(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
그날 장마감 후 주식테마맵을 만드려고 합니다. 조언좀 주시면 감사하겠습니다. 1. 현재 키움증권 open api를 통해 10% 이상 상승종목을 수집합니다. 네이버 뉴스 검색 api를 통해 상승종목을 검색해 상승이유를 찾습니다. 테마맵을 만듭니다. 이렇게 실행했더니 문제가 생겼습니다. 아래를 참고해 상승종목이 테마별로 잘 묶이는 방법을 조언해주시면 감사하겠습니다. 1. 종목과 테마맵 불일치.(EX 화장품 종목인데 반도체 테마에 묶인 경우) 2. 반도체 테마가 반도체 테마로 묶이지 않고 개별상승 종목으로 분류 되는 경우.
왼쪽 코드 맨아래 설명을 생략하신거 같은데요 NULL은 숫자 0이 아니잖아요 그래서 NULL==0은 거짓이니까 0이라고 생각했습니다 그래서 저는 출력 시 NULL==0의 결과: 0 이라고 생각했거든요 그런데 오른쪽 출력값에 1이라고 나와있더라구요 오타인가요? 아니면 제가 이해를 잘 못한건가요??
현재 경력 기술서는 큰돌님이 말씀하신 것과 비슷하게 하나의 이슈에 대한 문제, 분석, 해결 과정, 결론 및 소감 형태로 나열되어 있습니다. 여기서 문제점이, 이슈가 많을수록, 내용이 많을수록 비대해지더라구요.. 한, 두 줄 내로 줄여도 이슈가 많으니 페이지는 자꾸 늘어나고 있습니다. 경력기술서 내용을 포트폴리오에 넣어 분산시켜야 할지, 굵직한 이슈만 적어야할지, 방향에 대해 고민이 됩니다. 경력기술서의 존재 이유?(면접관이 왜 보는지, 어떤 부분을 중심으로 보는지 등) 같은게 궁금합니다.
학습하다가 궁금증이 생겨 질문 남겨드립니다. 그런데 __le__ 하고 __ge__ 를 실무에서 사용할 때, 헷갈릴것같아서 __le__만 사용하는 경우도 있나요? # __le__ : 작거나 같다 # __ge__ : 크거나 같다 def __le__(self, x): print('Called >> __le__') if self._price <= x._price: return True else: return False def __ge__(self, x): print('Called >> __ge__') if self._price >= x._price: return True else: return False 이거를 그냥 def __le__(self, x): print('Called >> __le__') if self._price >= x._price: return True else: return False 이런식으로 중간에 부등호만 바꿔도 정상 작동은 하긴하던데,, 혹시 하나로 통일해서 사용한다면 문제점이 발생할 수 있나요?
업캐스팅 문제 예시 5번문제와 6번 문제 질의입니다. 5번 문제에서 최초 A b = new B(1) 에서 부모 기본생성자를 방문하므로 "생성자 of A" 출력 그다음으로 자식 기본생성자를 방문하므로 "생성자 BB1" 출력 3. 그러나 6번 문제에서는 최초 A b = new B(1) 로 5번 문제와 동일한 형태의 생성자가 존재하지만 부모의 기본 생성자인 A()가 호출되지 않아서 "생성자 of A"가 출력되지 않았습니다. -> 혹시 어떤 부분이 다르기에 부모의 기본생성자가 호출되지 않은건가요? 감사합니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
'(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI' 강의와 'AI로 만드는 KR/US 퀀트 트레이딩 노드 분석 시스템 (바이브코딩)' 강의의 차이점이 뭔가요? 둘다 유사한 기능을 하는데, 사용 도구가 다른건가요? 그리고 이 프로그램이 완성되면 '연기금'이 보유한 주식과 거래량 추적이 가능한지요?
--Weekly Retention WITH base AS( SELECT user_pseudo_id, event_name, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, DATE_TRUNC(DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ), first_week_data AS( #first_week 추출 SELECT DISTINCT user_pseudo_id, event_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week, FROM base ), week_diff_user_cnt_data AS( #week_diff 및 user_cnt 추출 SELECT week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK(MONDAY)) AS week_diff FROM first_week_data ) GROUP BY week_diff ) #first_week_user_cnt 및 retention_ratio 추출 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 3) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY week_diff) AS first_week_user_cnt FROM week_diff_user_cnt_data ) ORDER BY week_diff --Monthly Retention WITH base AS( SELECT user_pseudo_id, event_name, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, DATE_TRUNC(DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), MONTH) AS event_month, FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ), first_month_data AS( #first_month 추출 SELECT DISTINCT user_pseudo_id, event_month, MIN(event_month) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_month, FROM base ), month_diff_user_cnt_data AS( #month_diff 및 user_cnt 추출 SELECT month_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_month, first_month, MONTH) AS month_diff FROM first_month_data ) GROUP BY month_diff ) #first_month_user_cnt 및 retention_ratio 추출 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_month_user_cnt), 3) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY month_diff) AS first_month_user_cnt FROM month_diff_user_cnt_data ) ORDER BY month_diff 더 보완할 점은 없는지 평가해 주시면 감사하겠습니다. 강의 항상 정말 잘 듣고있습니다.
print("우리집 "+ animal +"의 이름은 " + name + "입니다."); 는 이해했습니다. 그 밑에 문인 print(name+"는 "+str(age)+"살이며, "+ hobby +"을 좋아합니다 ");로 끝나는데, 맨 앞은 왜 " + name +" 형태가 아닌지가 궁금합니다.
