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이전 리뷰 : https://shsong.tistory.com/31?category=778413

이 글을 정리하는 목적은 내가 6개월뒤에 얼마나 잘 따라하고 있는지를 확인하기 위함 입니다. 이 책은 경제적 자유를 얻기 위한 방법을 구체적으로 설명하고 있습니다.

돈을 버는 모든 활동은 두가지로 수렴한다고 합니다. 첫째는 상대를 편하게 해주기 이고, 둘째는 상대를 행복하게 해주기 입니다. 이 두 가지를 만족하지 못한 사업이나 투자는 오래 지속될 수 없다고 말합니다.

이를 정리하면 문제 해결력 이 핵심 이라고 합니다. 사람들이 어떤 것을 불편하게 생각하는지, 어떤것에 행복을 느끼는지를 알고 이를 해결해 낼 수만 있으면 사업은 성공할 수 있다고 합니다. 많은 사람들이 공통적으로 느끼는 불편함이 무엇일까? 를 알면 더 좋은 사업성과를 낼 수 있다는 말인데 이는 처음부터 알 기 힘들 것이라 생각합니다. 천리길도 한걸음부터 라는 말이 있듯이 내가 불편한 것이 무엇일까 부터 생각해 봅니다.

  • 6개월동안 책 100권 읽기를 목표로 하는데, 매번 살 수는 없으니 → 내 주변 공공도서관에서 책을 대여할 수 있는지 알려주기 → 더 나아가서 유사 카테고리의 인기있는 도서 추천해 주기
  • 지금같이 고물가 시기에 냉장고에 유통기한이 완료된 제품 알려주기 → 해당 제품의 온라인 시세 알려주고 주문 링크 전달해 주기→ 더 나아가서 해당 자료들로 조합해서 만들 수 있는 음식 레시피 제공해 주기

언젠가 시간이 될 때, 구체화 하여 앱으로 만들어 보면 상대를 편하게 해주기에 일부라도 기여할 수 있지 않을까 생각해 봅니다.

경제저 자유라는 성을 함락시켜야 자유라는 천하 (인간관계, 가족, 사랑, 시간에 대한 자유도 포함된다.) 를 평정할 수 있는 기틀을 마련한다. … ‘성을 함락하기 위해 절대적으로 싸워주는 병사'를 갖고 있는 사람을 부대지휘자라고 부른다. 기업의 사장, 책 저자, 유투버, 온라인 강의 판매자, 주식 투자자, 부동산 투자자, 건물주 등이다.

자청님은 경제적 자유를 위한 5가지 공부방법으로 정체성 변화, 20권의 법칙(책 20권 읽기), 유튜브 시청, 글쓰기 통한 초사고 세팅 를 설명하고 있습니다. 그리고 공부가 어느 수준에 도달했다 생각되면, 오프라인 모임에 참가하여 동일한 목적을 가진 사람들과 소통 하기를 권장합니다. 정체성 형성에 도움이 되어 진행하고 있는 일에 몰입할 수 있기 때문입니다.

역행자의 쳇바퀴

인간은 목표를 설정하고 이를 이루는 과정에서 스트레스와 쾌락을 얻도록 구조화되어 있다고 합니다. 이 책에서 말하는 각각의 단계에 대한 내공을 쌓으면 목표 달성에 실패할 수 없을 것이라고 생각합니다.

내가 이책을 읽으면서 진심으로 반성한 부분은 나의 성장이 멈췄을 때 옆 사람을 끌어내기 했다는 것입니다. “잘하지도 않으면서 몰 할 수 있다는 거야..”, “기한내에 하지도 못하면서 할 수 있다고 말하고 있네..” 회사 생활하면서 이런 말들을 자주 했었는데 너무나 후회가 됩니다. 그 당시에는 몰랐지만 지금 생각해보면 아마 열등감 때문 이었을 겁니다. 결국 내 성장도 멈춰버린 것이지요. 지금이라도 깨달은 것에 대해 진심으로 감사하게 생각합니다.

목표를 설정하고 달성하면, 나의 현재 수준보다 더 높은 목표를 세우게 됩니다. 즉, 실패와 시행착오는 필연적 이라는 말입니다. 회피나 합리화보다는 “레벨업 순간이 왔구나!” 라고 즐거워하라고 강조합니다.

이 책은 저에게 삶의 방식을 변화 시킴으로 돈보다 값진 경험을 해주었습니다. 그 증거가 이 글을 쓰고 있다는 사실입니다. 또한 역행자 리뷰 1 과 비교해 봤을 때, 글쓰는 방식이 갑자기 변했음을 느낄텐데 이 책에 너무 감동한 나머지 무려 29만원짜리 자청의 “초사고 글쓰기" 를 읽고 실천하였기 때문입니다. 이 책 역시 너무 좋았으며, 다음리뷰를 진행할 예정입니다.

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책 표지만 보면 경제서적 처럼 느껴지지만 삶의 변화를 만들어 낼 수 있는 힘이 있는 책이라고 생각합니다. 먼저 역행자에 대해 이해해야 하는데 첫 장에서 아래와 같이 정의하고 있습니다.

95퍼센트의 인간은 타고난 운명 그대로 평범하게 살아간다. 이들을 순리자라 하자. 5 퍼센트의 인간은 정해진 운명을 거스르는 능력을 갖고 있다. 이 능력으로 인생의 자유를 얻고 경제적 자유를 누린다. 정해진 운명을 거역하는 자, 나는 이들을 역행자라 부른다.

