데이터분석가, 동동

1. 서론 주식 시장에서는 다양한 보조지표들이 사용되어 투자 결정에 도움을 줍니다. 이 포스팅는 상대 강도 지수(Relative Strength Index, RSI)에 대해 다룹니다. RSI는 주식 가격의 상승과 하락을 측정하여 초과매수와 초과매도 신호를 제공하는 인기 있는 보조지표입니다. 이 포스팅에서는 RSI의 개념, 계산 방법, 해석 방법 및 주요 활용 사례에 대해 알아보고자 합니다. 2. RSI의 개념 RSI는 가격의 상승과 하락의 상대적인 세기를 측정하여 주식의 과열 또는 과소 판단을 돕는 지표입니다. RSI 값은 0에서 100 사이의 범위를 가지며, 일반적으로 30을 기준으로 30 미만은 과매도, 70을 기준으로 70 초과는 과매수로 간주됩니다. 3. RSI의 계산 방법 RSI는 다음의 공식을..

요약글만 필요하신 분들은 Summary를 보고 4. 최종코드만 '붙여넣기'하셔서 사용하세요 :) Summary ㅁ 차트를 통한 매수 구간 찾기(4개를 적당히 활용할 것) 1. 차트의 검은색 선 아래 있을때 2. 빨간색 구간에 들어갔을 때 3. 초록색 화살표 발생한 구간 4. 피보나치 구간에 캔들차트가 부딪혔을때 ㅁ 차트 구성 방법 - 차트에 3년 최고, 최저점을 찾아 피보나치 되돌림을 표시한다. - Rsi값이 30보다 낮을때 이동평균선(100일)을 검은색 라인으로 표시한다 - 20, 100일평선 골든크로스 지점을 초록색 화살표로 표시한다. * RSI가 뭔가요 ? https://python-data.tistory.com/42 * 피보나치가 뭔가요 ? https://python-data.tistory.com..

1. ~23.5월 매매 정리 ㅁ 수익금 : 13,735,669 - 국내주식은 간신히 본전 했다. 뇌동 매매가 너무 많아 많은 손실이 있었음. 특히나 자리가 안좋은 곳에서 매매해서 여러번 손실이 있었음. 하반기때는 타이밍을 놓치면 과감히 매수를 하지 않도록 주의 필요 - 해외주식은 뭘 사든 오르는 시장이였음. 생각보다 보수적인 운영으로 큰 수익을 내지 못해서 아쉽다. 2. 23년 6월 시장 이슈정리 1. 부채한도 하원 법안 통과 부채한도는 지금 통과 중이다. 미국 하원이 31조4000억 달러의 차입 한도를 늘리는 협상에 찬성표를 던진 후 워싱턴의 부채 한도 드라마는 앞으로 며칠 안에 결론을 향해 조금씩 나아가고 있다. 하원 공화당원과 민주당원은 좌파와 우파의 강경파 의원들의 맹렬한 반대에도 불구하고 합의에..

이 논문은 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 주식 시장 동향을 예측하는 방법을 탐구하고 있습니다. 1. 논문 이해하기: 논문을 꼼꼼히 읽고, 제안된 아키텍처, 방법론 및 다루는 문제에 대해 명확하게 이해하세요. 논문에 기술된 세부 사항과 기법에 주의를 기울이세요. 2. 필요한 데이터 수집하기: 모델을 구현하기 위해 주식 시장의 과거 데이터가 필요합니다. 금융 API나 온라인 금융 데이터베이스와 같은 다양한 출처에서 이러한 데이터를 얻을 수 있습니다. 예측하려는 주식 시장에 필요한 데이터에 액세스할 수 있는지 확인하세요. 3. 데이터 전처리하기: CNN을 학습하기 위해 데이터를 준비하세요. 이 작업에는 데이터 정제, 결측치 처리, 데이터 정규화 및 학습을 위한 적절한 입력-출력 쌍 생성과 같은 작업이 포함..

본 게시글은 'Using Deep Learning Neural Networks and Candlestick Chart Representation to Predict Stock Market'의 논문을 한글로 번역한 것입니다. 틀린 부분이 있으면 언제든지 말씀해주세요. https://arxiv.org/pdf/1903.12258.pdf - 요약 주식 시장 예측은 기업 뉴스와 성과, 산업 성과, 투자자 심리, 소셜 미디어 감성 및 경제적 요인과 같은 많은 요소들이 주식 시장 가격에 영향을 미치기 때문에 여전히 도전적인 문제입니다. 본 연구는 딥 컨볼루션 네트워크와 캔들스틱 차트를 활용하여 주식 시장에서의 예측 가능성을 탐색합니다. 그 결과는 트레이더가 미래 주식 가격 방향에 대한 제안된 지표를 제공하는 데 사용..

