inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

묻고 답해요

173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

사이트 주소가 나오질 않습니다.

미해결

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2

강의 영상 7:00을 보면 제시된 코드를 실행하면 "Running on http://127.0.0.1:8050"가 출력이 되어야 할텐데, 계속 runcell('Section3 Div1', 'C:/Users/user/Downloads/Section3 Dash_ Div.py ') <IPython.lib.display.IFrame at 0x1a139de5010> 이것만 출력됩니다. 아래 다른 질문글에 대한 답변을 다 시도해봤는데도, 좀처럼 해결이 되지 않습니다. 사용한 코드입니다. dash랑 dash_html_components는 다 설치되어 있는 상태입니다. 코드를 수정하지도 않았습니다. #%% Section3 _ Div1 # Dash 모듈 불러오기 import dash import dash_html_components as html # app 객체생성 app = dash.Dash() # app 레이아웃 설정 app.layout = html.Div([ html.Div(['Div1']), html.Div(['Div2']) ]) # app 실행 if name =='__main__': app.run_server()

  • python
  • 차트분석
  • anaconda
  • plotly
  • 퀀트
임도근 댓글 1 좋아요 0 조회수 262

IBKR Desktop Global Configuration 설정

해결됨

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트2: Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩

안녕하세요 강사님 IBKR Desktop 다운로드 이후 api 설정을 해주려고 했는데요 뭔가 버전이 다른 건지 화면이 달라서 어디서 설정을 할 수 있는지가 잘 안보여서 문의드립니다! 감사합니다!

  • python
  • 객체지향
  • 퀀트
luca 댓글 2 좋아요 1 조회수 438

환경설정

해결됨

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트2: Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩

yml 파일을 통한 윈도우 환경 셋팅을 진행하였는데 위와 같은 오류가 나옵니다. 추가적으로 설치가 필요한 환경이 있으면 정리 부탁드립니다.

  • python
  • 객체지향
  • 퀀트
Kwangsic Hyun 댓글 1 좋아요 1 조회수 309

하이레벨 오버뷰 관점이란 용어 뜻 문의

해결됨

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석

하이레벨 오버뷰 관점이란 말이 무슨 뜻인지 설명 부탁드립니다.

  • python
  • 머신러닝
  • pandas
  • 객체지향
  • 퀀트
  • 병렬-처리
아라레 댓글 1 좋아요 1 조회수 936

Qouta 리스트에 아무것도 안나옵니다.

미해결

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석

spot이라고 검색을 하면 머라고 나와야하는데 아무것도 안나옵니다.. 제가 빠트린 작업이 있을까요?

  • python
  • 머신러닝
  • pandas
  • 객체지향
  • 퀀트
  • 병렬-처리
이승빈 댓글 4 좋아요 2 조회수 424

하드웨어 용량 사용 승인 요청 거부

해결됨

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석

안녕하세요. 강의 영상을 보면서 Korea Central 지역에 Quotas 요청을 보냈는데 아래와 같이 나오면서 승인이 안되네요 QMS Update - Status: ResourceType: crpCores { Quota Bucket: TotalLowPriorityCores Status Description: Due to very high rates of Spot consumption, Microsoft is unable to approve additional quota at this time State: SpotVMNotAllowedForPayGCustomer Current Quota: 3 New Quota: 16 } Properties: [location, koreacentral] } Korea South 지역에 요청해도 동일하게 되지 않습니다. 어떻게 해야할까요? QMS Update - Status: ResourceType: crpCores { Quota Bucket: TotalLowPriorityCores Status Description: Due to very high rates of Spot consumption, Microsoft is unable to approve additional quota at this time State: SpotVMNotAllowedForPayGCustomer Current Quota: 3 New Quota: 16 } Properties: [location, koreasouth] }

  • python
  • 머신러닝
  • pandas
  • 객체지향
  • 퀀트
  • 병렬-처리
  • azure
luca 댓글 3 좋아요 1 조회수 500

수익률이 맞는지 코드 문의 드립니다.