책을 읽으면서 중요하게 생각하는 용어를 먼저 정리하는 버릇이 있는데, 이는 책을 이해하는데 도움이 된다고 생각합니다.

주요 용어

  • 정체성: 정체성이란 단순히 외모나 이름 만으로 다른 사람과 구별되는 것을 의미하는 것은 아님. 당신만의 가치관,신념,특성이 포함하여 당신의 내면과 외면을 모두 가리키는 말로, 당신이 어떤 사람인지 알려 주는 모든 것이라고 할 수 있음
  • 메타인지: 자신의 현재 상황을 객관적으로 아는 능력. 메타인지를 획은하기 어려운 이유는 높은 지능, 자의식 해체, 유전자 오작동 피하기, 실행을 통한 시행착오, 분석력 등 종합적인 능력이 필요하기 때문 → “나는 이미 다 알아", “난 해도 안 돼" .. 는 메타 인지를 방해하는 행동들로 정확한 현실 파악을 방해해서 의사 결정을 실패하게 만듬
    • 메타 인지를 높이는 방법은 독서와 실행력임을 강조. 책을 읽게 되면 저절로 겸손해지고 내 수준을 잘 알게 만들어 주기 때문이며, 실행을 통해서 책을 통해서 쌓인 근거없는 자신감을 한번 더 꺾고 자신의 판단이 맞는지 가설 검증을 할 수 있기 때문
  • 자의식:
  • 유전자의

역행자가 되기 위해서는 7단계만 성실하게 수행하면 된다고 합니다. 많은 내용들이 마음속에 자리 잡았는데 저는 특히 “자의식 과잉" 에서 오는 현실 회피가 나의 가장 큰 문제점 임을 깨달았습니다.

저는 자청님의 글처럼 역행자 7단계를 성실이 수행할 예정이며, 반년뒤에 얼마나 이행하고 있는지 자신에게 물어볼 계획입니다. 아래는 반년뒤의 내가 다시 읽어보기 위해 정리 합니다.

1단계 : 자의식 해체

많은 자기 개발서가 그러하듯 자의식을 개발해야 한다고 말하고 있는데, 이 책의 조금 특이한 점은 “스스로 멍청하다는 걸 인정하자. 스스로 못났다는 걸 인정하자. 질투하는 대상보다 못하다는 걸 인정하자" 와 같이 자의식 과잉을 더 경계한다는 점 입니다 [자의식 해체].

특히 내가 자의식 과잉에 사로 잡혀 있고, 이로인해 얼마나 많은 의사결정 실패 속에 살아 왔는지를 뼈저리게 느끼게 하는 부분이 있었는데, 아래와 같이 3단계 자의식 해체 과정을 읽으면서 입니다.

  • 1단계 탐색: 어떤 사람을 만났는데 괜히 불편한 감정을 느끼게 되면 → 이감정은 어디서부터 온 것인지, 어떤 열등감이 자극됐는지 생각한다.
  • 2단계 인정: “왜 그 사람을 보면 기분이 나쁘지? 내가 질투하는 것일 수도 있겠구나..” 라는 나와의 대화에서 시작하는 것. 그리고 더 나아가서 “질투는 오히려 내 학습을 방해하니까, 질투라 인정하고 일단 상대방이 어떤 포인트에서 인기가 있는지 흡수해야 겠어" 라고 발전시키는 것이다.
  • 3단계 전환 : 내가 발끈하거나 열등감에 사로잡히는 그 순간을 거꾸로 이용하는 스킬로 열등감을 없애기 위한 액션 플랜을 세우는 것이다.

2단계 : 정체성 만들기

정체성이라 내가 어떤 사람이다 라고 정의하는 것으로 그 정의가 주는 힘은 인생에 큰 영향을 준다고 합니다.

이렇게 중요한 정체성은 행동을 통해서도 만들어 갈 수 있다고 하는데, 즉 일단 저질르고 보기 입니다.

“뭔가를 더 잘하고 싶으면 결심을 할 게 아니라 환경부터 만드는 것이다. 자동으로 움직일 수밖에 없도록 세팅을 하면 나는 저절로 열심히 살게 된다. 자유의지니 노력이니 진정성이니 따위의 듣기 좋고 허망한 것들을 믿는 대신, 나를 훈련시킬 운동장을 만들어 스스로를 밀어 넣어라"

3단계 : 유전자 오작동

조금만 냉정하게 생각해보면 말도 안되는 행동을 사람들은 행동하고 반복하는데, 똑똑한 사람도 예외일 수는 없습니다. 이는 뇌인지의 오류에서 오는 것이고, 이를 이해하기 위해서 자청님은 “클루지" 라는 책을 추천합니다.

인간의 뇌는 생존 본능에 의해 새로운 무엇 인가를 실행하는 것을 망설이도록 진화 했다고 하며, 순행자 (대부분의 사람) 들이 현실의 벽을 깰 수 없는 이유라고 합니다. 나 역시 이런저런 구상만 하고 실천하지 못하는 순행자 였다는 후회가 생기면서 지금이라도 작은것 하나부터 현실로 실천해야 겠다고 다짐합니다. 만약 이 글처럼 뇌의 진화가 맞다면 일단 저지르고 또는 저지를수밖에 없도록 상황을 만들었어도 자연스럽게 수습되리라 생각되니 (그렇게 진화 했으니깐..) 마음속에 잠겨있던 자물쇠가 하나 풀어진 느낌입니다.

