천지다스 블러그 수집

투자의 세계에서 정보는 금과 같습니다. 최근 우리는 구글 검색 트렌드를 통해 대중의 관심사가 주가에 미치는 영향에 대해 새로운 통찰을 얻을 수 있었습니다. '하이브'라는 회사의 주가와 특정 키워드의 검색량 간의 상관관계를 분석함으로써, 정보의 흐름이 시장에 어떻게 반영되는지를 살펴보았습니다. 그래프 이미지를 기반으로 분석을 수행하기 위해, 우선 이미지의 주요 특징을 살펴보겠습니다.그래프 관찰 사항:그래프에는 '하이브'와 여러 검색 키워드에 대한 데이터가 표시되어 있습니다.각 데이터 시리즈는 다른 색상으로 표시되어 구별 가능합니다.데이터는 시간에 따른 추세를 보여주는데, x축은 시간을 나타내고 y축은 스케일링된 값으로, 0에서 1 사이의 값으로 조정된 것으로 보입니다.'하이브'와 각 키워드의 검색 추세를 ..

네트워크가 복잡해지면서 효율적인 데이터 흐름 관리가 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 기술 중 하나가 바로 "브리지 모드"입니다. 이 글에서는 브리지 모드가 무엇이고, 네트워크 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.브리지 모드란?브리지 모드는 네트워크를 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 필수적인 역할을 하는 데이터 링크 계층(계층 2)의 장치입니다. 이 장치는 특히 서로 다른 물리적 네트워크 세그먼트를 연결하여 하나의 동질적인 네트워크처럼 작동하도록 만드는 역할을 합니다. 네트워크 내의 데이터 트래픽을 관리하는 브리지는 데이터 패킷이 필요로 하는 정확한 위치로만 전달되도록 보장함으로써, 불필요한 데이터 전송을 줄이고 전체 네트워크의 효율성을 높입니다.계층..

금융 시장의 동향을 파악하기 위해 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석하는 것은 트레이더와 투자자에게 매우 중요합니다. 본 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 주식 데이터, Google Trends, 그리고 공시 정보를 분석하고 시각화하여 시장 예측에 활용합니다.사용된 도구 및 라이브러리FinanceDataReader: 주식 데이터를 가져옵니다.Pytrends: Google Trends 데이터를 검색합니다.TensorFlow와 Keras: 주식 가격 예측 모델을 구축합니다.OpenDartReader: 공시 정보를 조회합니다.Matplotlib: 데이터 시각화를 수행합니다.Scikit-learn: 데이터 전처리와 모델링을 위한 도구입니다. 데이터 통합 및 분석 프로세스주식 데이터 로딩: FinanceDataRe..

AI 모델링에 관심이 많은 분들은 주로 TensorFlow와 PyTorch를 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 이 외에도 여러 가지 유용한 도구들이 있어, 이 글에서는 그 대안들을 자세히 소개하고자 합니다.1. Keras: 초보자 친화적인 신경망 APIKeras는 Python으로 작성된 고수준의 신경망 API로, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano와 같은 다양한 백엔드를 지원하며, 모델의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. Keras는 그 자체로도 강력하지만 TensorFlow 2.0 이상에서는 기본적으로 내장되어 더욱 통합된 경험을 제공합니다.2. Scikit-learn: 전통적인 머신러닝에 최적화Scikit-..

모델 재사용성: 기존 모델 불러오기와 새 모델 훈련금융 시장의 빠른 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 머신 러닝 모델의 효율적인 관리와 재사용이 중요합니다. 이미 훈련된 모델을 저장하고 재사용하는 기능은 불필요한 자원 소모를 줄이고, 더 빠르게 예측 결과를 도출할 수 있게 합니다.모델 불러오기만약 samsung_stock_model.h5 파일이 존재하면, load_model 함수를 사용하여 저장된 모델을 불러옵니다. 이 접근 방법은 계산 비용을 크게 절감하며, 일관된 예측 결과를 제공합니다. 이미 검증된 모델을 재사용함으로써, 새로운 데이터에 대한 신속한 예측이 가능해집니다.if os.path.exists(model_path): print("Loading existing model...") ..

