경제 데이터 업데이트 중 오류 발생 문제

안녕하세요, @wltjq님,데이터 수집과 관련하여 문의하신 부분에 대해, 먼저 '15. 경제 및 주가 데이터 수집 강의'의 약 48초 지점부터 다시 한 번 확인해 주시면 도움이 될 것 같습니다.현재 사용하시는 API가 무료 버전이다 보니, 호출량에 제한이 있을 수 있습니다. 이를 고려하여, 강의에서 안내드린 대로 사전에 준비된 데이터를 테이블에 저장한 뒤, 이후 데이터를 추가로 수집하는 방식을 권장드립니다. 이 방법으로 진행하시면 현재 겪고 계신 문제가 원활히 해결될 가능성이 높다고 생각됩니다.추가로 궁금한 점이나 필요한 지원이 있다면 언제든지 편하게 말씀해 주시길 바랍니다. 항상 최선을 다해 도와드리겠습니다.감사합니다.

4.15, 4.16 강의를 따라하는데 주가 데이터가 이상합니다

안녕하세요, @wltjq님.@wltjq님께서 데이터 수집 과정에서 겪으신 문제를 확인하고, 저도 최종 코드 기준으로 2025년 6월 1일부터 8월 16일까지 약 2개월 치 데이터를 수집해 Investing.com의 종가 데이터를 기준으로 검증해 보았습니다.그 결과, 아래 이미지와 같이 데이터가 정상적으로 수집된 것을 확인할 수 있었습니다.데이터 중복에 대한 부분은 말씀하신 대로 금, 토, 일요일의 경우 토요일과 일요일 데이터가 없으므로 금요일 종가로 대체됩니다. 이는 시장이 주말 동안 거래되지 않기 때문에 발생하는 정상적인 처리 방식입니.(사진)추가로, 제가 사용한 최종본 stock.py 코드를 아래에 첨부드리오니 참고 부탁드립니다. @wltjq님께서 이미 이 문제를 독립적으로 해결하신 점, 정말 대단하시다고 생각합니다. 개발 과정에서 의도치 않은 동작을 마주하는 경우는 흔히 있지만, 이를 분석하고 해결하시는 과정에서 Cursor와 같은 도구를 적극 활용하신 점을 보면 강의에 대한 의도가 잘 전달되어 다행이라는 생각이듭니다.앞으로도 이와 같이 체계적인 접근으로 문제를 풀어나가시면 실력 향상에 큰 도움이 되리라 믿습니다. 추가 질문이나 필요한 도움이 있다면 언제든지 편하게 말씀해 주세요. 항상 지원하겠습니다.감사합니다. import requests import pandas as pd import yfinance as yf from datetime import datetime, timedelta import numpy as np import time # FRED API Key 설정 api_key = 'fred api key를 설정해주세요.' # FRED에서 제공하는 지표 코드와 명칭 fred_indicators = { 'T10YIE': '10년 기대 인플레이션율', # 10년 만기 기대 인플레이션율 (일간) 'T10Y2Y': '장단기 금리차', # 10년-2년 국채 수익률 스프레드 (일간) 'FEDFUNDS': '기준금리', # 연방기금 금리 (월간) 'UMCSENT': '미시간대 소비자 심리지수', # 소비자 신뢰 지수 (월간) 'UNRATE': '실업률', # 실업률 (월간) # 'USREC': '경기침체', # 경기침체 지수 (월간) --> 장단기 금리차를 통해 확인 가능. 'DGS2': '2년 만기 미국 국채 수익률', # 2년 만기 국채 수익률 (일간) 'DGS10': '10년 만기 미국 국채 수익률', # 10년 만기 국채 수익률 (일간) # 추가 지표 'STLFSI4': '금융스트레스지수', # 금융 스트레스 지수 (주간) 'PCE': '개인 소비 지출', # 개인 소비 지출 (월간) -> 소비자물가지수(CPI)나 GDP, 실업률, 인플레이션 기대 등 다른 핵심 지표가 이미 전반적 경기 상황을 반영. # 'INDPRO': '산업생산', # 산업 생산 지수 (월간) # 'HOUST': '주택 착공', # 신규 주택 착공 건수 (월간) # 'UNEMPLOY': '실업자수', # 실업자의 총 수 (월간) # 'RSAFS': '소매판매', # 소매판매 지수 (월간) # 'CPIENGSL': '에너지 가격 지수', # 소비자 물가지수 중 에너지 부문 (월간) -> 소비자물가지수(CPI)나 GDP, 실업률, 인플레이션 기대 등 다른 핵심 지표가 이미 전반적 경기 상황을 반영. # 'AHETPI': '임금 성장률', # 시간당 평균 임금 성장률 (월간) # 'PPIACO': '농산물 가격 지수', # 생산자 물가지수 중 농산물 부문 (월간) 'CPIAUCSL': '소비자 물가지수', # 전체 소비자 물가지수 (월간) # 'CSUSHPINSA': '주택가격지수', # 케이스-실러 주택 가격 지수 (월간) -> 5년 변동금리 모기지 (MORTGAGE5US): 부동산 시장이 대상 종목(빅테크) 주가 변동에 단기적으로 큰 영향 미치는지 불분명. 