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해결됨퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
수업자료 - 파이썬 파일 내용 누락됨 (Lecture7. dash_core_components_ Slider & RangeSlider)
대상 강의 : Lecture7. dash_core_components_ Slider & RangeSlider수업자료인 파이썬 파일Section3_Dash_dcc_RangeSlider.py을 다운받았는데 내용이 아래 코드가 전부이고 강의 내용 코드가 누락되어 있습니다. 확인 부탁 드립니다. # -*- coding: utf-8 -*- """ Section3_Dash_DCC_RangeSilder """ #%%
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
파트3관련
안녕하세요! 좋은강의 너무 감사했어요! 파트3 계속 기다리는중인데 언제나오나요?? ㅠ
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
안녕하세요..! SPyder에서 dash를 처음 실행 하는데
<IPython.lib.display.IFrame at 0x1aa072def10> 콘솔창에 이런 문구만 뜨고, 아이피주소가 뜨지 않네요 ㅠ 어떤 부분을 수정해야 하나요?!..
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 1
nbextension 없이는 안되나요?
구글링 해보니 stackoverflow에 4일전에 정확히 동일한 질문이 올라왔는데 답이 없는 상태인걸로 봐서 jupyter notebook 최신버전에서 생기는 문제 같기도 합니다.정보가 없어 해결이 어렵네요.https://stackoverflow.com/questions/76893872/modulenotfounderror-no-module-named-notebook-base-when-installing-nbextension
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
pt3은 언제쯤 나올까요?
정말 흥미롭게 Pt1부터 잘 수강하고 있습니다.파트3에 대한 계획은 있으신 것 같은데 언제쯤일지 궁금합니다!
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
df_etf.Xlsx 파일 최신 날짜로 업데이트
엑셀 파일 자료중에서 df_etf.Xlsx 파일 최신 날짜로 업데이트 하려면 어떻게 하나요?
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
spyder에서 실행시 dash.html이 없다는 에러가 나옵니다.
pip install 로 dash module 설치하고, 스파이더로 실행을 해 보는데, 한번 실행 되더니 그 다음 부터는 되지가 않습니다. pip list 해 보면 dash 모듈이 설치되어 있는 것이 보입니다.어디가 에러일까요?
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미해결퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2
sell in may heatmap
sell in may... 가 맞는지 알아 보기 위해서 heatmap 그릴 때, 모든 ETF의 연도별 월별 수익률 평균을 구해 보는 것은 의미가 있을까요? 이렇게 구해보면 sell in may... 라는 말은 맞이 않는 것 같습니다. 이렇게 하는 것도 의미가 있을까요?import pandas as pdimport numpy as npimport plotly.graph_objects as godf = pd.read_excel('df_etf.xlsx', index_col = 0)df_copy = df.copy()# KODEX ETF data 추출condition_kodex = [df_copy.columns[i] for i in range(df_copy.shape[1]) if 'KODEX' in df_copy.columns[i]] # list comprehensiondf_copy_kodex = df_copy.loc[:, condition_kodex]df_copy_kodex['YEAR'] = df_copy_kodex.index.yeardf_copy_kodex['MONTH'] = df_copy_kodex.index.month# 년도별 월별 모든 ETF 수익률 평균 YEAR = 2012 # ETF data 기간 : 2012 ~ 2022empty_df = pd.DataFrame()while YEAR < 2023 : YEAR = YEAR df_copy_kodex_yr = df_copy_kodex[df_copy_kodex['YEAR'] == YEAR] df_copy_gr = df_copy_kodex_yr.groupby('MONTH') df_sell_in_may = df_copy_gr.mean() df_month_return = np.round((df_sell_in_may.mean(axis = 1).pct_change(periods = 1))*100, 2) empty_df[YEAR] = df_month_return YEAR = (YEAR + 1)trace = go.Heatmap(x = empty_df.columns, y = empty_df.index, z = empty_df)fig = go.Figure(data = trace)fig.show()