4단계 : 뇌 자동화

뇌를 발전 시킬 수 있도록 연습을 해야 한다고 하며, 해당 단계는 다른 단계보다 과정이 명확합니다. 결론은 독서와 글쓰기 입니다. 저는 이를 실천하기 위해 일주일에 최소 1권의 글을 읽고 1번의 블로그를 작성할 계획을 세웠습니다. (유전자 오작동 이 일어나기 전에 지르고 보기 ..)

또 하나 저의 사고를 바꾼 글귀 입니다

당신은 지금 눈앞에 과제를 해결하는데 급급하며 살고 있지 않은가? 장기적인 수를 두기 위해 무엇을 하면 좋을지 생각해보고 한번 작성해보자…. 야근이 있는 회사보다는 100만원 덜 벌더라도 쉬운 직장으로 이직하라. 남은 시간에 운동을 하여 뇌를 최적화 하고, 하루 1시간 책을 읽어라 …

5단계 : 역행자의 지식

게임에서 강력한 보스를 물리치기 위해서는 강력한 무기가 필요하듯이 성공할 수 있는 (경제적 자유를 누리고 이를 기반으로 원하는 삶을 살기 위해서는) 나만의 무기를 만들어야 한다고 합니다. 강력한 무기라고 하면 유니크 하면서 구하기 힘든 (습득하는데 오래 거리는 기술) 것을 생각할 수 있는데, 이는 효율성이 떨어지니 (인생의 준비가 길어지니) 오히려 어느정도 성능의 무기들을 잘 조합하는 것이 더 강력한 능력을 발휘할 수 있다고 합니다.

온라인 마케팅 (블로그 마케팅, 유튜브, 네이버 스마트스토어) + 동영상 편집기술 + PDF 책 제작과 판매 등이 그것이며, 이를 잘 조합하면 엄청난 경쟁력을 가질수 있다고 합니다. 특히 이중에 가장 강력한 무기는 프로그래밍이라고 하는데, 그런면에서 저는 하나의 무기를 획든한 셈입니다.

6 & 7 단계에 대한 리뷰 : https://shsong.tistory.com/32

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📉

OREILLY Introducing MLOps 도입가이드 를 공부하면서 정리 내용입니다.

현재 모든 기업이 AI 프로젝트를 결쟁적으로 도입 하고 있으나 이중 50 ~85% 가 실패 (격하게 공감…) 한다고 합니다. 주요 실패 원인은 아래와 같다고 저역시 비슷한 느낌을 경험하였습니다.

  • 불명확한 비즈니스 목표 : 단지 유행이기 때문에, 혹은 뒤쳐지면 안되다는 조급함 때문에 뛰어들어 비즈니스 목표를 설정하지 않고 단순 평가를 수행 함
  • 부실한 데이터 품질 : IT 혹은 데이터에 투자하지 않고 단지 AI 머신러닝만 도입 하려고 함
  • 조직 간 협력 부족 (제일 공감) : 데이터 과학자가 모든 것을 해결할 수 있다고 포장하거나 비즈니스 담당자가 명확한 커뮤니케이션 없이 수의 계약 형태로 일을 진행 하도록 함
  • 뛰어난 인력 부족 : AI 프로젝트가 운영화에 도달하고 지속적으로 운영을 수행할 수 있으려면 비즈니스 담당자가 데이터 분석과 AI를 이해할 수 있도록 지원 해야 함. 그러러면 다양한 실험을 수행하고 방향을 제시할 수 있는 뛰어난 데이터 과학자를 고용해야 하는데, 이러한 인력이 없는 경우 허술한 결과를 내고 조직에 불신만 심어주어 다시는 AI 프로젝트를 시도할 수 없게 됨

MLOps 는 이를 해결할 수 있는 방안이 된다고 합니다. (MLOps 를 만병통치약처럼 과장할 필요도 없지만 마케팅 차원의 일시적 유행으로 치부해서도 안됨)

Part1. MLOps 개념과 필요성

조직 내 머신러닝 모델 생애주기에 대한 도식화 입니다.

MLOps 와 DevOps 공통점이 많은데, 그렇다고 DevOps 담당자를 데이터 사이언스 팀으로 즉시 전환 배치할 수는 없습니다. 그리고 소프트웨어 코드를 상용 배포하는 것과 머신러닝 모델을 사용 배포하는 것은 근본적인 부분에서 차이가 있습니다. - 소프트웨어 코드는 비교적 정적이지만, 데이터는 항상 변함 ( 모델애 대한 CI / CD 가 필요함). 이처럼 머신러닝 모델이 코드와 데이터를 모두 포함한다는 점을 비롯한 여러 환경적 복잡성으로 인해 MLOps 는 새롭고 독특한 원칙이 되었습니다.

책임 있는 AI

모델을 상용 환경에 배포하는 작업은 머신러닝 모델 생애주기의 최종 단계는 아닙니다. 단지 성능과 정상 작동 여부를 확인하는 시작점이 될 뿐입니다. 더 많은 데이터 과학자가 더 많은 머신러닝 모델을 사용ㅇ 환경에 배포할수록, MLOps 는 비즈니스에 치명적일 수 있는 잠재적 리스크를 줄이는 데 필수적인 요소가 됩니다. 모델이 조직 내에서 얼마나 광범위하게 사용되는지 정확하게 확인하기 위해서는 MLOps 를 기반으로 한 모니터링이 필수적입니다.

머신러닝의 책임 있는 Responsible 사용에는 두 가지 영역이 존재합니다.