단기간(1주일 후) 예측에서는 영향력 제한적. # 'MORTGAGE30US': '30년 고정금리 모기지', # 30년 만기 고정금리 모기지 금리 (주간) # 'MORTGAGE15US': '15년 고정금리 모기지', # 15년 만기 고정금리 모기지 금리 (주간) 'MORTGAGE5US': '5년 변동금리 모기지', # 5년 변동금리 모기지 금리 (주간) 'DTWEXM': '미국 달러 환율', # 미국 무역가중 환율 (월간) 'M2': '통화 공급량 M2', # M2 통화 공급량 (주간) -> FEDFUNDS나 금리 동향, 달러 인덱스, 금융스트레스지수가 이미 유동성 상황을 대략 파악 가능. # 'TEDRATE': 'TED 스프레드', # 3개월 만기 미국 국채와 유로달러 금리 스프레드 (일간) -> FEDFUNDS나 금리 동향, 달러 인덱스, 금융스트레스지수가 이미 유동성 상황을 대략 파악 가능. # 'BAMLH0A0HYM2': '미국 하이일드 채권 스프레드', # 미국 하이일드 채권과 국채 스프레드 (일간) -> 금융시장 신용위험을 반영하지만, 이미 금융스트레스지수(STLFSI4), 장단기금리차, VIX 등의 지표로 대략적인 위험 선호도나 스트레스 상황 파악 가능. # 'BAMLC0A0CM': '미국 회사채 스프레드', # 미국 회사채와 국채 스프레드 (일간) # 'BAMLCC0A0CMTRIV': '미국 회사채 수익률', # 미국 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLCC0A1AAATRIV': '미국 회사채 AAA등급 수익률', # AAA등급 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLCC0A4BBBTRIV': '미국 회사채 BBB등급 수익률', # BBB등급 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLHYH0A0HYM2TRIV': '미국 하이일드 채권 수익률', # 하이일드 채권 수익률 (일간) # 'BAMLHYH0A3CMTRIV': '미국 하이일드 채권 CCC등급 수익률', # CCC등급 하이일드 채권 수익률 (일간) # 'BAMLHE00EHYIEY': '미국 하이일드 채권 기대수익률', # 하이일드 채권 기대수익률 (일간) 'TDSP': '가계 부채 비율', # 가계의 부채 상환 비율을 나타냄 (분기) # 'A939RX0Q048SBEA': '실질 GDP 성장률', # 계절 조정된 연간 실질 GDP 성장률 (분기) 'GDPC1': 'GDP 성장률', # 실질 국내총생산 성장률, 물가 조정을 반영 (분기) # 'W019RCQ027SBEA': '정부 지출', # 정부의 총 지출 금액 (분기) # 'DRBLACBS': '대출 연체율', # 기업 대출의 연체율 (분기) # 주식시장 관련 추가 지표 # 'DJIA': '다우존스 산업평균지수', # 미국 대형 30개 기업의 주가 평균 (일간) 'NASDAQCOM': '나스닥 종합지수' # 나스닥 시장 전체 종합 주가 지수 (일간) } # Yahoo Finance에서 제공하는 지표와 티커 yfinance_indicators = { 'S&P 500 지수': '^GSPC', # S&P 500 지수 '금 가격': 'GC=F', # 금 가격 (선물) '달러 인덱스': 'DX-Y.NYB', # 달러 인덱스 # 추가 지표 '나스닥 100': '^NDX', # 나스닥 100 지수 'S&P 500 ETF': 'SPY', # S&P 500 추종 ETF 'QQQ ETF': 'QQQ', # 나스닥 100 추종 ETF '러셀 2000 ETF': 'IWM', # 러셀 2000 추종 ETF '다우 존스 ETF': 'DIA', # 다우 존스 추종 ETF # 'NYSE FANG+ 지수': '^NYFANG' # NYSE FANG+ 지수 'VIX 지수': '^VIX', # ^VIX (변동성 지수, 공포 지수): S&P 500 옵션 가격을 기반으로 앞으로의 시장 변동성 기대치를 반영해 시장 심리를 나타내는 지표. # 글로벌 지수 '닛케이 225': '^N225', # 일본 닛케이 225 지수 '상해종합': '000001.SS', # 중국 상해종합지수 '항셍': '^HSI', # 홍콩 항셍지수 # '유로스톡스 50': '^STOXX50E', # 유럽 유로스톡스 50 지수 '영국 FTSE': '^FTSE', # 영국 FTSE 100 지수 '독일 DAX': '^GDAXI', # 독일 DAX 지수 '프랑스 CAC 40': '^FCHI', # 프랑스 CAC 40 지수 '미국 전체 채권시장 ETF': 'AGG', # iShares 핵심 미국 전체 채권 ETF 'TIPS ETF': 'TIP', # iShares TIPS ETF (물가연동국채) # '하이일드 채권 ETF': 'HYG', # iShares iBoxx $ 하이일드 회사채 ETF '투자등급 회사채 ETF': 'LQD', # iShares iBoxx $ 투자등급 회사채 ETF # '신흥국 채권 ETF': 'EMB', # iShares JP모건 USD 신흥시장 채권 ETF # 환율 '달러/엔': 'JPY=X', # 달러/엔 환율 '달러/위안': 'CNY=X', # 달러/위안 환율 # 리츠(부동산) 관련 '미국 리츠 ETF': 'VNQ', # Vanguard Real Estate ETF # '모기지 리츠 ETF': 'REM', # iShares Mortgage Real Estate ETF } # 나스닥 100 상위 종목 티커 리스트와 한글 이름 nasdaq_top_100 = [ ("AAPL", "애플"), # 1위, 9.50% ("MSFT", "마이크로소프트"), # 3위, 7.67% ("AMZN", "아마존"), # 4위, 5.80% ("GOOGL", "구글 A"), # 10위, 2.58% ("GOOG", "구글 C"), # 11위, 2.48% ("META", "메타"), # 6위, 3.79% ("TSLA", "테슬라"), # 8위, 2.76% ("NVDA", "엔비디아"), # 2위, 7.95% ("COST", "코스트코"), # 7위, 2.97% ("NFLX", "넷플릭스"), # 9위, 2.68% ("PYPL", "페이팔"), # 51위, 0.46% ("INTC", "인텔"), # 36위, 0.65% ("CSCO", "시스코"), # 13위, 1.63% ("CMCSA", "컴캐스트"), # 27위, 0.88% ("PEP", "펩시코"), # 15위, 1.35% ("AMGN", "암젠"), # 23위, 1.06% ("HON", "허니웰 인터내셔널"), # 26위, 0.89% ("SBUX", "스타벅스"), # 28위, 0.84% ("MDLZ", "몬델리즈"), # 41위, 0.55% ("MU", "마이크론"), # 35위, 0.67% ("AVGO", "브로드컴"), # 5위, 4.00% ("ADBE", "어도비"), # 17위, 1.23% ("TXN", "텍사스 인스트루먼트"), # 19위, 1.14% ("AMD", "AMD"), # 24위, 1.04% ("AMAT", "어플라이드 머티리얼즈") # 29위, 0.83% ] # 결과 데이터프레임을 전역 변수로 정의 (초기에는 None) result_df = None # 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)" }) # 날짜 범위로 변환 start_dt = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d') end_dt = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d') delta = end_dt - start_dt # 범위 문자열 결정 (차이가 1달 이하이면 1mo, 3달 이하이면 3mo, 6달 이하이면 6mo, 그 이상이면 max) if delta.days = pd.Timestamp(start_date)) & (df.index 장단기 금리차를 통해 확인 가능. 