미해결

평생 써먹는 데이터 기반 투자법 with 파이썬 퀀트 투자

안녕하세요 수강을 하여 만족스러운 강의를 들었습니다. 개인적으로 궁금한 것을 구현했는데 소스가 맞는지 검증 부탁드려도 될까 합니다. 생각해 본 부분을 짜보긴 했지만 수익률이 잘못 나온 듯하여 오류를 아무리 검증해보려고해도 알 수가 없어서 문의드립니다. 추가로 다른 분에게도 도움이 되길 바라고, 또한 제 코드에서도 최적화 할 부분이 보일 듯하니 조언 부탁드립니다. 강의에서 나온 부분이 많기에 주석과 맥락등은 일부 제거 했습니다. [조건] 종목 TQQQ, SCHD adj_close 값 TQQQ RSI<30 : TQQQ 3% 비중 증가 , SCHD 3%비중 감소 리밸런싱 5:5 매 반기마다 실행 !apt-get update -qq !pip install yfinance import yfinance as yf import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np # 수정종가 def getAdjCloseData(ticker, end=None): return yf.download(ticker, period='12y')['Adj Close'] # RSI 데이터 def getRSIData(closeDataSet, periods=""): average_periods = 14 # 이평 초기에 값은 나오지 않기 때문에 더 계산하고 자름 delta = closeDataSet.diff() # closeDataSet - closeDataSet.shift(1) # 변화량 if periods != "": delta = delta.iloc[(periods + average_periods) * -1:] AU = pd.DataFrame(np.where(delta>=0, delta, 0), delta.index, delta.columns) AD = pd.DataFrame(np.where(delta<0, delta.abs(), 0), delta.index, delta.columns) # SMA AU_MA = getSimpleMovingAverage(AU, average_periods) AD_MA = getSimpleMovingAverage(AD, average_periods) rsi = AU_MA / (AU_MA + AD_MA) * 100 # RSI Signal rsiSignal = getSimpleMovingAverage(rsi, 9) if periods != "": rsi = rsi[average_periods:] rsiSignal = rsiSignal[average_periods:] return rsi, rsiSignal # RSI 값에 따른 리밸런싱 날짜 def getRSIRebalancingDate(closeDataSet, RSI = 30): rsi, rsiSignal = getRSIData(closeDataSet) data = rsi.copy() data = pd.DataFrame(data) dataIndex = data[data.iloc[:, 0] <= RSI].index return dataIndex def getWeightByRSI(closeDataSet): RSIrebalancingDate = getRSIRebalancingDate(closeDataSet, 30) # RSI가 30이하일 때 리밸런싱 날짜 rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet, 'half') # 동일비중 리밸런싱 할 날짜 rebal = pd.DataFrame([[1/len(closeDataSet.columns)] * len(closeDataSet.columns)] * len(rebalancingDate), index=rebalancingDate, columns=closeDataSet.columns) rebal['period'] = 1 # 기간에 따른 리밸런싱 rsiRebal = pd.DataFrame([[1/len(closeDataSet.columns)] * len(closeDataSet.columns)] * len(RSIrebalancingDate), index=RSIrebalancingDate, columns=closeDataSet.columns) rsiRebal['period'] = 0 # RSI에 따른 리밸런싱 weightDf = pd.concat([rebal, rsiRebal], axis=0) weightDf = weightDf.sort_index() # 리밸런싱 날짜 별 for i in range(1, len(weightDf)): if weightDf.iloc[i]['period'] == 1: # 기간에 따른 리밸런싱 weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] = weightDf.iloc[0, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] = weightDf.iloc[0, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] else: # RSI에 따른 리밸런싱 weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] = weightDf.iloc[i-1, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] * 1.03 weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] = weightDf.iloc[i-1, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] * 0.97 return weightDf def getRSIPortfolioResult(closeDataSet): weight = getWeightByRSI(closeDataSet) weightDf = pd.DataFrame(weight) rebalancingDate = weightDf.index portfolio = pd.DataFrame() # 빈 데이터 프레임 생성 totalAsset = 1 # 총 자산, 초기값 1 start = rebalancingDate[0] # 리밸런싱 날짜, 초기값 첫 투자일 for end in rebalancingDate[1:]: weight = weightDf.loc[start] # 당월 리밸런싱 비율 weight = weight.drop('period') priceData = closeDataSet.loc[start:end] # 당월 가격 데이터 cumReturn = getCumulativeReturn(priceData) # 당월 누적 수익률 weightedCumReturn = weight * cumReturn # 당월 리밸런싱 비율이 반영된 누적 수 netCumReturn = totalAsset * weightedCumReturn # 전월 투자 결과 반영 (이전 블록의 누적 수익을 포함시킴) start = end # start 갱신 totalAsset = netCumReturn.iloc[-1].sum() # 총 자산 갱신 portfolio = pd.concat([portfolio, netCumReturn]) # 매월 데이터 추가 portfolio = portfolio.loc[~portfolio.index.duplicated(keep='last')] # 중복 데이터 제거 portfolioCumulativeReturn = portfolio.sum(axis=1) # 포트폴리오 누적 수익률 portfolioDayReturn = (portfolioCumulativeReturn / portfolioCumulativeReturn.shift(1)).fillna(1) # 포트폴리오 일간 수익률 return portfolioDayReturn, portfolioCumulativeReturn closeDataSet = pd.DataFrame() TQQQ = getAdjCloseData("TQQQ") # TQQQ SCHD = getAdjCloseData("SCHD") # SCHD closeDataSet = pd.concat([TQQQ , SCHD ], axis=1) closeDataSet.columns = asset closeDataSet.dropna(inplace=True) _, rsiCumReturn = getRSIPortfolioResult(closeDataSet) rsiMomentumCAGR, rsiMomentumDD, rsiMomentumMDD = getEvaluation(rsiCumReturn)

