천지다스 블러그 수집

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..

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...") ..

이동 평균선(Moving Average) 주식시장과 같은 금융 상품에서 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나로, 거래액, 매매대금, 주가등 다양한 분야에서 접목할 수 있다. 과거의 평균적 수치에 현상을 파악(주로 추세)하ㅕㅇ 현재의 매매와 미래의 예측에 접목할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다. 주가의 변동폭을 좀 더 유연하게 한 것이므로, 주가는 이동 평균선과 균현을 이루면서 변뎡하는 것이 보통이다. 따라서 이동 평균선을 활용하여 주가를 분석하고자 할 때는 다음과 같은 성질을 파악하는 것이 중여하다. 강세 시장에서는 주가가 이동 평균선 위에서 파동을 거듭하면서 상승한다. 약세 시장에서는 주가가 이동 평균선 밑에서 파동 운동을 하면서 하락한다. 보합 국면의 애매한 주가는 이동 평균선과 밀착하..

[Python] FinanceDataReader 를 통한 주가 읽기 - 볼린저밴드(Bollinger Bands) 볼린저 밴드는 미국의 재무분석가인 존 볼린저가 개발하고 상표권을 취득한 주가 기술적 분석 도구이다. 볼린저 밴드 의 기본 원리는 주가의 변동이 표준 정규 분포 함수에 따른다고 가정하고 주가를 따라 위(Upper), 아래(Lower) 로 폭이 움직이는 밴드를 만들어 기준선으로 판단 한다. 볼린저 밴드는 이동평균선을 추세 중심선으로 사용하며, 상하한 변동 폭은 추세중심선의 표준편차로 계산하여 가격 변동성 분석과 추세분석을 동시에 수행할 수 있다. 볼린저 밴드 계산 상한선: 20일 이동평균선 + (20일 동안의 주가 표준편차 값0 *2) 하한선: 20일 이동평균선 - (20일 동안의 주가 표준편차 ..

[Python] FinanceDataReader 를 통한 주가 읽기 - 이동 평균선 이동평균선은 매일 산정되는 가격을 기준으로 이동평균치를 표시하는 것을 말한다. 연장선으로 일정 기간의 주가 평균가격을 그어놓은 선이다. 이동편균선 은 주가의 평규치 진행 방량을 확인하고 대략적인 상승과 하락을 예측하고 판단하는데 사용하는 지표이다. 이동편평선 계산 공식 이동평균선 = 설정 기간의 종가의 합 / 설정기간 5일 평균선은 5일간의 종가평균, 10일 평균선은 10일간의 종가평균으로 진행된다. FinanceDataReader 에서 이동 평균선 s_df 는 이전 stockMain 함수를 통해 만들어지는 Data Frame 이다. def stockMain(val, strFromDay, strToDay): 5일 평균선:..