'DGS2': '2년 만기 미국 국채 수익률', # 2년 만기 국채 수익률 (일간) 'DGS10': '10년 만기 미국 국채 수익률', # 10년 만기 국채 수익률 (일간) # 추가 지표 'STLFSI4': '금융스트레스지수', # 금융 스트레스 지수 (주간) 'PCE': '개인 소비 지출', # 개인 소비 지출 (월간) -> 소비자물가지수(CPI)나 GDP, 실업률, 인플레이션 기대 등 다른 핵심 지표가 이미 전반적 경기 상황을 반영. # 'INDPRO': '산업생산', # 산업 생산 지수 (월간) # 'HOUST': '주택 착공', # 신규 주택 착공 건수 (월간) # 'UNEMPLOY': '실업자수', # 실업자의 총 수 (월간) # 'RSAFS': '소매판매', # 소매판매 지수 (월간) # 'CPIENGSL': '에너지 가격 지수', # 소비자 물가지수 중 에너지 부문 (월간) -> 소비자물가지수(CPI)나 GDP, 실업률, 인플레이션 기대 등 다른 핵심 지표가 이미 전반적 경기 상황을 반영. # 'AHETPI': '임금 성장률', # 시간당 평균 임금 성장률 (월간) # 'PPIACO': '농산물 가격 지수', # 생산자 물가지수 중 농산물 부문 (월간) 'CPIAUCSL': '소비자 물가지수', # 전체 소비자 물가지수 (월간) # 'CSUSHPINSA': '주택가격지수', # 케이스-실러 주택 가격 지수 (월간) -> 5년 변동금리 모기지 (MORTGAGE5US): 부동산 시장이 대상 종목(빅테크) 주가 변동에 단기적으로 큰 영향 미치는지 불분명. 단기간(1주일 후) 예측에서는 영향력 제한적. # 'MORTGAGE30US': '30년 고정금리 모기지', # 30년 만기 고정금리 모기지 금리 (주간) # 'MORTGAGE15US': '15년 고정금리 모기지', # 15년 만기 고정금리 모기지 금리 (주간) 'MORTGAGE5US': '5년 변동금리 모기지', # 5년 변동금리 모기지 금리 (주간) 'DTWEXM': '미국 달러 환율', # 미국 무역가중 환율 (월간) 'M2': '통화 공급량 M2', # M2 통화 공급량 (주간) -> FEDFUNDS나 금리 동향, 달러 인덱스, 금융스트레스지수가 이미 유동성 상황을 대략 파악 가능. # 'TEDRATE': 'TED 스프레드', # 3개월 만기 미국 국채와 유로달러 금리 스프레드 (일간) -> FEDFUNDS나 금리 동향, 달러 인덱스, 금융스트레스지수가 이미 유동성 상황을 대략 파악 가능. # 'BAMLH0A0HYM2': '미국 하이일드 채권 스프레드', # 미국 하이일드 채권과 국채 스프레드 (일간) -> 금융시장 신용위험을 반영하지만, 이미 금융스트레스지수(STLFSI4), 장단기금리차, VIX 등의 지표로 대략적인 위험 선호도나 스트레스 상황 파악 가능. # 'BAMLC0A0CM': '미국 회사채 스프레드', # 미국 회사채와 국채 스프레드 (일간) # 'BAMLCC0A0CMTRIV': '미국 회사채 수익률', # 미국 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLCC0A1AAATRIV': '미국 회사채 AAA등급 수익률', # AAA등급 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLCC0A4BBBTRIV': '미국 회사채 BBB등급 수익률', # BBB등급 회사채 수익률 (일간) # 'BAMLHYH0A0HYM2TRIV': '미국 하이일드 채권 수익률', # 하이일드 채권 수익률 (일간) # 'BAMLHYH0A3CMTRIV': '미국 하이일드 채권 CCC등급 수익률', # CCC등급 하이일드 채권 수익률 (일간) # 'BAMLHE00EHYIEY': '미국 하이일드 채권 기대수익률', # 하이일드 채권 기대수익률 (일간) 'TDSP': '가계 부채 비율', # 가계의 부채 상환 비율을 나타냄 (분기) # 'A939RX0Q048SBEA': '실질 GDP 성장률', # 계절 조정된 연간 실질 GDP 성장률 (분기) 'GDPC1': 'GDP 성장률', # 실질 국내총생산 성장률, 물가 조정을 반영 (분기) # 'W019RCQ027SBEA': '정부 지출', # 정부의 총 지출 금액 (분기) # 'DRBLACBS': '대출 연체율', # 기업 대출의 연체율 (분기) # 주식시장 관련 추가 지표 # 'DJIA': '다우존스 산업평균지수', # 미국 대형 30개 기업의 주가 평균 (일간) 'NASDAQCOM': '나스닥 종합지수' # 나스닥 시장 전체 종합 주가 지수 (일간) } # Yahoo Finance에서 제공하는 지표와 티커 yfinance_indicators = { 'S&P 500 지수': '^GSPC', # S&P 500 지수 '금 가격': 'GC=F', # 금 가격 (선물) '달러 인덱스': 'DX-Y.NYB', # 달러 인덱스 # 추가 지표 '나스닥 100': '^NDX', # 나스닥 100 지수 'S&P 500 ETF': 'SPY', # S&P 500 추종 