퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2대시보드

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 """ #%%

안녕하세요! 좋은강의 너무 감사했어요! 파트3 계속 기다리는중인데 언제나오나요?? ㅠ

<IPython.lib.display.IFrame at 0x1aa072def10> 콘솔창에 이런 문구만 뜨고, 아이피주소가 뜨지 않네요 ㅠ 어떤 부분을 수정해야 하나요?!..

정말 흥미롭게 Pt1부터 잘 수강하고 있습니다.파트3에 대한 계획은 있으신 것 같은데 언제쯤일지 궁금합니다!

엑셀 파일 자료중에서 df_etf.Xlsx 파일 최신 날짜로 업데이트 하려면 어떻게 하나요?

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? 

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() 

안녕하세요! plotly Heatmap 메서드 옵션에서 숫자를 보여주게 하는거는 못 찾았는데, 레이아웃에 annotation을 추가하면 비슷하게 만들 수 있는 것 같습니다. 혹시라도 도움이 될까봐 코드 공유합니다.(마크업언어가 아니라 코드가 예쁘게 첨부가 안되네요...) import numpy as npimport plotly.graph_objects as gonp.random.seed(1) random_matrix = np.random.randint(0, 100, (3, 3))x = y = ['APPL', 'TSLA', 'AMZ']trace = go.Heatmap(z=random_matrix,                   x=['APPL', 'TSLA', 'AMZ'],                   y=['APPL', 'TSLA', 'AMZ'],)annotations = go.Annotations()for r in range(random_matrix.shape[0]):    for c in range(random_matrix.shape[1]):        annotations.append(go.Annotation(text=str(random_matrix[r][c]), x=x[c], y=y[r], font={'size': 30, 'color': 'white'}, showarrow=False))layout = go.Layout(title='Annotated Heatmap', annotations=annotations)fig = go.Figure(trace, layout)fig.show()