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- 거래 알고리즘
- 파이썬으로 주식 분류하기
- Part 1 개요
- 레이블이 안 되어있거나 분류되지 않은 데이터를 다룰 때는 분류 알고리즘을 사용하여 숨겨진 구조를 찾음
- 이번 세션에서는 K-Mean을 사용하여 여러 재무적 지표를 통해 주식을 분류
- 이 비디오는 K-Mean 알고리즘의 개요를 통한 데이터간의 숨겨진 구조를 찾는 것을 소개
- Part 2 데이터 수집
- 데이터 수집. TD Ameritrade API를 통해 주식 데이터를 모으고 Pandas 데이터프레임에 저장
- Part 3 데이터 변형
- 모든 모델링에서 매우 중요한 탐색적 분석. 아웃라이어 제거, 데이터 분류, 데이터 정상화 등 데이터변형
- 통계를 사용한 데이터 요약과 시각화
- Part 4 주성분분석과 Plotting
- 주성분분석과 Plotting
- 주성분분석은 분산을 최대한 보전하며 서로 직교하는 축을 찾아 고차원 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변형하는 기법입니다. 중복값을 최소화하고 K-Mean 알고리즘을 효율화 하는데 중요
- Part 5 모델 만들기
- 모델을 만들고 훈련시키는 내용. K-Mean모델 인스턴스를 만들고, 데이터를 모델에 적용하며, 평가 단계에 사용될 여러 지표들을 계산
- Part 6 모델 평가
- 생성된 모델의 성능과 K-Mean을 찾는 분석능력을 평가. 이를 통해 데이터 시각화를 통해 각 데이터 카테고리를 표현
- GitHub Repository
- Part 1 개요
- Python Finance
- Unofficial Python API client library for TD Ameritrade
- 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - 나만의 자산배분 Tool 만들기 I
- 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - 나만의 자산배분 Tool 만들기 II
- 파이썬으로 시작하는 자산배분 투자 - 기대수익률과 위험 측정하기
- 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - Risk와 Return 살펴보기
- eBest Xing api 실시간조회, 테스트 및 실행 화면 (8)
- FinanceDataReader - Financial price data reader (an alternative to google finance and yahoo finance in pandas-datareader)
- FinanceDataReader
- FinanceDataReader 사용자 안내서
- S&P 500 가격 데이터 수집과 수익률 분석
- S&P 500 팩터 데이터 수집과 분석
- 여러 종목 가격을 한번에
- FRED 주요 경기 선행 지표
- 파이썬 증권 데이터 분석 - YouTube
- KRX 한국 거래소 전체 종목 리스트 이거 하나면 코드 한 줄로 수집 가능하다?! - FinanceDataReader - YouTube
- 1/3 일별 주식 시세도 이거 하나면 코드 한줄로 전기간 수집이 가능하다?! - YouTube
- 2/3 종목명으로 종목코드를 찾아 일별 시세를 수집하자 - YouTube
- 3/3 일별 시세 시각화 2축 그래프, 과학적 표기법?! - YouTube
- 시가총액 데이터셋(marcap) | marcap
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