  • 의도 (Intentionality)
    • 모델이 목적에 맞게 설계되고 작동하도록 보장하는 것을 의미 함
    • 설명 가능성 Explainability 이란 속성을 포함함으로 AI 시스템의 결과물을 인간이 설명할 수 있도록 해야 함. 이상적으로는 시스템을 제작한 사람뿐 아니라 그 외의 사람들도 설명할 수 있어야 함 (현재 가장 절실하게 느끼는 부분 + 가장 업무 난이도가 높은 부분)
  • 책무 (Accountability)
    • 기업 내 모든 AI 업무에 대한 중앙 통제 및 관리, 감사를 의미
    • 어느 팀이 어떤 데이터를 어떻게 어느 모델에서 사용하는지를 전반적으로 파악 (어느 모델이 어떤 비즈니스 프로세스에서 사용되는가를 중앙 집중식으로 이해 → 추적성 Traceability 와 밀접한 연관 )
    • 무언가 잘못되었을 때, 파이프라인의 어느 지점에서 어떤 이슈가 발생하는지 쉽게 찾을 수 있어야 함

머신러닝 모델은 전통적인 명령형 코드에 비해서는 투명성이 부족하난 점을 감안해야 합니다. 즉, 예측 결과를 결정하는데 사용하는 특성들 Features 이 무엇인지 파악히가가 어렸기 때문에 모델이 준수해야 하는 규제나 내부 규정에 적합하다고 입증하기도 대단히 어렵습니다.

이러한 이유로 머신러닝 모델에 대한 자동화를실제로 도입할 때 책무 Accountability 를 지는 역할은 조직의 하위에서 상위로 이동합니다. 즉, 과거에는 각각의 업무 담당자가 내리던 결정 (예를 들면, 상품 가격을 결정한다든가 누군가에게 대출을 진행해도 될지 결정하는 것)을 모델이 내리고, 이 결정에 대한 책임은 데이터 팀의 관리자 혹은 임원이 져야 합니다. 이 때문에 책임 있는 AI 의 개념은 더욱 전면으로 부각됩니다.

MLOps 이해관계자들

역할머신러닝 모델 생애주기 내의 역할MLOps 요구사항
직무 전문가 SME (Subject Matter Expert)- 머신러닝 모델이 다뤄야 하는 비즈니스 질의, 목표 혹은 KPI 제안 - 모델 성능이 요구사항에 적합하도록 혹은 요구사항을 해결하도록 지속적으로 평가 및 검증- 비즈니스 측면에서 모델 성능을 쉽게 이해 할 수 있는 방법 ( Explainability 에 대한 기능 제공 - 모델별 다른 방법) - 비즈니스 요구사항에 맞지 않는 모델의 결과를 표시하기 위한 도구 혹은 피드백 루프 (Feedback Loop)
데이터 과학자- 직무 전문가가 제기한 비즈니스 질의 혹은 요구사항을 해결하는 모델 구출 - 상용 환경에서 상용 데이터로 작동할 수 있게 운영 가능한 모델 제공 - 직무 전문가와 협력하여, 최초의 모델 및 이후의 테스트 모델들 품질이 최초의 비즈니스 요구사항에 적합한지 평가- 상용 배포를 빠르고 쉽게 안전하게 수행할 수 있는 자동화된 패키징 및 상용 배포 기능 (모델 배포 과정 process화) - 배포한 모델의 품질을 판단하고 지속적으로 개선하기 위한 테스트를 개발하는 기능 (모델 테스트 방법론) - 하나의 중앙 집중화된 위치에서 배포된 모든 모델의 성능을 확인할 수 있는 가시성 (모델 성능 확인 & 모델간 결과 비교) - 모델의 최초 구축자가 누구든 상관없이 빠르게 측정하고 조정할 수 있는, 각 모델의 데이터 파이프라인 조사 가능 (모델링 파이프라인 모니터링)
데이터 엔지니어- 머신러닝 모델에 공급하는 데이터의 취합 (Retrieval) 및 사용 (Use) 최적화- 배포된 모든 모델의 성능을 확인할 수 있는 가시성 - 데이터 파이프라인의 이슈를 해결하기 위해 개별 파이프라인에 대한 세부 사항을 확인 할 수 있는 기능
소프트웨어 엔지니어- 머신러닝 모델을 회사의 애플리케이션 및 시스템에 통합 - 머신러닝 모델이 비머신러닝 기발 애플리케이션과 원활히 작동하도록 보장 - 버전 관리 및 자동화된 테스트 (버저닝 관리 프로세스, Regression 테스트 방법화) - 동일 애플리케이션에 대한 동시 작업 지원
DevOps- 운영체제를 관리하고 개발하며, 보안/성능/가용성 관련 테스트 수행 - 지속적 통합 (Continuous Integration, CI) / 지속적 전달 (Continuous Delivery, CD) 파이프라인 관리 - 기업에서 더 높은 단계의 DevOps 전략에 원활히 통합할 수 있는 MLOps (DevOps 방법 또는 플랫폼이 변경되어도 대응 가능하도록 파이프라인 구조화) - 끊김 없는 배포 파이프라인
모델 리스크 관리자 / 감리인- 상용 배포한 머신러닝 모델들에 의한 전체 리스크 최소화 - 머신러닝 모델을 상용 배포하기 전에 내/외부 요구사항을 준수했는지 검증 - 현재 혹은 지금까지 상용 배포된 모든 모델과 데이터 출처까지 포함하는 데이터 파이프라인 전체에 대한 견고하고 자동화된 리포팅 도구
머신러닝 아키텍트- 설계부터 개발 및 모니터링까지 포함하는 확장 가능하고 유연한 머신러닝 모델 파이프라인 환경 확보 - 상용 환경에서 머신러닝 모델의 성능을 개선할 수 있는 새로운 기술 도입- 모델들과 모델들의 자원 소모에 대한 고수준의 개괄적인 현황 확인 가능 - 인프라 환경을 검증하고 조정하기 위한 데이터 파이프라인들의 세부 사항 확인 가능


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시스템 트레이딩용 DB 구축을 위하여  MySQL 를 사용합니다. 