  • python
  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
댓글 1 좋아요 0 조회수 339

Var 전개식 질문

해결됨

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 3

좋은 강좌 감사합니다. 손필기하면서 강좌 보고 있어요. 강좌 중 Var 전개식에서 E[{(X-E[X]) - (Y-E[Y])}^2] 로 표기되어 있는데요. E[{(X-E[X]) + (Y-E[Y])}^2] 이 맞는 표현 같습니다. 그래야 u,v 치환해도 맞으니깐요.

  • python
  • 투자
  • 금융공학
  • 퀀트
  • 백테스팅
dukim 댓글 1 좋아요 2 조회수 395

처음 requirements.txt 폴더, 문의 드립니다.

미해결

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다) - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 말그대로 아나콘다3 깔려있는 폴더에 파일을 넣었는데. 계속 에러가 납니다. 어떻게 해야할까요 아나콘다 폴더가아닌 다른 폴더에 넣어야할까요? vs코드로 파이썬 공부하다가 이걸로하려니 어지럽네요ㅠㅠ

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
GUN TAE PARK 댓글 2 좋아요 0 조회수 509

ta 모듈을 못 찾습니다

미해결

비트코인 알고리즘 트레이딩 봇 개발

ta 를 계속 못 찾아서 install 한 lib 를 삭제하고 다시 설치했는데 같은 오류가 발생합니다

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
8888 댓글 1 좋아요 0 조회수 508

데이터수집하기 오류

미해결

비트코인 알고리즘 트레이딩 봇 개발

실행하면 해당 오류 발생합니다. requests2.25.1 입니다

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
8888 댓글 1 좋아요 0 조회수 357

강의 5.9 질문있습니다.

미해결

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['price'] = df['price'].astype(float) df.set_index('date', inplace=True) df = df.loc["2017-12-31"] # 비록 DatetimeIndex이지만, 날짜를 문자열 string으로 표현하여 loc을 이용한 range indexing이 가능합니다. df.rename(columns={'title_x':'name', 'title_y':'title'}, inplace=True) df['price_grp'] = pd.cut(df['price'], [0, 5000, 15000, 200000], labels=["저가", "중가", "고가"]) 7:51 분경의 강의 내용에서 이 코드가 에러가 발생하는데 어떻게 해결해야 하는지 알수 있을까요? 4 df . set_index ('date', inplace =True) 이 부분에서 에러가 발생하는 것으로 보입니다.

