키움증권20 [AT] 14. 이동평균선 구현 및 매매시점 예측 (2) 이번에는 지난 시간에 알아봤던 이동평균선의 두번째 시간으로 한종목에 대해서 정확하게 구현되는지에 대한 정합성까지를 알아보겠습니다. 지난 시간에 알아본 내용을 살짝 보자면... 이동평균선이라는 지표가 바로 기술적 분석의 한개의 항목에 속합니다. 단기 특정기간의 데이터를 기준으로 그 정보를 수학적으로 가공하여 그 속에서 insight를 도출하는데 활용되 됩니다. 이동평균은 Moving Average라고 하여 짧게 MA라고 표현하고, 일정 기간 동안의 가격을 평균을 내어 수치화하고 이를 그래프로 그린것이 이동평균선이 됩니다. 이동평균선을 구하기 위한 Pandas 적용 특정 주식종목에 대한 결과 이평선 시각화 이동평균선을 활용한 주요 매매법 알고리즘 적용 특정 주식종목에 알고리즘 적용한 결과 분석 1. 이동평균.. 2020. 3. 10. [AT] 13. 이동평균선 구현 및 매매시점 예측 (1) 이번에는 지난번에 가져온 일봉차트 데이터를 기반으로 이동평균선을 구현하고 해당 이동평균선의 정보를 기반으로 매매시점을 예측하는 부분을 구현해 보도록 하겠습니다. 주식에는 여러가지 데이터를 가지고 해당 주식의 매매시점을 판단하는데, 이동평균선은 그 시점을 판단하는데 정보를 제공하는 대표적인 요소라고 말할 수 있습니다. 분석법 중 기술적 분석은 주식시장에서 데이터를 분석하고 예측하는 방법중에 하나입니다. Wikipedia에 따르면... " 기술적 분석은 시장의 가격 그 자체에만 관심을 갖고, 그런 가격 움직임의 원인에는 관심을 두지 않는다. 몇가지 가정과, 과거와 현재의 가격 움직임에 따라 미래의 가격이 어떻게 움직일지를 예측한다. 기술적 분석은 이론적인 뒷받침이 거의 없으며, 분석의 유효성은 과거의 시장 .. 2020. 3. 8. [AT] 12. 사용자 별 주식종목 관리 및 일봉차트 DB에 저장하기 지난번에는 주식종목코드와 종목명을 DB에 저장하는 로직을 구현했습니다. 이번에는 사용자 별 관심주식종목을 관리하는 DB를 구성하고 그 DB를 기준으로 일봉차트를 조회하여 DB에 저장하는 부분을 구현해 보도록 하겠습니다. 이 부분도 기존에 구현해 놓은 부분이기 때문에, DB에만 잘 저장하면 될 것으로 생각이 됩니다. 1. 주식종목 관리 DB구성 사용자 별로 관심있는 주식종목을 저장하고 관리를 해야하기 때문에, 사용자ID와 주식종목코드가 있어야 하겠고... 사용자ID는 중복이 가능해야 하겠죠?? 그리고 이력 관리를 위해서 생성한 날짜와, 삭제한 날짜의 정보도 함께 저장하도록 하겠습니다. CREATE TABLE stocks_select_user( seq INT(20) PRIMARY KEY AUTO_INCREM.. 2020. 3. 2. [AT] 10. 증권사 API연동 소스 Refectoring 이번에는 기존에 작성했던 소스에 대해서 실제로 사용이 가능하고, 향후 다른코드에서 재활용이 가능하도록 Refectoring을 진행해 보겠습니다. 가장 큰 문제는 아래와 같은 소스상 문제로 한번 python프로그램이 실행되면 강제로 console에서 종료하기 전까지 실행이 되게 됩니다. if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) test = KiwoomAPI() test.login() app.exec_() 그 이유는 QApplication을 실행 후 별도로 종료하는 로직이 없기 때문입니다. 사실 이렇게 한 이유는 키움증권 Open API+ 특성상 서버로 dynamicCall을 보내고 그에따른 event를 기다려야 하기 때문에 프로그램이 종료되지 않고.. 2020. 2. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음