ETF 'QQQ ETF': 'QQQ', # 나스닥 100 추종 ETF '러셀 2000 ETF': 'IWM', # 러셀 2000 추종 ETF '다우 존스 ETF': 'DIA', # 다우 존스 추종 ETF # 'NYSE FANG+ 지수': '^NYFANG' # NYSE FANG+ 지수 'VIX 지수': '^VIX', # ^VIX (변동성 지수, 공포 지수): S&P 500 옵션 가격을 기반으로 앞으로의 시장 변동성 기대치를 반영해 시장 심리를 나타내는 지표. # 글로벌 지수 '닛케이 225': '^N225', # 일본 닛케이 225 지수 '상해종합': '000001.SS', # 중국 상해종합지수 '항셍': '^HSI', # 홍콩 항셍지수 # '유로스톡스 50': '^STOXX50E', # 유럽 유로스톡스 50 지수 '영국 FTSE': '^FTSE', # 영국 FTSE 100 지수 '독일 DAX': '^GDAXI', # 독일 DAX 지수 '프랑스 CAC 40': '^FCHI', # 프랑스 CAC 40 지수 '미국 전체 채권시장 ETF': 'AGG', # iShares 핵심 미국 전체 채권 ETF 'TIPS ETF': 'TIP', # iShares TIPS ETF (물가연동국채) # '하이일드 채권 ETF': 'HYG', # iShares iBoxx $ 하이일드 회사채 ETF '투자등급 회사채 ETF': 'LQD', # iShares iBoxx $ 투자등급 회사채 ETF # '신흥국 채권 ETF': 'EMB', # iShares JP모건 USD 신흥시장 채권 ETF # 환율 '달러/엔': 'JPY=X', # 달러/엔 환율 '달러/위안': 'CNY=X', # 달러/위안 환율 # 리츠(부동산) 관련 '미국 리츠 ETF': 'VNQ', # Vanguard Real Estate ETF # '모기지 리츠 ETF': 'REM', # iShares Mortgage Real Estate ETF } # 나스닥 100 상위 종목 티커 리스트와 한글 이름 nasdaq_top_100 = [ ("AAPL", "애플"), # 1위, 9.50% ("MSFT", "마이크로소프트"), # 3위, 7.67% ("AMZN", "아마존"), # 4위, 5.80% ("GOOGL", "구글 A"), # 10위, 2.58% ("GOOG", "구글 C"), # 11위, 2.48% ("META", "메타"), # 6위, 3.79% ("TSLA", "테슬라"), # 8위, 2.76% ("NVDA", "엔비디아"), # 2위, 7.95% ("COST", "코스트코"), # 7위, 2.97% ("NFLX", "넷플릭스"), # 9위, 2.68% ("PYPL", "페이팔"), # 51위, 0.46% ("INTC", "인텔"), # 36위, 0.65% ("CSCO", "시스코"), # 13위, 1.63% ("CMCSA", "컴캐스트"), # 27위, 0.88% ("PEP", "펩시코"), # 15위, 1.35% ("AMGN", "암젠"), # 23위, 1.06% ("HON", "허니웰 인터내셔널"), # 26위, 0.89% ("SBUX", "스타벅스"), # 28위, 0.84% ("MDLZ", "몬델리즈"), # 41위, 0.55% ("MU", "마이크론"), # 35위, 0.67% ("AVGO", "브로드컴"), # 5위, 4.00% ("ADBE", "어도비"), # 17위, 1.23% ("TXN", "텍사스 인스트루먼트"), # 19위, 1.14% ("AMD", "AMD"), # 24위, 1.04% ("AMAT", "어플라이드 머티리얼즈") # 29위, 0.83% ] # 결과 데이터프레임을 전역 변수로 정의 (초기에는 None) result_df = None # 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)" }) # 날짜 범위로 변환 start_dt = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d') end_dt = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d') delta = end_dt - start_dt # 범위 문자열 결정 (차이가 1달 이하이면 1mo, 3달 이하이면 3mo, 6달 이하이면 6mo, 그 이상이면 max) if delta.days = pd.Timestamp(start_date)) & (df.index

