수고하십니다. 실시간 데이터 비교가능한지요
미해결
파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1
수고하십니다. 질문하나 올립니다. 아래코드에서 전일까지 10일 거래량 평균(dfs[ 'Vma10' ].shift( 1 ))을 장중 거래시간 390분을 1분단위로 나누고 이것의 시간대별로 누적거래량과 현재일 실 시간대별 누적거래량을 비교하여 10배이상되는 종목을 찾아 낼려는 의도입니다. 전일까지 10일 거래량 평균(dfs[ 'Vma10' ].shift( 1 ))을 장중 거래시간 390분을 1분단위로 나누는 것은 어렵지 않을 것 같은데 오늘 실시간에서 거래량을 산출하고 비교하는게 감이 잡히지 않습니다. 어떤 종목이 전일까지 10일 거래량 평균(dfs[ 'Vma10' ].shift( 1 ))의 시간대별로 누적거래량과 오늘 동 시간대별 누적거래량과 비교치와 10이상이면 True가 반환되도록 코드를 부탁드립니다. 아, 1분 마다 비교하면 저장해야할 데이터가 너무 많아 지는 것 같네요 장 초반은 10분마다 30분이후 부터는 30분마다 비교하는식 으로 부탁드립니다. dfs = pd.DataFrame(dfs) dfs = dfs.iloc[ 0 :, : 8 ] dfs.columns = [ 'code' , 'Close' , 'Volume' , 'VolumeC' , 'Date' , 'Open' , 'High' , 'Low' ] dfs = dfs[[ 'Date' , 'Open' , 'High' , 'Low' , 'Close' , 'Volume' , 'VolumeC' ]] dfs[[ 'Open' , 'High' , 'Low' , 'Close' , 'Volume' , 'VolumeC' ]] = dfs[[ 'Open' , 'High' , 'Low' , 'Close' , 'Volume' , 'VolumeC' ]].astype( int ).abs() dfs[ 'Date' ] = pd.to_datetime(dfs[ 'Date' ].astype( str ), format = '%Y-%m-%d' ) dfs.reset_index( drop = True , inplace = True ) dfs = dfs[::- 1 ] dfs[ 'Vma10' ] = dfs[ 'Volume' ].rolling( window = 10 ).mean() dfs[ 'V/Vma10-1' ] = np.where((dfs[ 'Vma10' ].shift( 1 )) != np.nan, dfs[ 'Volume' ] / (dfs[ 'Vma10' ].shift( 1 )), np.nan) dfs[ 'V/Vma10-1' ] = round (dfs[ 'V/Vma10-1' ], 1 ) dfs = dfs[::- 1 ] 강의와 관련있는 질문 을 남겨주세요. • 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등) • 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색 을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.) • 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’ 를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달 에도 요령이 필요합니다. • 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요. • 강의실 페이지 (/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다. • 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재 해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드 를 남겨주세요! 구체적인 질문 일수록 명확한 답을 받을 수 있어요. • 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요. • 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요 . • 정확한 질문 내용과 함께 코드 를 적어주시거나, 캡쳐 이미지 를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의 를 지켜주세요. • 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용 은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다.
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