안녕하세요. 저는 광명 거주한지 2년이 좀 넘었습니다. 애초에 이사올때 뉴타운 청약도 고려해서 들어왔기때문에 반가운 소식이였습니다. 직접 모델하우스도 가봤고 내일 있을 청약에 도움이 되고자 글 올려봅니다. 1. 분양가 우선 분양가에 대해서 확인해보려합니다. 호갱노노의 평수와 분양가를 기준으로 평단가를 계산해봤습니다. 광명자이더샵포레나 39, 49A는 3단지 복도식은 평단가가 낮으나 그외는 약3천만원대로 낮지 않습니다. 철자헤(철산자이헤리티지)가 입지도 좋고 당첨확률도 높았는데 지원하지 않아서 후회가 됩니다. 광자포(광명자이더샵포레나) 역시 앞으로 나올 광명 2구역 베르몬트로 , 4구역 센트럴아이파크, 5구역, 11구역, 12구역에 비해 저렴할 것으로 예상됩니다. "나는 가격이 최우선이다." 라면 이번 기..

'Sell ​​in May and go away' 11월부터 4월까지의 기간이 다른 달보다 평균적으로 주식 시장 성장이 훨씬 더 강하다는 이론에 근거한 주식 투자 전략입니다. 이러한 전략에서 주식은 5월 초에 판매되고 수익금은 현금으로 보유됩니다. 1. 포지션 정리 (Sell in may) 1-0) 5월에 팔고 10월까지 기다려야할까? 스윙 매매를 좋아하는 나로썬 좀 어려운 이야기다. 우선 어느정도 원하는대로 주가가 올라와서 포지션을 많이 정리한 상태. 1-1) 포지션 정리 마이크로소프트와 애플을 전부 정리했다. 좋은 기업이지만 정리하고 포지션을 다시 잡아야할것 같다. 그리고 구글이나 아마존에 포지션을 좀 더 줬다. 현재 포지션은 아마존, 테슬라, 구글 혹시 하락 있을 경우 애플, 마소를 추가매수할 계획..

Attention(Seq2Seq와 Attention) Seq2Seq 프로세스 : input → Encoder → Context Vector → Decoder → output 문제점 Information Bottleneck : Seq2Seq 모델의 가장 큰 문제점 중 하나는 입력 시퀀스의 길이가 길어질수록 성능이 저하되는 현상입니다. 이는 Encoder RNN이 고정된 길이의 context vector만 생성하기 때문에 입력 시퀀스의 맨 앞부분의 정보가 손실되기 때문입니다. 또한, Decoder RNN은 이 context vector를 사용하여 출력 시퀀스를 생성하기 때문에, context vector가 어떤 정보를 포함하느냐에 따라 출력 시퀀스의 질이 크게 좌우될 수 있습니다. 또한, Seq2Seq 모델..

- 아마존 주가 : 106.96 USD+3.15(+3.03%) 마켓 클로즈드 (4월 21일 19:59 GMT-4 기준) - 4월28일(금) 23.1분기 실적 발표가 있는 날이다. 1. 캔들차트와 기술적 분석 2월2일 실적발표에 114$을 찍은 뒤 오랜만에 107불까지 와줬다.RSI나 MACD 등 기술적분석 결과 충분히 상승 여력은 남아 있다. 2. 아마존의 재무제표 22년 세전이익(EBT)를 작살냈는데.. 원인은 클라우드 쪽에 수익둔화였다. 이후 대대적인 비용감축(인원절감)을 통해 수익성 개선이 됐으나.. 23.1분기 클라우드 부문에서 얼마나 많은 수익을 얻을지 지켜봐야하는게 가장 중요할 것이다. 3. 결론 전체 시드 중 비중이 높은 편인데 이번 실적을 보고 비중 축소를 할지 고민해봐야겠다.

RNN(Recurrent Neural Network) RNN이란? 시간축상으로 FFNN을 펼쳐놓은 것! 😊 RNN(Recurrent Neural Network)은 순환 신경망(recurrent neural network)의 한 종류로, 시퀀스(sequence) 형태의 데이터를 처리하는 데에 사용됩니다. 시퀀스 데이터는 텍스트, 음성, 비디오, 주가 등 다양한 형태가 있으며, 이러한 데이터는 시간에 따라 변화하는 특성을 가지고 있습니다. RNN은 이전에 처리한 정보를 현재 처리하는데에 사용하는 메모리(memory) 개념을 도입하여, 입력 데이터의 시간적 특성을 고려할 수 있습니다. 이전 입력 값에 대한 정보를 다음 입력 값에 전달하여, 일련의 입력 데이터를 처리하는 과정에서 각 시점(time step)에서..