# stock

10개의 포스트
post-thumbnail

Python Web Crawling [requests]

requests는 언제? 플레이 데이터를 다니며 파이썬의 웹 크롤링을 할 때 배운 2개의 라이브러리가 있다. requests와 selenium 각각 어떤 목적에서 사용될까? 🤔 보통 웹 컨트롤이 필요할 경우(클릭)에는 selenium을 활용하고, 그렇지 않다면 requests 방법을 이용하는 것이 일반적이다. 왜냐하면 속도가 [requests > selenium]이기 때문이다. requests는 보통 BeautifulSoup와 많이 쓴다. requests로 긁어온 데이터를 BeautifulSoup로 파싱하는 것이다. 네이버 주식 크롤링 네이버 주식 정보에서 데이터를 가져오는 연습을 해보도록 하겠다. 우리가 들어갈 주소는 바로 여기 ! https://fina

2023년 2월 24일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

해외 주식 분석 프로젝트-3

안녕하세요. 데이터 수집 작업까지 완성은 했는데 일에 치고 치이다 이제야 글을 작성하게 됩니다😂😂 TL;DR 데이터 수집부 개발 내용 보러 GOGO~❗❗ 목표🏆 > 👉 수집할 해외 주식 종목 선정 > 👉 크롤링 웹(세부 탭) 선정 > 👉 InfluxDB 구축 적재 서버 구축, 크롤링 및 적재 모듈 생성 > 👉 크롤링 테스트 1. 종목 및 크롤링 탭 선정🥇 평소 관심 가던 종목, 이미 가입되어있는 종목을 선정했고, 선정한 종목은.... 어... 14가지 종목이 있고, 종목명은 알려드릴 수가 없네요ㅋㅋㅋ😥 다음은 크롤링 탭 선정 과정입니다. 일단 야후파이낸셜을 기반으로 크롤링해야했고, 해당 포털 서핑 결과, 서머리, 히스토리컬, 통계 데이터를 확인할 수 있었고 이 데이터를 크롤링하기로 선정하였습니다❗ 차후엔 사용자가 미리 지정한 종목을 메타데이터 테이블 형태로 만들어 저장할 예정입니다😁 2. 적재 서버 구축

2022년 10월 25일
·
0개의 댓글
·

Comparing for Stock and Consumption

들어가기에 앞서, Stock mat vs Comsumable mat 유동자산(빠르게 현금화할수 있는자산) 비유동자산 ex) 치킨집- 재고자산 : 치킨, 생닭 | 비용(소모성자재) : 의자부품, 이쑤시개 Stock mat vs Comsumable mat Stock material 재고자산 자재마스터 존재 AAC(계정지정범주) 존재X 회계뷰 반드시 존재 valuated : FI문서가 생성된다. (분개) Comsumable material 소모성자재 (비용자산) 자재마스터 존재하거나 존재하지 않음, 존재할 경우 회계뷰는 없어야함 AAC 존재, 예외적으로 AAC가 없는데 비용자산이 되는 경우가 있음 valuated / non-valuated

2022년 10월 24일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

해외 주식 분석 프로젝트-2

안녕하세요. 오랜만에 글을 쓰게 되네요. 요새 바쁜 일들이 너무 겹쳐서 정신이 없었습니당...😂😂 이번 글부터 본격적으로 프로젝트를 진행해보려고 합니다. 이렇게 글을 쓰면서 프로젝트를 진행한 적은 처음이라, 글솜씨가 서툴러도 양해 부탁드리겠습니다!🙏 목표🏆 > 👉 해외주식 데이터 수집이 가능한 웹 선정 > 👉 웹으로부터 크롤링할 데이터 선정 > 👉 크롤링 시작, 끝, 텀 선정 > 👉 크롤링 데이터 적재 프레임워크 선정 1. 크롤링 웹 선정🥇 우선 요즘 저작권법이 중요해진만큼 크롤링할 웹이 크롤링이 가능한지 여부부터 확인해야한다. 이를 위해, 크롤링할 웹 주소 뒤에 '/robots.txt' 를 입력하여 'Disallow' 부분을 확인하면 된다. 확인 결과, 'finance.yahoo.com' 가 특정 디렉터리에 한해서는 Disallow가 명시되어있었지만, 그 외에는 명시되어있지 않아, 해당 웹을 선정하

2022년 7월 22일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

해외 주식 분석 프로젝트-1

안녕하세요. 프로젝트를 진행하기에 앞서 간략한 자기소개부터 하겠습니다. 저는 2020년 초부터 미국 배당주/성장주에 장기투자중인 서학개미입니다. 약 2년의 투자 경험을 바탕으로 보유중인 주식에 대한 정보를 한눈에 쉽게 파악 및 분석해보고 싶어서 본 프로젝트를 기획하게 되었습니다. 현재 DE 겸 FE/BE 직무를 맡고 있으므로 본 프로젝트를 진행함에 따라 커리어 및 투자 능력에 큰 도움이 될 것으로 예상합니다. 본 프로젝트는 2년여 전, Github을 통해 **"보유중인 펀드의 수익금과 주식의 시가/고가/저가/종가를 시각화해주는 프로젝트"** 를 기반하여 리빌딩하는 식으로 진행할 예정입니다. 이전에 진행했던 프로젝트 정보는 여기를 참고해주시면 감사하겠습니다. 주식 시장은 확신을 요구하며,확신이 없는 사람들은 반드시 희생된다.