신 러닝 기술의 발전으로 시장 데이터의 숨겨진 패턴을 파악하고 미래의 주가를 예측할 수 있는 가능성이 커지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 삼성전자 주가를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 구축하는 과정을 공유하고자 합니다. 데이터 수집주가 예측 모델을 개발하기 위해 먼저 과거 주가 데이터가 필요합니다. FinanceDataReader는 주식, 환율 등 다양한 금융 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 아래 코드를 통해 삼성전자의 주가 데이터를 2003년부터 현재까지 수집할 수 있습니다.import FinanceDataReader as fdr# 삼성전자 주식 코드: 005930df = fdr.DataReader('005930..

최근 인공지능 기술의 발전은 멀티모달 데이터, 즉 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 시스템을 가능하게 했습니다. BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training) 모델은 이러한 멀티모달 데이터를 통합하여 이미지와 관련된 텍스트를 생성하거나 해석하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 환경에서 BLIP 모델을 사용하여 이미지 캡셔닝을 수행하는 방법을 단계별로 안내합니다. 1. 환경 설정먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Python 환경에서 transformers와 torch 라이브러리를 설치하기 위해 다음 명령어를 실행하세요:pip install transformers torch 2. 모델 및 프로세서 로딩Hugging Face의 ..

금융 시장의 트렌드를 분석하고 투자 기회를 포착하는 하나의 방법은 주요 주식 간의 상관관계를 파악하는 것입니다. 본 포스트에서는 Python과 FinanceDataReader를 활용하여 삼성전자와 KOSPI 상장 주식 중 상위 50개의 상관관계를 분석하는 방법을 설명합니다.필요한 도구이 분석을 수행하기 위해 필요한 Python 라이브러리는 다음과 같습니다:FinanceDataReader: 금융 데이터를 쉽게 다운로드할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.Pandas: 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.Matplotlib 및 Seaborn: 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.설치 방법먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:pip install ..

금융 시장의 다양한 지수들은 시장의 건강과 추세를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그 포스트에서는 한국의 주요 지수(KOSPI, KOSDAQ, KOSPI 200)와 미국의 주요 지수(Dow Jones, NASDAQ, S&P 500 등), 그리고 기타 글로벌 지수(예: 상해 종합지수, 항셍지수, 닛케이 225 등)를 포함하여 여러 글로벌 금융 지수의 변동성과 상관 관계를 분석해보겠습니다. 이를 위해 파이썬과 FinanceDataReader 라이브러리를 활용할 예정입니다. 데이터 수집 및 시각화먼저, 필요한 파이썬 라이브러리를 설치합니다. FinanceDataReader, pandas, matplotlib, 그리고 seaborn을 사용할 것입니다. 설치는 간단하게 pip 명령어를 통해 진행할 수 ..

현대의 투자자들은 기술을 활용하여 주식 시장 데이터를 분석하고, 그 중에서도 가장 수익성이 높은 주식을 식별하려고 합니다. 본 블로그 포스트에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 나스닥 주식 중에서 1년 동안 가장 좋은 수익률을 보인 주식을 찾고, 이를 시각화하는 방법을 설명하겠습니다. 필요한 도구와 라이브러리 이 프로젝트를 수행하기 위해 다음의 도구와 라이브러리가 필요합니다: Python: 프로그래밍 언어 yfinance: Yahoo Finance API에 액세스할 수 있는 Python 라이브러리 Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리 Pandas: 데이터 분석을 위한 라이브러리 데이터 가져오기 첫 번째 단계는 Yahoo Finance로부터 주식 데이터를 가져오는 것입니다. 이를 ..