DB (Database) 는 데이터 저장 공간으로 여러 사용자나 응용프로그램이 동시에 접근 가능합니다. 이러한 DB는 DBMS (DataBase Management System) 을 이용하여 관리하고 운영하게 되며, MySQL  은 관계형 DMBS 에 속합니다.  

관계형 데이터베이스란? (위키피디아 참조) 

키(key)와 값(value) 들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 매우 간단한 원칙의 전산정보 데이터 베이스 


SQL 용어관계형 데이터베이스 용어설명
로우튜플 또는 레코드하나의 항목을 대표하는 데이터
컬럼속성(어트리뷰트, attribute) 또는 필드튜플의 이름 요소 (예: "주소", "태어난 날짜")
테이블관계 또는 기초 관계변수(base relvar)같은 속성을 공유하는 튜플의 모임. (컬럼이나 로우의 모임.)
 또는 결과 집합파생 관계변수(derived relvar)튜플들의 모임. (질의어에 응답하는 RDBMS의 데이터 보고서)


데이터베이스 도식화 

아래 사이트는 Microsoft 사의 Visio 와 유사한 Drawing tool 로 Web 에서 작업이 가능합니다. 로컬에서 작업하는 것이 아니기 때문에 네트워크만 연결된다면 어디서든 작업할 수 있다는 장점이 있습니다. 생각보다 느리지 않고 다양한 Shape 들을 제공해주고 있어서 원하는 DB 와 같은 관계도를 그리기에 편리합니다. 

링크 : https://www.draw.io/



시스템 트레이딩에 사용할 시스템 구축을 위한 DB 구조 

먼저, "종목  리스트" Table 을 생성 합니다.  

각 종목에 해당되는 "종목별 날짜별 거래 내용" Table 은  현재로부터 2년전까지 수집 합니다. DB 생성 후에는 매일  거래 내용을 Record 에 추가 합니다. 

최근 1개월 간의 "5분봉 거래 내용" Table 을 추가 하고, "종목별 날짜별 거래 내용" Table 과 일대다(one-to-many) 관계(relationship) 를 설정합니다. 

추가적으로 "뉴스 & 공시" Table 을 생성하고, "종목 List" Table 과 일대다 관계를 설정합니다. "종목별 날짜별 거래내용" Table 과는 날짜 Attribute 로 관계를 설정합니다. 



파이썬을 이용하여 DB 를 구축하는 방법 

1) MySQL 설치 

  - MySQL Download :  https://dev.mysql.com/downloads/
  



 Windows 에 설치 방법은 자세히 설명되어 있는 다른 블로그를 참조하였습니다.     

2) 파이썬에 PyMySQL 모듈 설치 

   2-1) Anaconda  3.7 Version 을 설치 (Kiwoom 증권사 API 를  사용할 것을 대비하여 32-bit 버전으로 설치함) 
 



   2-2) Pycharm 설치 
      Community 버전은 무료로 사용 가능하지만, 아래 그림과 같이 Professional Edition 에서만 Database & SQL support 가 가능하다고 하여 저는 Professional Edition  을 사용하였습니다. 


   2-3) 터미널 창을 열어서 Pip 명령어로 PyMySQL 라이브러리를 설치합니다. 

Anaconda 를 올바르게 설치가 되어 환경변수 PATH 에 python 경로가 제대로 설정되어 있다면, Terminal 에서 pip 명령어를 이용하여 설치가 가능합니다. 

명령어 : pip install pymysql 

저는 이미 설치가 된 상태이므로 위와 같은 결과가 나타납니다.  


3) MySQL 에 Database 생성 

mysql 이 제대로 설정되었으면, Terminal 에서 'mysql' 명령어를 사용할 수 있습니다. 만약 mysql 명령어를 입력할 수 없다면 아래와 같이 환경변수에 bin 위치를 추가해 줍니다. 


mysql 명령어를 이용하여 아래와 같은 명령어 입력합니다. 


사용한 옵션은 아래와 같습니다.

  -h, --host=name     Connect to host.

  -u, --user=name     User for login if not current user.

  -p, --password[=name]

                      Password to use when connecting to server. If password is

                      not given it's asked from the tty.



4) MySQL 에 Table 생성 

Table 생성은 Terminal 내에서도 가능하고, 아래와 같이 Python code 내에서도 실행이 가능 합니다.  
MySQL 관련 문법은 아래 링크를 참조하였습니다. 
## Table 생성
try:
sql = '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS companyList(
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
mgroup VARCHAR(20) NOT NULL,
mcode char(6) NOT NULL,
mname VARCHAR(200) NOT NULL)
'''
cur.execute(sql)
except:
print("companyList Table 이 이미 DB 에 존재합니다.\n")

5) Table 에 내용 저장하기 

증권사 API 를 이용할 수도 있지만, 한번에 읽어들일 수 있는 정보가 제한적이라 웹 크로링을 통해서 정보를 수집합니다. 

수집된 정보는 MySQL 명령어를 이용하여 DB에 저장합니다. 




