skysungsisi0926

강의 파트와 링크 한번 확인 부탁드립니다!

노션접속권한요청

안녕하세요,&nbsp;Part 1에서 만든 get_top_gainers는 이름 그대로 상승률 상위만 가져오는 함수였고요, Part 3에서는 거래대금을 그냥 "점수 매길 때"만 썼지 정렬해서 수집하는 함수를 만들진 않았어요. 거래대금 기준으로 종목 수집하는 건 Part 5 이 지점에서 처음 나오는 거라 클로드가 새로 만드는게 맞습니다. 왜 여기서 새로 만드냐면, VCP 스캐너는 "그날 반짝 튄 종목"보다 "기관이 실제로 돌리는 유동성 큰 종목"을 봐야 매집 패턴이 잘 잡혀요. 그래서 상승률 말고 거래대금으로 후보를 뽑도록 기준을 바꾸는 겁니다. &nbsp;클로드가 너무 오래 고민하고 있으면 이런 식으로 한 번 찔러주시면 금방 끝날 거예요: ▎ <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://collectors.py">collectors.py</a>에 새로 get_top_by_trading_value(market, top_n) 함수 추가해줘. ▎ 네이버 금융 거래대금 상위 페이지 크롤링해서 (sise_quant.naver?sosok=0이 KOSPI, sosok=1이 ▎ KOSDAQ) 상위 top_n개 반환하면 돼. ▎ User-Agent 헤더 빠뜨리지 말고! 이 부분은 강의 흐름상 좀 친절하게 안내가 들어갔어야 했는데 제가 매끄럽게 넘어가지 못했네요해당 부분은 한번 따로 추가를 진행하겠습니다.&nbsp;감사합니다.

5-4-1. VCP 스캐너 만들기 프롬프트 질문

수정해두겠습니다!

"gemini-2.0-flash". ->"gemini-2.5-flash".

안녕하세요! 현재 강의 끝부분까지 가시면 대시보드까지 만드는데 그 강의 이후 추가로 말씀하신 부수적인 기능들을 추가하는 방법을 배웁니다! 기본적으로 틀이 만들어져야 말씀하신 부분은 그냥 클로드에게 "ETF 상품에 대한 로직을 추가하고 싶어" 라고 보냈을때 기존 데이터를 기반으로 바로 구축이 가능합니다! 후반부에 제가 지속적으로 업데이트 부분 올려드리고 있으니 한번 참조 부탁드리겠습니다.

알고리즘에 사용되는 상수값들이나 지표들에 대해 문의드립니다.

네 이번에 업데이트된 claude Desktop 으로 인해 cli 대신 사용하셔도 괜찮습니다!

Claude Desktop Update에 따른 변화

안녕하세요! 해당 부분확인 후 답변 드리겠습니다!

파트3 13F부분도 짤린거같은데 확인해주세요

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.

t수강생 노션승인

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

Gemini로 진행가능 여부 궁금합니다.

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_<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://pipeline.py">pipeline.py</a> --top-n 50 --period 1y▎▎ 프롬프트 12~14까지 마무리해주세요! (12: 통합 클래스, 13: 실행 스크립트, 14: 품질 검증)

프롬프트 11 진행 완료

안녕하세요, &nbsp;프롬프트 부분이 빠진게 맞습니다! 죄송합니다.추가된 파일 다시 올려두었으며, 아래 프롬프트 넣으시면 바로 적용 됩니다.&nbsp;⏺ 프롬프트 10: 수급 분석 — Volume Analyzer us_market 폴더에 volume_<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://analyzer.py">analyzer.py</a>를 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 < 30: -15 - obv_change_20d > 10%: +20, 0~10%: +10, -10~0%: -5, < -10%: -15 - vol_ratio > 1.5: 가격 상승이면 +15, 가격 하락이면 -10 - vol_ratio 1.0~1.5: +5 - vol_ratio < 0.7: -5 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.

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