또는 year로 하고 가중치를 달리 먹이면 오류가 발생합니다.closeDateSet의 날짜와 rebalancingDate의 날짜가 일치하지 않기 때문인 것 같은데요. 나름대로 열심히 손대봐도 답을 못찾아서 도움을 부탁드립니다. weight를 어떻게 집어 넣는지 다뤄주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.# 데이터 로드 stockETF = getCloseData("SPY", "2002", "2022-6-17") # 주식 ETF bondETF = getCloseData("IEF", "2002", "2022-6-17") # 채권 ETF # kodex200 = 069500 # kodex10Bond = 152380 # S&P500 = SPY # 미국 7-10 국채 = IEF closeDataSet = pd.concat([stockETF, bondETF], axis=1) closeDataSet.columns = ['stockETF', 'bondETF'] closeDataSet.dropna(inplace=True) closeDataSet # 종목의 상장일을 기준으로 리밸런싱 날짜 선별 # rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet) rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet, "quarter") rebalancingDate # 리밸런싱 날짜에 맞춰서 가중치 설정 weightSet1 = pd.DataFrame({ 'stockETF': [0.7] * len(rebalancingDate), 'bondETF': [0.3] * len(rebalancingDate) }, index=rebalancingDate) # 모든 리밸런싱 날짜에 대한 가중치 지정 rebalPortfolioDayReturn, rebalPortfolioCumulativeReturn = getRebalancingPortfolioResult(closeDataSet, weightDf=weightSet1)
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미해결비트코인 선물거래 자동매매 시스템(저자직강)
갑자기 에러가 생깁니다.. 해결 방법 좀 알려주세요.
잘되던 프로그램이 불현듯long take profit-get_position_amt error msg:ExecuteError [Executing] -5000: GET /fapi/v1/positionRisk is retired, please use GET /fapi/v2/positionRisk 메세지를 내보내며 계속 오류가 납니다종목 관계없이 생기는데숏포지션은 되면서 롱에서만 생기는데 해결방법좀 알려주시면 감사하겠습니다.
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미해결퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1
파이참 가상환경 설정도 해주어야 되는지
궁금합니다.
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미해결비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 2 - 자동수익 코인봇 만들기
손절 코드 추가하려면 어떻게 해야 할까요?
안녕하세요:)강의 정말 잘 듣고 있습니다.혹시 수익률이 마이너스일 경우 손절 하는 코드는 따로 없는 것 같던데, 백테스팅, 실전 코드에 업데이트 해주실 수 있으실까요?수익률이 -3%가 되면 매도 할 수 있으면 더 좋은 전략이 될 수 있을 것 같은데... 코린이라 한계가 있습니다..
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미해결퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1
파이썬 예제 코드 실습 에러
예제 코드를 파이참을 실행해서 어느 프로그램 경로에다가 어떤식으로 연결해야 실행이 되는지 잘 모르겠습니다. 현재 예제 코드가 실행이 잘 안되서요
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미해결비트코인 선물거래 자동매매 시스템(저자직강)
선생님 타지표 문의 드립니다.
혹시 실시간으로 zigzag 지표를읽어드리고 싶은데어떻게 불러서 사용해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다.
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미해결금융데이터 분석을 위한 판다스 활용법
DataFrame 강의 중 About NaN 질문입니다.
안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.강의 중 DataFrame 값 중 NaN인 값의 날짜를 추출하는 방법이 있었습니다. 이 부분이 잘 이해가 안가서 질문을 드립니다.df_samsung_close.isna() 를 하게 되면, 삼성전자의 종가값이 있는 날은 False, 없는 날은 True이고 인덱스가 날짜인 데이터프레임이 조회됩니다. 따라서, df_samsung_close.isna().values를 하면 True와 False로 이루어진 numpy array가 출력됩니다. 이때 선생님께서는 df_samsung_close[df_samsung_close.isna().values].index를 이용해서 답을 찾으셨는데,일단 데이터프레임[np array]가 의미하는 바를 모르겠습니다. 데이터프레임[np.array(true, false,...)] 했더니 true인 값만이 조회가 되는 syntax가 잘 이해가 가지 않아서요.설명해주실 수 있나요?
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미해결모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기
FinanceDataReader 관련 문의드립니다
FinanceDataReader로 코스피, 코스닥 데이터를 불러오면 강의에서는 컬럼이 10개인데 제가 불러들이니까 컬럼 17개에 symbol, sector, industry가 안나오고 다른 카테고리들이 나오는데 FinanceDataReader가 업데이트가 되어서 그런건가요?
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미해결평생 써먹는 데이터 기반 투자법 with 파이썬 퀀트 투자
리밸런싱 포트폴리오 구현 원리 질문있습니다.
안녕하세요.리밸런싱 포트폴리오 구현 원리에서 리밸런싱 일자(노란색) 비중을 리밸런싱 기간이 아닌 모든 행에 곱해주면 곱하는 날 모두 리밸런싱이 적용되는 것이 아닌가요? 리밸런싱 일자에만 비중을 곱해주고 나머지는 그대로 누적수익률을 구해야하는 것이 아닌지 이해가 잘 가지 않아서 질문드립니다.
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미해결비트코인 선물거래 자동매매 시스템(저자직강)
다음과 같은 에러가 발생하네요...
설정된 XRP에서는 문제가 없으나TRX.ETH (아직 이 두종목만 돌려서 다른종목은 확인안됨)등에서 처음 거래만 되고 다음과 같은 에러가 발생합니다.long open position-trade_buy_long error msg:ExecuteError [Executing] -1111: Precision is over the maximum defined for this asset.cancel before timestep-long ask_order_status error msg:ExecuteError [Executing] -1102: Mandatory parameter 'orderId' was not sent, was empty/null, or malformed.Precision 설정에 문제가 있는것인지아니면 따로 설정해줘야 하는것인지 궁금합니다.설정에서 문제가 있다면 어떤것을 수정해야 하는지알고 싶습니다.