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시스템 트레이딩이란 무엇일까요? 

링크: https://www.nhqv.com/help_wooritrader/system1.html

 과거 가격 및 거래량 데이터에 근거하여 만든 매매규칙에 따라 컴퓨터를 이용, 지속적으로 거래하는 매매방법입니다.

매매 아이디어나 전략을 체계화하여 그것을 과거 기간 동안의 가격 자료로 검증한 후 그 성과를 분석합니다.
분석한 후 그 성과가 좋으면 시장에 적용하여 사용하는 것이며, 성과가 나쁘면 어떠한 부분에 오류가 있었는지 판단하여 전략을 수정하게 됩니다.


아래는 제가 생각하는 시스템 트레이딩의 장,단점 입니다. 


시스템 트레이딩의 장점 

- 감정에 휘둘리지 않고 매매 할 수 있음 

- 회사를 다니면서도 데이 트레이딩이 가능함  

- 어떤식으로 투자할지가 결정되면 과거 데이터 기반에서 수익이 나는지 시뮬레이션 가능함 

단점은? 

- 과거의 데이터를 기반으로 수학, 컴퓨터, 통계, 물리학등을 바탕으로 현재를 예측해야 함 (=퀀트) 
  하지만, 과거의 경험이 현재에도 반영한다는 보장은 없음 

- 다양한 상황들에 대해 예측할 수 없음. 상황에 따라 적용 가능한 로직을 개발해야 하는데 이 과정이 매우 어려움  




시스템 트레이더의 유형은? 

링크 : https://www.nhqv.com/help_wooritrader/system1.html

1st Stage

자유 재량적 트레이더(The Discretionary Trader) 
자신의 본능과 직관, 주위의 조언, 신문속보,루머등 계수화 할 수 없는DATA를 가지고 매순간 직감에 따라 뇌동매매 하는 단계로 충분히 돈을 잃고 나서 기술적 지표에 대한 관심을 가지게 되는 트레이더 초기단계

2nd Stage

기술적 트레이더(The Technical Trader) 
기술적 지표 등 개인적인 객관적 규칙을 이용하여, 수익성을 보장하는 지표와 언제 어디서 사고 팔아야 할지를 예측하기 위해 보조지표 중심으로 연구하기 시작하는 단계로 손절매 기법의 가치와 위험관리의 중요성을 배우게 되는 트레이더 단계

3rd Stage

시스템 기반 트레이더(The System Trader) 
계수화 할 수 있는 과거 데이터를 백테스트 해서 검증된 객관적인 시장진입 및 청산규칙을 사용하여 매매시스템을 이용하며, 자신의 성격에 맞는 시스템 트레이딩 기법을 찾기 위해 다양한 시도를 하는 트레이더 단계

4th Stage

완벽한 시스템 트레이더(The Complete System Trader)
지속적인 수익률 유지를 위한 단계 더 발전된 현금관리 규칙을 사용하고 시장특성에 따른 다수의 시스템 포트폴리오를 구성하여 시스템 트레이딩을 하며, 정교하고 다양한 스톱 설정에 많은 시간을 할애하는 트레이더 단계

한 단계 진화를 위한 솔루션

"5 Golden Rules" 
지속적인 수익률 유지를 위한 단계 더 발전된 현금관리 규칙을 사용하고 시장특성에 따른 다수의 시스템 포트폴리오를 구성하여 시스템 트레이딩을 하며, 정교하고 다양한 스톱 설정에 많은 시간을 할애하는 트레이더 단계

stop loss 없는 진입 금지

위험 보상율이 50% 이상인 경우에만 매매

지나친 레버리지 금지

달성이 가능한 현실적인 목표 설정

손실이 발생해도 치명적이지 않은 범위 내의 자금 매매



시스템 트레이딩을 위한 시스템 구축은 주식관련 Data 를 수집하는 것부터 시작됩니다. 가장 좋은 방법은 증권사 API를 이용하는 것이지만, API 의 요청 횟수를 제한하고 있기 때문에 초기 시스템 구축을 위한 대량 Data 요청은 웹을 스크래핑하여 획득 합니다.  

다음 금융 사이트다음 금융 사이트


1. 웹에서 KOSPI 전 종목의 주식 정보를 스크래핑하여 DB 에 저장  ( 다음 or 네이버 금융 사이트 이용

1) 날짜, 종가, 전일비, 시가, 고가, 저가, 거래량 

2) 외국인 지분율, 순매수량  

3) 기관 순매수량 

4) 공매도 거래량, 잔고수량, 거래대금, 잔고금액 

5) 뉴스, 공시 

6) 시간별 투자주체별 매매 동향 


2. 웹에서 얻지 못하는 정보 증권사 API를 사용해야 하는 내용 (키움증권 Open API 이용

1) 종목별 증권사순위요청 (opt10038)

2) 종목별 투자자 기관별 합계 요청 (opt10061) 

3) 종목별 투자자 기관별 차트 요청 (opt10060)  --> 당일별 개인 투자자 순매수 확인 

4) 증권사별 종목 매매 동향 요청 (opt10078) 

5) 주식 분봉차트 조회 요청 (opt10080) 

6) 주식 외국인 요청


KOSPI 종목들의 주식 정보들은 Local 의 DB에 저장하여 로직의 테스트 용으로 사용할 계획 입니다. 이때 DB 는 MySQL 를 사용하며 아래 포스팅에서 이어 설명합니다. 