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
dudwls 댓글 1 좋아요 0 조회수 300

kospi_plus_kosdaq_list = fdr.StockListing('KRX')

미해결

모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기

# 코스피 + 코스닥 + 코넥스 리스트 kospi_plus_kosdaq_list = fdr.StockListing('KRX') 실행시 수업시 보여지는 리스트의 숫자가 차이가 많습니다. 제가 실행한 것은 2784개입니다. 이유가 무엇인가요?

  • 투자
  • 퀀트
  • chatgpt
trulife72 댓글 1 좋아요 0 조회수 271

Table of Contents에 관해 질문이 있습니다.

미해결

금융데이터 분석을 위한 판다스 활용법

안녕하세요 강사님. 위 사진과 같이 사이드 부분의 table of contents가 나오지 않는것과 # 판다스를 사용하는 방법이라고 쳤는데 숫자가 나오지 않는 두가지 문제가 발생했습니다..무엇이 문제일까요..?

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
954qew 댓글 1 좋아요 0 조회수 407

2.1 라이브러리가 설치부터 에러가 발생하네요..

미해결

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

2.1 라이브러리 설치부터 설치가 안되니 황당하네요..

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
일신우일신 댓글 1 좋아요 0 조회수 401

수업자료 - 파이썬 파일 내용 누락됨 (Lecture7. dash_core_components_ Slider & RangeSlider)

해결됨

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2

대상 강의 : Lecture7. dash_core_components_ Slider & RangeSlider 수업자료인 파이썬 파일 Section3_Dash_dcc_RangeSlider.py 을 다운받았는데 내용이 아래 코드가 전부이고 강의 내용 코드가 누락되어 있습니다. 확인 부탁 드립니다. # -*- coding: utf-8 -*- """ Section3_Dash_DCC_RangeSilder """ #%%

  • python
  • 차트분석
  • anaconda
  • plotly
  • 퀀트
Thunder 댓글 1 좋아요 1 조회수 429

파일 설치시 오류 메세지

미해결

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

다음과 같은 오류메세지는 무슨 뜻인가요? 학습을 진행하는데, 문제가 없는지 궁금합니다.

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
주희룡 댓글 1 좋아요 0 조회수 339

질문이 있습니다.

미해결

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

3:40초 쯤 해당 셀을 그대로 실행하면 tuple 대신 list를 쓰라는 에러가 발생합니다. 뒷 부분 ['rtn', 'ROE(%)'] 부분을 [['rtn', 'ROE(%)']] 으로 수정해야 코드가 정상 작동이 됩니다. 질문1. 대괄호로 감싸고 있는 이 부분도 tuple이라고 부를 수 있나요? 질문2. 선생님과 다르게 실행이 안되는 이유가 버전 차이일까요? 이유가 궁금합니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다) - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
JIN 댓글 2 좋아요 0 조회수 322

7.9 왜 재생이 안되죠? 다른건 다 되는데..

해결됨

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

퀀트 1 강의 7.9가 재생이 안돼요. 2분까지 듣다가 갑자기 끊기더니 이젠 아예 연결이 안되네요. 다른 강의는 다 재생됩니다.

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
id_139 댓글 1 좋아요 0 조회수 248

append삭제

해결됨

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다) - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 강사님! 시간 날 때 마다 강사님 강의를 열심히 보면서 학습하고있는데 현재 pandsas 2.0.3 으로 학습하는데 append라는 함수가 사라져서 질문을 드립니다! 제가 구글링 했을 때는 concat으로 대체되었다는 말들이 많은데 concat을 이용해서 합치려고 하면 어떻게 해야 할까요? pd.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}], ignore_index=True ) names_df.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}, ignore_index=True ) 위의 두가지 방법으로는 해결이 되지 않아서 질문글 남깁니다! 감사합니다!

  • pandas
  • 투자
  • 퀀트
hong090992 댓글 1 좋아요 0 조회수 474

인기 태그

인프런 TOP Writers

주간 인기글