반응형 파이썬/주식25 Python,BS4 Naver Finance 국내 증시 기초 Data 수집 - 2 이전 이야기 2019/12/15 - [파이썬/주식] - Python,BS4 Naver Finance 국내 증시 기초 Data 수집 - 1 Python,BS4 Naver Finance 국내 증시 기초 Data 수집 - 1 이번 포스팅에서는 Python으로 Naver Finance 국내 증시 기초 Data를 수집해보겠습니다. 코드나 내용은 이전에 포스팅 했던 글과 유사한 부분이 많습니다. 오늘 크롤링해볼 페이지는, 이렇게 생긴 페이 jsp-dev.tistory.com Python,BS4 Naver Finance 국내 증시 기초 Data 수집 2탄입니다. 1탄에서는 타겟 html를 가져와 필요한 정보를 파싱해 엑셀 형태로 만드는 것을 해보았습니다. 하지만 이 많은 정보들을 한꺼번에 가져오려면 어떻게 해야할까요.. 2019. 12. 16. Python,BS4 Naver Finance 국내 증시 기초 Data 수집 - 1 이번 포스팅에서는 Python으로 Naver Finance 국내 증시 기초 Data를 수집해보겠습니다. 코드나 내용은 이전에 포스팅 했던 글과 유사한 부분이 많습니다. 오늘 크롤링해볼 페이지는, 이렇게 생긴 페이지입니다. URL은 https://finance.naver.com/sise/sise_market_sum.nhn?sosok=1 입니다. sise = 시세, sosok = 소속(코스피/코스닥)인 것 같군요. 이 페이지는 코스피/코스닥에 상장된 기업들의 주가 관련 정보들을 가지고 있습니다. 다만 한가지 불편한 것이 있다면 상단에 이런 탭에서 6개의 정보만 선택해서 볼 수 있습니다. 기업을 눌러 보면 위의 모든 항목을 제공해주는 Naver이지만 크롤링해볼 페이지는 그렇게 한꺼번에 모아볼 수는 없고 필요한.. 2019. 12. 15. Python, Backtrader로 전략검증, RSI 이용한 매매 전략 백테스팅(BackTesting) Backtesting 백테스팅(Backtesting)이란 과거 데이터를 바탕으로 개발된 알고리즘을 검증하는 것을 의미합니다. 이를 쉽게 할 수 있도록 해주는 Zipline, TA-lib, Backtrader 라이브러리가 있습니다. 이번 포스팅은 Backtrader를 이용해 RSI에 따라 주식을 매수/매도를 했을 경우의 결과를 백테스팅해보겠습니다. 준비 Backtrader를 설치합니다. + Python두요. pip3 install backtrader 코드 전략은 AU, AD을 구할 때 21일을 기준으로 계산한 RSI가 30보다 작으면 매수 70보다 커지면 매도하는 방식입니다. import backtrader as bt from datetime import datetime class firstStrategy.. 2019. 12. 8. Python으로 ETF목록 추출하기 / Naver ETF 목록 가져오기 오늘은 Python으로 Naver Finance를 이용해 ETF(상장지수펀드) 목록을 가져오는 방법에 대해 알아보겠습니다. 그럼 ETF가 무엇이냐하면 주식처럼거래되는 펀드로, 쉽게 말해 펀드지만 주식이 거래할 수 있다고 생각하시면 될 것 같습니다. ETF의 장점은 종목 선정이 어렵고 분산투자를 못하는 저같은 개미투자자에게 좋습니다. 또한 가격변동폭이 크지 않으므로 배당금이 있는 ETF를 사시면 안정적인 수익을 기대해볼 수 있습니다. 그럼 이 ETF를 어디서 확인할 수 있는지 알아보겠습니다. ETF는 우리의 NAVER FINANCE에서 확인할 수 있습니다. 하지만 Python을 이용해 가져오고 싶은 저는 아래 코드를 이용해 가져오겠습니다. import requests import json from pand.. 2019. 12. 8. Python으로 모멘텀 전략 구현, Python Momentum Strategy 모멘텀 전략이란 최근 수익률이 좋았던 주식을 사는 전략입니다. 지금까지 잘 올라왔던 주식이 앞으로도 올라갈 것이라는 기대로 "비싸게 사서 더 비싸게 판다"는 철학을 가지고 있습니다. 회귀분석 계수 R^2값과 90일간의 지수 회귀 기울기를 곱한 값으로 모멘텀을 구합니다. 기업들의 모멘텀을 구하기 위해서 기업별/일자별 종가 데이터를 생성하는 작업을 해보갰습니다. 1.종가 데이터 저장하기 import pandas as pd import FinanceDataReader as fdr from time import time from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor df_krx = fdr.StockListing('KRX') codes = df_krx['Symbol'].. 2019. 12. 1. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