2018/09/21 - [주식/시스템 트레이딩] - 시스템 트레이딩을 위한 DB 구축




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한국 금융 연구원에서 발표한 2018년 2분기 국내은행 연체율 내용입니다. 

http://m.kif.re.kr/publication/pub_detail.aspx?md=&nid=188&vid=4740&cn=240339


지난 10년 동안 연체율은 안정적인 추세 였지만, 최근 소폭 증가하는 추세 입니다. 

위의 표의 내용은 

12년 부터 연체율이 하향 안정화 된 이유는 (1) 대출금리 인하에 따른 상환부담 감소, (2) 수출경쟁력 유지  때문 이라고 하네요. 


그렇다면 18년 하반기는 ?

금리 수준이나 대외여건 변화 등의 변화로 연체율의 상승 국면이 지속될 가능성이 있음 



아래 그래프는 2002년부터 고정이하여신비율의 변화입니다. 

지속적으로 하락하다가 2008~2013년 중에 현재 수준 대비 약 1.5~2.5배  수준까지 증가하였습니다.   

연체율 상승 시 (2018년 하반기 부터??) 나타날 수 있는 수익성 악화에 대비하여 완충력을 강화해 나갈 필요가 있다고 설명하고 있습니다. 

고정이하여신비율 이란? 

링크 : http://ecodemy.cafe24.com/notretu.html

은행에서는 빌려 준 돈을 정상,요주의,고정,회수의문,추정손실로 분류해서 대책을 세우고 있는데, 사실상 떼어먹혔다고 할 수 있는 고정, 회수의문, 추정손실을 특별히 고정이하여신이라 부르고 있습니다. 
만약 전체대출금에서 고정이하여신이 차지하는 비중이 높다면 어떻게 될까요? 당연히 은행의 생사도 위험해 집니다. 돌려받지 못하는 돈이 많은 만큼 예금한 고객에게 돈을 돌려주지 못할 수도 있기 때문입니다. 


아래 링크는 e-나라지표에서 은행고정이하여신비율을 확인할 수 있습니다. 하지만, 2018년 지표는 확인할 수가 없네요.. 

확인 방법 : http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=1094 



앞으로 무엇을 확인해야 하나? 

향후 은행권은 고정이하여신비율이 증가할 것을 대비하여 대손충당금적립비율을 증가할 것으로 보고 있습니다. 

보고서의 말을 인용하면

"주택담보대출 등 자기대출의 경우 금리인상으로 인한 상환비용의 증대에 따른 스트레스를 감안하여 충당금 적립수준을 높이는 것을 고려" 

한다고 합니다. 


대손충당금적릴률 이란? 

출처: http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2435

 대손충당금적립률 : 문제여신에 대한 대손충당금 적립정도를 나타내는 지표

- 산 식 : [총대손충당금 잔액/고정이하여신 ] × 100

 · 총대손충당금잔액 : 총여신에 대한 대손충당금, 지급보증충당금, 채권평가충당금 및 대손준비금을 합계한 금액


일반적으로 100%를 상회하는 경우 현재의 문제여신이 은행경영에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 판단할 수 있음 




결과적으로 은행들이 대손충당금을 쌓기 위해서 가계대출, 주택담보대출등의 이자가 증가할 수 있겠네요 . 



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"외국인 연속 순매수한 종목 따라 사기" 방법을 이용하여 선택한 LG유플러스가 예상과는 다르게 점점 떨어지기만 합니다 

2018/08/25 - [주식/시스템 트레이딩] - 어떤 주식을 거래해야 하나



그렇다면 외국인 순매수가 지속되는 이유가 무엇일까? 생각중에 머니투데이 (18.09.11) 에서 아래와 같은 기사가 나왔네요. 

https://finance.naver.com/news/news_read.nhn?mode=mainnews&office_id=008&article_id=0004103996

기사에서는 외국인이 LG유플러스를 사는 이유를 배당금 때문인것처럼  말하고 있는데 (물론 MSCI 지수편입 이 가장 큰 이유 ㅎ), 그렇다면 실제로 배당금은 몇 %로 받았을까 ? 

지난 한 달동안 외국인이 가장 많이 사들인 종목은 LG유플러스로 2862억원 어치를 매수했다. LG유플러스는 지난해 주당 배당금을 기존 350원에서 400원으로 50원 올리는 등 분기별 배당 성향을 강화하고 있다. 지난해 기준 배당수익률은 2.86% 수준이다.

삼성전자는 외국인이 1666억원 가량을 사들여 최근 한달간 LG유플러스에 이어 두번째를 차지했다. 삼성전자는 3분기 실적 개선과 함께 배당금 증가가 기대되는 종목인 만큼 자금이 몰린 것으로 분석된다. 매년 배당금을 증가하고 있고 올해 총 배당금인 9조6000억원 중 약 4분의 1이 이번 분기에 배당될 것으로 보인다.



배당주 확인하는 방법은? 

아래 링크의 다음 금융 페이지로 이동한 다음에 상단탭의 "투자정보"를 눌러줍니다. 이후에 왼쪽 리스트에서 "배당" 을 눌러줍니다.  

http://finance.daum.net/index.daum?nil_profile=title&nil_src=stock


이후에 아래와 같이 "시가 배당률"을 눌러 배당률 높은 종목 순으로 정렬할 수 있습니다.  