경제지표 업데이트 오류

안녕하세요, hjopy89 님.로그를 검토해 보니 코드에서 무언가 잘못된 부분이 있는 것 같습니다.우선, 사용하신 코드가 모의투자 코드인지 운영 코드인지 확인해 주시면 좋겠습니다. 그리고 git에서 해당 코드(모의투자 또는 운영)를 다시 받아 .env 파일을 올바르게 설정한 후 재실행해 보시길 권장드립니다.git에서 받아온 코드를 실행하시면, 미국 주식 시장 운영 시간 중에는 데이터 수집이 이루어지지 않지만, 장외 시간에는 스케줄러가 자동으로 경제지표 및 주가 데이터를 수집하도록 설정되어 있습니다. 장외 시간에는 서비스를 실행하면, 자동으로 경제지표 및 주가 데이터를 수집하도록 되어있습니다.따라서 별도로 경제지표 업데이트 API를 실행하실 필요는 없습니다.위 방법으로 진행해 보시고, 그래도 문제가 해결되지 않는다면 추가로 지원드리겠습니다.감사합니다!

모의투자에서는 받은 API키로 잘되는데 실제 API키로 변경해서 사용하면 기간이 만료된 token 입니다 라고 표시됨

안녕하세요, @임현명님.우선 문제가 해결되었다니 다행입니다!제가 git에 올린 운영 코드를 기준으로 보면, 날짜 형태와 관련된 에러는 발생하지 않았던 것 같습니다만, 어떤 로그가 나타났는지 궁금합니다.또한, 한글 인코딩 깨짐 문제는 저도 확인하지 못한 부분입니다. 혹시 제가 놓친 부분이 있을 수 있겠다는 생각이 듭니다.이에 대해 캡처나 로그를 공유해 주시면 강의 개선에 큰 도움이 될 것 같습니다.감사드립니다!

모의투자에서는 받은 API키로 잘되는데 실제 API키로 변경해서 사용하면 기간이 만료된 token 입니다 라고 표시됨

안녕하세요, @임헌명님,강의 수강해 주셔서 진심으로 감사드립니다.문의하신 내용에 대해 안내드리겠습니다. "31. 모의 투자에서 실제 투자로 전환" 강의 자료를 열어 마우스 스크롤을 아래로 내리시면 실제 투자 소스코드 url을 확인하실 수 있습니다.저도 강의 제작 중 테스트를 진행하며 확인한 바, 모의 투자 환경에서는 작동하지 않는 기능이 많고, 자동 매수·매도 기능이 포함되어있음으로 위험성이 높아 코드를 분리하였습니다. 따라서 모의 투자 소스코드와 실제 투자 소스코드를 별도로 관리하고 있습니다.실제 투자 소스코드를 사용하시려면, Git에서 모의 투자 소스코드를 받으셨던 방식과 동일하게 새로운 경로에 실제 투자 소스코드를 클론(Clone)해 주시고, .env 파일에 한국투자증권에서 발급받은 실제 계좌 정보와 API 키를 정확히 입력해 주세요. .env 파일의 설정이 올바르게 완료되면 정상 작동함을 확인하실 수 있습니다.만약 문제가 지속된다면, 구체적인 에러 메시지나 상황을 공유해 주시면 신속히 검토하여 해결 방안을 안내드리겠습니다. 추가 문의가 있으시면 언제든 말씀해 주세요. 감사합니다.

그누보드 세팅 오류

해결 완료.

XAMPP에서 Mysql shell에서 로그인 오류

해결 완료

국내시장용으로 제작하려면 어떻게 해야하나요?

