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데이터 공부를 기록하는 공간

Time Series Forecasing - one variable

2달 일봉데이터를 불러와서 TimeSeries 모델에 넣어서 돌려보기 1. Library & Data load """ 시간대별 데이터 불러오기 """ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pyupbit from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt data = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", interval = "day", count=60) 2. Train Test Split dataset = data[['close']] train_size=0.92 total_data = dataset.shape[0] spl..
STOCK/비트코인 2022. 2. 9. 22:35
finance datareader

1. 라이브러리 설치 pip install finance-datareader 2. KRX/NASDAQ 주식 종목 불러오기 import FinanceDataReader as fdr df_krx = fdr.StockListing('KRX') df_krx df_nasdaq = fdr.StockListing("NASDAQ") df_nasdaq 3. 종목 데이터 불러오기 df = fdr.DataReader('AAPL') df 4. 여러 지수 불러오기 한국 지수 심볼설명 KS11 KOSPI 지수 KQ11 KOSDAQ 지수 KS50 KOSPI 50 지수 KS100 KOSPI 100 KRX100 KRX 100 KS200 코스피 200 미국 지수 심볼설명 DJI 다우존스 지수 IXIC 나스닥 지수 US500 S&P 50..
STOCK/비트코인 2022. 2. 8. 23:53
50% 리밸런싱

코인 50%, 주식 50% 로 주기적으로 리밸런싱 하는 경우의 수익률 비교 종목 : 비트코인 수수료 : 미포함 (결론) 0. 한 전문가가 기고한 방법을 테스트 해봤다. 1. 리밸런싱은 한 종목을 가지고 하는 것은 아닌 것 같다. 한 종목에 의한 현금 비중과 리밸런싱은 그저, 수익률과 손해율을 낮출 뿐이다. 2. 지속상승을 하는 방법을 찾으려면 상관관계가 다른 여러가지 종목으로 테스트 해봐야할 것 같다. 파란색 : 보유시 주황색 : 주기적 리밸런싱 1. 50% vs 50% 1달간 - 5분봉 2. 50% vs 50% 4달간 - 5분봉 3. 50% vs 50% 5년간 - 일봉
STOCK/비트코인 2022. 2. 5. 15:10
1% GAP

1분봉 기준 시가보다 1% 상승시 매수하여, 시가보다 2% 상승시 매도하여, 1% gap으로 수익 창출 백테스트 데이터는 엑셀에 저장한 후 사용 캔들스틱은 plotly 활용. 느림. import pyupbit import matplotlib.pyplot as plt import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import pandas as pd import numpy as np def get_ohlcv(ticker, interval = 'minute1'): df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval = interval, count=10000) return df def short_trai..
STOCK/비트코인 2022. 1. 17. 12:51
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