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나만의 주식 분석 프로그램을 활용한 4 번째 매매일지 한국의 주식 시장이 이전에 겪어보지 못한 활황을 구가하고 있다. 연일 코스피 지수는 사상 최고치를 경신하고 있으며, 이에 따라 코스닥 시장도 조금씩 최고치를 높여가고 있는 시황이다. 파이썬을 이용해서 주식 분석 프로그램을 만들고 여기에 재무제표 분석을 더하여 종목 선정을 하게 하였다. 새로운 버전으로 버전업을 하니 이전 프로그램보다 매매 타이밍이 잘 맞아 떨어지는 것 같다. 물론 시황 자체가 긍정적인 흐름이라는 것을 간과해서는 안되겠지만 말이다. 새로운 프로그램으로 매매에 임한지 아직 1달이 채 되지 않았다. 그러나 성과는 예상했던 것보다 좋게 나오고 있다. 아래는 지난 4주간의 누적 손익이다. 손실은 적게 수익은 극대화에 입각한 패턴이라 할 수 있겠다. 무엇보다 인간의 탐욕을 최대한 배제하려고 한 결과.. 더보기
나만의 주식 분석 프로그램을 활용한 3 번째 매매일지 변동성이 큰 한 주의 시황이었다. 주 초반에는 조정을 거치는 반면, 주 후반에는 다시 상승을 하여, 이 글을 쓰는 현재 코스피 기준 사상 최고가를 경신한 한주로 마무리가 되었다. 나의 수익 일지 또한 등락을 거듭하였으나, 적게나마 수익을 내면서 한 주를 마무리 하였다. 프로그램을 조금씩 수정을 더해 갈 수록 취합하는 데이터의 양이 방대해지고 있고, 그에 따른 알고리즘 또한 복잡해지고 있다. 앞으로 해야할 일은 상관관계에 의한 변동성 예측과 포트폴리오 비율 구성을 조절해 줄 수 있는 머신러닝 구현이다. 더보기
Delete redundant rows in pandas dataframe import modulesimport pandas as pd Create dataframe with duplicatesraw_data = {'first_name': ['Jason', 'Jason', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'last_name': ['Miller', 'Miller', 'Ali', 'Milner', 'Cooze'], 'age': [42, 42, 36, 24, 73], 'preTestScore': [4, 4, 31, 2, 3], 'postTestScore': [25, 25, 57, 62, 70]} df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 'preTestScore', 'postTestSc.. 더보기

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