안녕하세요, @Ayla Kim님,관심을 가져주셔서 진심으로 감사드립니다.본 강의의 핵심 로직은 다음과 같은 세 가지 단계로 구성되어 있습니다:경제 지표 및 주가 정보 수집: 경제 지표와 종목별 주가 데이터를 수집합니다.AI 기반 가격 예측: Colab 환경에서 1단계에서 수집한 데이터를 기반으로 AI를 활용해 종목별 주가 예측을 수행합니다.기술적 분석 및 뉴스 감정 분석: 1단계에서 수집한 주가 데이터를 활용해 기술적 분석을 수행하고, 뉴스 데이터를 기반으로 감정 분석을 진행합니다.강의가 미국 시장을 타겟으로 설계된 이유는 위 프로세스를 무료 API를 활용해 구현할 수 있기 때문입니다. 다만, 한국 주식 시장(코스피/코스닥)에도 동일한 접근이 가능(뉴스 감정분석 제외)하다고 판단됩니다.한국 시장 적용 가능성경제 지표 수집: 한국 경제 지표(예: 코스피 지수, 코스닥 지수, 등)를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, Yahoo Finance에서 제공하는 무료 경제 지표 데이터를 활용하면 충분히 구현 가능합니다.주가 정보 수집: 한국 상장 기업(예: 삼성전자, 005930.KS)의 주가 데이터를 API를 통해 수집할 수 있습니다. 말씀주신 것과 같이 적합한 API를 찾는 것이 관건인 것 같습니다. (유료는 많을 것으로 보임)AI 분석 및 기술적 분석: 2단계와 3단계의 AI 기반 예측 및 기술적 분석 로직은 미국과 한국 시장 모두에 동일하게 적용 가능합니다.뉴스 감정 분석: Alpha Vantage API는 한국 기업의 뉴스 데이터를 제공하지 않으므로, 이를 제외하거나 대체 감정 분석 기법(예: 국내 뉴스 크롤링 또는 소셜 미디어 데이터 활용)을 도입해야 합니다. 이 부분은 추가 연구가 필요합니다.구현 가능성 위 과정은 복잡해 보일 수 있으나, 적절한 API를 선정하고 수정 사항을 논리적으로 정리하면 충분히 구현 가능합니다. 특히 Cursor를 활용하면 코드 수정 및 최적화가 효율적으로 이루어질 수 있습니다. 질문에 대한 모든 세부 사항을 답변으로 다루지 못한 점 양해 부탁드립니다. 한국 주식 관련 내용은 강의 기획 범위에 추가하여 향후 반영할 수 있도록 기획해보겠습니다. 감사합니다.

애플리케이션 새 항목 추가

안녕하세요, 위 이미지로 보면 Intellij를 로드하시고, 프로젝트 구조를 재대로 로드하지 못하는 것으로 보입니다.초기 Intellij를 설치하시고, 프로젝트 로드 시 위와같이 로드가 재대로 되지 않는 경우가 있습니다.그런 경우 먼저 PC 재부팅을 해보고 다시 로드해보시길 바랍니다.그리고 프로젝트를 처음 띄울 때, gradle 빌더가 수행되어 필요 의존성(라이브러리)을 설치하는데, 시간이 다소 소요될 수 있습니다. 우측 하단에 작은 팝업이 나올 수 있는데, 라이브러리 설치 중이라는 것을 알리려는 팝업일 수 있으니 확인 부탁드립니다.그리고 jdk 정상 설치 여부도 확인 부탁드립니다. 해당 내용은 java 설치 강의를 참조하시면 될 것 같습니다. 만약 그래도 안되시면, Cursor로 진행하셔도 전혀 상관없습니다.계속 안되신다면 저에게 메일(banbu.jh@gmail.com) 주시면 지원하도록 하겠습니다. 감사합니다.

IntelliJ IDEA, Git 설치 및 스프링부트 설정

안녕하세요, @qhgus5459님.intellij에서 발생한 에러(java.lang.ExceptionInInitializerError)를 보니 스프링 프로젝트 초기화에 실패한 것으로 보입니다. 아래 내용 점검 부탁드리겠습니다.로컬에 설치하신 jdk가 Intellij에 로딩 안 되는 문제. 로컬 환경에 jdk 설정이 잘 되었고, Intellij에도 jdk 연동을 잘 했지만, 실행 시 에러 발생하는 경우 (해당 경우는 Intellij 재부팅 후 테스트해보고 안 되면, pc 재부팅 후 테스트 부탁 드립니다.)초기화 시 에러가 발생할 수 있는 이유는 위와 같이 2가지 케이스로 보입니다. 그리고 재부팅 후 gradle 빌드도 다시 해보시길 바라겠습니다.7. IntelliJ IDEA, Git 설치 및 스프링부트 설정 (24.03 끊김 제거 및 설명 추가)해당 강의도 참고 부탁드립니다.그래도 잘 안된다면 Cursor로 진행하셔도 상관없습니다.감사합니다.