t수강생 노션승인

안녕하세요노션 링크를 유출하여 수강하지 않는 분들도 수업자료를 가지고 가는 경우가 있어 승인 후 사용하도록 되어있습니다. 그래서 항상 PDF 와 노션 두개를 드리는데 더필요하시면 word 파일도 올려두겠습니다. 감사합니다.

Gemini로 진행가능 여부 궁금합니다.

Antigravity 설치하셔서 진행하시면 모델 선택이 있습니다.모델 선택에서 opus 4.6 이나 sonnet 4.6 으로 해주시면 됩니다. 따로 Claude 안하셔도 괜찮습니다.

프롬프트 11 진행 완료

놓치신 게 아닙니다! 프롬프트 11까지는 각 모듈을 개별로 만드는 단계예요. 4개 CSV 파일이 한번에 생성되는 건 프롬프트 12~13입니다.▎▎ 현재 상태:▎ - sp500_list.csv — 프롬프트 1에서 생성 ✅▎ - sector_heatmap.csv — 프롬프트 11에서 생성 ✅▎ - us_daily_prices.csv — 프롬프트 12에서 생성 (통합 파이프라인)▎ - us_macro.csv — 프롬프트 12에서 생성 (통합 파이프라인)▎ - us_sectors.csv — 프롬프트 12에서 생성 (통합 파이프라인)▎▎ 프롬프트 12 (데이터 파이프라인 통합) → 프롬프트 13 (실행 스크립트) 까지 진행하시면▎ us_daily_prices.csv, us_macro.csv, us_sectors.csv 3개 파일이 한번에 생성됩니다.▎▎ 실행:▎ python run_pipeline.py --top-n 50 --period 1y▎▎ 프롬프트 12~14까지 마무리해주세요! (12: 통합 클래스, 13: 실행 스크립트, 14: 품질 검증)

파트3 수급 부분

안녕하세요, 프롬프트 부분이 빠진게 맞습니다! 죄송합니다.추가된 파일 다시 올려두었으며, 아래 프롬프트 넣으시면 바로 적용 됩니다. ⏺ 프롬프트 10: 수급 분석 — Volume Analyzer us_market 폴더에 volume_analyzer.py를 만들어줘. yfinance로 S&P 500 구성종목의 최근 3개월 일봉 데이터를 수집해서 각 종목별로 sd_score(0~100)를 계산하고 us_volume_analysis.csv로 저장해. 계산할 지표 3가지: 1. MFI (Money Flow Index, 14일): - typical_price = (high + low + close) / 3 - raw_money_flow = typical_price * volume - positive_flow = 상승일의 raw_money_flow 14일 합 - negative_flow = 하락일의 raw_money_flow 14일 합 - MFI = 100 - (100 / (1 + positive_flow / negative_flow)) 2. OBV (On-Balance Volume): - 상승일 거래량은 +, 하락일 거래량은 -로 누적 - obv_change_20d = (현재 OBV - 20일 전 OBV) / abs(20일 전 OBV) * 100 3. Volume Ratio: - vol_ratio = 최근 5일 평균 거래량 / 최근 20일 평균 거래량 sd_score 계산 (기본 50점): - MFI > 60: +15, MFI 40~60: +5, MFI - obv_change_20d > 10%: +20, 0~10%: +10, -10~0%: -5, - vol_ratio > 1.5: 가격 상승이면 +15, 가격 하락이면 -10 - vol_ratio 1.0~1.5: +5 - vol_ratio 최종: max(0, min(100, sd_score)) SD Stage 분류: - 85~100: "Strong Accumulation" - 55~84: "Accumulation" - 40~54: "Neutral" - 20~39: "Distribution" - 0~19: "Strong Distribution" CSV 컬럼: ticker, mfi, obv_change_20d, vol_ratio, sd_score, sd_stage rate limiting: 각 API 호출 후 time.sleep(0.3) tqdm 진행바 표시.

claude cowork에서 작업하는거와 차이는?

큰 차이는 없으나, CLI 에서만 사용하는 기능들에서 약각은 차이가 있을 수 있습니다.Claude co work 에서 하셔서 무방합니다!

노션접속권한요청

모두 완료했는데 확인 한번 부탁드립니다.

학습 관련 질문

안녕하세요! 단체 상승 테마 같은 부분의 경우 Part2 완료 후 "단체 테마 상승도 우리가 구현할 수 있나" 라고 프롬프트를 넣어주시면 이미 데이터와 LLM 이 테마를 가지고 있어서 바로 구현해줍니다. 모르는 부분이 있으시면 디스코드 메시지 남겨주세요!

노션 학습자료 문의

안녕하세요 메일주소 한번 남겨주세요!

Breadth MMFI 404 에러

수강 감사합니다!아래 부분한번 고려해주시겠나요! 방법 1: RSP/SPY 비율 (가장 쉬움) def breadthsignal(self): """RSP(Equal Weight) / SPY 비율로 breadth 대체""" try: data = yf.download(['RSP', 'SPY'], period='3mo')['Close'] ratio = (data['RSP'] / data['SPY']).dropna() current = ratio.iloc[-1] avg = ratio.rolling(50).mean().iloc[-1] # RSP/SPY > 평균: 소형주 강세 = breadth 좋음 pct = (current / avg - 1) * 100 if pct > 2: regime = 'risk_on' elif pct > 0: regime = 'neutral' elif pct > -2: regime = 'risk_off' else: regime = 'crisis' return {'breadth_pct': round(float(pct), 1), 'breadth_regime': regime} except: return {'breadth_pct': None, 'breadth_regime': 'neutral'} 방법 2: 직접 계산 (정확도 높음) def breadthsignal(self): """S&P500 종목 중 50일선 위 비율 직접 계산""" try: import pandas as pd sp500 = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')[0] tickers = sp500['Symbol'].tolist()[:100] # 상위 100개만 (속도) data = yf.download(tickers, period='3mo')['Close'] above_50ma = 0 total = 0 for col in data.columns: series = data[col].dropna() if len(series) >= 50: ma50 = series.rolling(50).mean().iloc[-1] if series.iloc[-1] > ma50: above_50ma += 1 total += 1 pct = (above_50ma / total * 100) if total > 0 else 50 # ^MMFI와 동일한 기준 if pct >= 70: regime = 'risk_on' elif pct >= 50: regime = 'neutral' elif pct >= 30: regime = 'risk_off' else: regime = 'crisis' return {'breadth_pct': round(pct, 1), 'breadth_regime': regime} except: return {'breadth_pct': None, 'breadth_regime': 'neutral'} 추천: 방법 1 (RSP/SPY 비율) — 코드 3줄이면 되고, ^MMFI와 같은 의미(시장 참여 폭)를 캡처합니다.

해당 프로젝트 깃헙 주소도 공유해주시나요?!

안녕하세요! 수강 감사합니다.매 강의 첫강에 전 강의 완료 파일 모두 공유드리고 있습니다! 깃헙은 유출될 수도 있어서 강의내에서 공유드립니다감사합니다!