2022년 7월 5일
·
0개의 댓글
·

주식은 물리가 아니라 심리다.

본 글은 모건 하우절 저자의 돈의 심리학을 참고하여 쓴 글입니다. 1. 주가는 왜 오르고 떨어지는가? &nbsp주식시장에 참여하는 사람들의 목적은 당연히 자산증식이다. 이들은 리스크를 감수하더라도 자산의 증식을 위해 주식시장에 참여한다. 자산을 증식하려면 어떡해야하는가? 답은 내가 산 종목의 '주가'가 내가 사기 전보다 올랐을 때 팔면된다. 그럼 이 '주가'는 어떻게 형성될까? 이를 알아내는 것은 어렵지않다. 쉽게 예를 들어보겠다. &nbsp지금 핸드폰이 고장나서 새로운 핸드폰을 사야된다고 가정해보자. 호불호가 많이 갈리는 아이폰 13을 살려고 한다. 이때 이 핸드폰의 가격이 100만원이다. 나는 이것을 사기 전에 많은 사람들에게 물어봤다. 이 가격인데 이걸 사는 것에 대해 어떻게 생각하는가? 첫번째 사람은 에어팟도 가지고 있고, 애플워치도 가지고 있고 심지어 맥북 까지 산 사람이다. 이 사람은 이 가격이면 엄청 싸다고 말했다. 두번째 사람한테 물어봤다. 두번째 사

2021년 11월 27일
·
0개의 댓글
·

Asset Management Program (yfinance API, Google Colab)

yfinance API를 이용하여 만든 자산 관리 프로그램 해외주식, 국내주식, 연금저축펀드, 비트코인, 현금, 부채, 투자원금 목록은 수동으로 입력해주어야 한다. Google Collaboratory, jupyter notebook에서 작성하였으며, 구글 드라이브와 연동하여 업데이트된 자산현황을 읽어온다. 서로 다른 계좌의 자산을 통합하여 현재 어떤 비중으로 투자하고 있는지 볼 수 있고, 1월 1일부터 자산의 변화를 볼 수 있다. 매일의 주가, 비트코인 가격 및 환율을 yfinance API를 통해 입력받아, 종가 기준으로 자산평가액을 계산한다. 현재 연금 저축 펀드를 통해 투자하고 있는 ETF 두 종목은 yfinance에서 가장 최근 거래일의 종가만을 제공하고 있기 때문에, 프로그램을 실행할 때마다 각 종목의 주가를 저장 및 업데이트 하도록 구현했다. 그래프에 최저/최고/현재 자산과 최저/최고/현재 수익을 표시했다. 과거의 거래 기록을 완벽하게 복원하지 못하여 1월의

2021년 10월 20일
·
0개의 댓글
·

주식가격 (Programmers 42584)

🧑‍💻 문제 > 초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. > 제한 사항 prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다. prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다. | prices | return | | :-------------- | :-------------- | | [1, 2, 3, 2, 3] | [4, 3, 1, 1, 0] | > 입출력 예 설명 1초 시점의 ₩1은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다. 2초 시점의 ₩2은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다. 3초 시점의 ₩3은 1초뒤에 가격이 떨어집니다. 따라서 1초간 가격이 떨어지지 않은 것으로 봅니다. 4초 시점의 ₩2은 1초간 가격이 떨어지지 않았습니다. 5초 시점의 ₩3은 0초간 가격이

2021년 4월 29일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

Thank you AMD

아악 눈부셔요!!! 님들 저도 오늘 드디어 300 진입했습니다.

2020년 8월 4일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

Les.6 DataProcessing

6. DataProcessing 데이터는 퀀트투자에서 가장 중요함 1. MarketData 이렇게 생긴건데 여기에선 행을 Tick이라고 부름 Date, Time은 거래시간 Ticker : 어떤 주식 Last Trade, Volume : (Trade Data) 얼마가 거래되었는지에 대한 정보 Bid Size, Bid, Ask, Ask Size : (quote Data) 얼마에 거래를 요청했는지 정보 초당 200개의 거래 데이터가 생길 수도 있음 그래서 동일한 시간이나 날 단위로 데이터를 퍼옴 이렇게 가져온 데이터로 OHLC CHART를 만들 수 있음 ![](https://images.velog.io/images/tonyhan18/post/fe763bce-ce1c-

2020년 7월 30일
·
0개의 댓글
·