4.15, 4.16 강의를 따라하는데 주가 데이터가 이상합니다

커서 ai 클로드-4-소넷한테 물어봐서 해결했습니다 yfinance 라이브러리 문제가 아니고 stock.py 코드 로직 문제였습니다 아래는 커서 ai 답변 입니다 수정해야 할 부분우선순위 1: stock.py의 download_yahoo_chart 함수 수정이 함수가 제대로 작동하지 않아서 모든 날짜에 빈 데이터가 반환되고, economic_service.py의 이전 데이터 채우기 로직이 계속 동작하고 있습니다.stock.py의 189번 라인 근처에 문제가 있을 것 같습니다. 확인해보겠습니다:Read stock.py and thought for 5s문제를 찾았습니다! stock.py의 download_yahoo_chart 함수에서 날짜 필터링 부분에 문제가 있습니다.Yahoo Finance API가 2019년 데이터를 요청했는데 2025년 최신 데이터를 반환하고 있습니다!🔧 문제 원인 및 해결 방안stock.py의 Yahoo Finance API 호출 방식이 잘못되었습니다. range: max는 최신 데이터만 반환하므로 과거 특정 기간 데이터를 가져오려면 period1, period2 파라미터를 사용해야 합니다.stock.py 코드에서 download_yahoo_chart 함수 부분을 아래와 같이 수정해서 해결 했습니다# yfinance.py에서 가져온 함수 def download_yahoo_chart(symbol, start_date, end_date, interval="1d"): """ Yahoo Finance Chart API를 통해 주어진 symbol의 종가(Close) 시계열을 가져옵니다. - symbol: Yahoo Finance 티커 문자열 (예: "^GSPC", "AAPL") - start_date: 시작일 (YYYY-MM-DD) - end_date: 종료일 (YYYY-MM-DD) - interval: "1d", "1wk", "1mo" """ sess = requests.Session() sess.headers.update({ "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" }) # 날짜를 Unix 타임스탬프로 변환 start_dt = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d') end_dt = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d') # 하루 더 추가하여 종료일 포함 end_dt = end_dt + timedelta(days=1) start_timestamp = int(start_dt.timestamp()) end_timestamp = int(end_dt.timestamp()) url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/{symbol}" params = { "period1": start_timestamp, "period2": end_timestamp, "interval": interval, "includePrePost": "false", "events": "div|split" } r = sess.get(url, params=params) r.raise_for_status() result = r.json().get("chart", {}).get("result", [None])[0] if not result: raise ValueError(f"No data for symbol: {symbol}") timestamps = result["timestamp"] closes = result["indicators"]["quote"][0]["close"] # 시작 - 수정된 부분: 날짜만 사용하도록 처리 # 각 타임스탬프를 datetime으로 변환하고 날짜 부분만 사용 date_only = [pd.Timestamp.fromtimestamp(ts).date() for ts in timestamps] # 데이터프레임 생성 시 날짜만 포함하도록 수정 df = pd.DataFrame({ "Close": closes }, index=pd.DatetimeIndex(date_only)) # 중복된 날짜가 있는 경우 마지막 값만 유지 if df.index.duplicated().any(): df = df[~df.index.duplicated(keep='last')] # 종료 - 수정된 부분 # 시작일과 종료일 사이의 데이터만 필터링 df = df[(df.index >= pd.Timestamp(start_date)) & (df.index