배당 받는 방법은? 

http://news.mk.co.kr/newsRead.php?sc=30000001&year=2018&no=335273

주주 친화 정책의 일환으로 오는 6월 중간배당에 나서려는 기업이 늘고 있다. 전문가들은 중간배당을 하는 기업은 보통 현금흐름이 안정적인 데다 연말배당도 높게 하는 경향이 있어 주목해야 한다고 조언했다. 특히 시장에선 실적 개선 가능성이 높은 고배당주라면 주가 역시 동반 상승할 가능성이 높다는 의견이 나온다.  

중간배당이란 회계연도 중간에 이익을 나눠주는 것을 말한다.    

다만 6월 중간배당을 받으려면 배당 기준일인 6월 30일로부터 이틀 전인 6월 28일까지 해당 주식을 보유하고 있어야 한다. 27일 금융투자업계에 따르면 현재 증권사들은 코스피200에 편입된 종목 중 16~17개 기업이 6월 중간배당을 실시할 것으로 예상했다. 종목별로는 일단 삼성전자가 지난해 2분기 때보다 배당 규모를 늘릴 가능성이 높다는 관측이다. 유안타증권과 NH투자증권은 삼성전자의 2분기 예상 주당배당금(354원)이 전년 동기(140원)보다 2배 이상 늘어날 것으로 내다봤다. 지난 1분기 중간배당금은 주당 1만7700원(액면분할 시 주당 354원)이었다. 


정리하면, 

1) 해당 종목이 배당주인지 확인한 후에 결산일을 알아야 합니다. 

2) 결산일 최소 2일전에는 주식을 가지고 있어야 합니다. (D-2)

3) 결산일 전날에 매동해도 배당은 받을 수 있습니다. (D-1) 

4) 2~3개 이후에 정기총회 후에 증권계좌에 배당금을 입금 시켜 줍니다. 

   - ex) 12월 법인은 2~3월중에 정기총회후에 배당 받음 


배당은 통신이나 은행주 등 에서 일반적으로 실시한다고 합니다. 


배당락 이란? 

결산일 이후에 배당으로 인해 발생하는 자가의 하락을 나타 냅니다.

아래 블로그에서 왜 그런지 자세히 설명되어 있는데, 참고하시면 좋겠습니다.  

http://politicstory.tistory.com/1074


중요한 점은 배당락에 의해 하락한 주가는 대개 과거 가격으로 회복한다고 합니다. (배당락 시점의 매수 타이밍을 노력볼만 하겠습니다.) 

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18.09.07 : 

외국인 지분율 변화량이 최고인 LG유플러스를 08/27 에 15,950 에 매수하고, 가격이 올라갈 것이라고 예상 하였지만, 오히려 떨어졌습니다. 


이전글에서 작성한 것과 같이 외국인 순매수가 높은 종목을 따라 사면 이득을 볼것이라는 예상이 빗나간 것입니다.  (물론 조금더 두고봐야  ㅎ...)

이전글 보기 : 2018/08/25 - [주식/시스템 트레이딩] - 어떤 주식을 거래해야 하나


검색을 통해 관련 뉴스를 발견하였습니다. 

https://finance.naver.com/item/news_read.nhn?article_id=0004089133&office_id=014&code=032640&page=&sm=title_entity_id.basic

공매도 세력, LG유플러스의 MSCI 호재 노렸다


여기서 주식 초보가 갖는 두가지 궁금증은 

첫째, MSCI 는 무엇인가? 호재인가요 ?? ㅎ 

둘째, 공매도는 알겠는데.... 호재인가요 ?!  



먼저, 모간스탠리캐피털인터내셔널 (MSCI) 지수 란 무엇인가 ? 


MSCI 지수는 미국 투자은행 모건스탠리의 자회사인 MSCI사가 전 세계 주가 흐름을 파악하기 위해 세계 각국 종목들을 바탕으로 산출하는 글로벌 증시 지표를 뜻합니다. 

http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2017/06/21/0200000000AKR20170621017200008.HTML


아래는 뉴스에서 발췌한 내용입니다. 

MSCI 지수는 크게 보면 선진국시장(DM), 신흥시장(EM), 프런티어시장(FM) 등 세 가지로 나뉜다. 

현재 선진시장 지수에 북미와 유럽지역 국가를 중심으로 23개국이, 신흥시장에는 중국과 한국 등 24개국이 속해있다.  프런티어시장에는 서아프리카경제통화연합(WAEMU) 회원 3개국을 비롯해 모두 36개국이 포함돼있다. 현재 선진시장 지수에 북미와 유럽지역 국가를 중심으로 23개국이, 신흥시장에는 중국과 한국 등 24개국이 속해있다. 프런티어시장에는 서아프리카경제통화연합(WAEMU) 회원 3개국을 비롯해 모두 36개국이 포함돼있다.

MSCI 지수는 대형 자산운용사 등 세계적인 기관투자자들이 자금을 운용하는 기준이 된다.


그렇다면 MSCI 지수 편입은 주식이 상승하는데 도움이 되나요? 란 궁금증이 생깁니다. 

로벌 증시에 투자되는 미국 연금펀드 자금의 94%가 MSCI 지수를 중요 투자 기준으로 삼는다. MSCI 지수를 산정할 때 편입되는 국가와 종목의 비중에 따라 지수를 추종하는 글로벌 '큰손'들의 자금 흐름도 달라지기 때문이다. MSCI 지수에 포함되는 비중이 커질수록 해외 자금이 해당국 증시에 유입될 가능성이 커진다. 특히 선진국 지수에 편입될 경우 선진 주식 시장으로 인정받게 돼 유동자금이 더 들어올 수 있다.


과거의 경험을 바탕으로 LG유플러스의 향 후 가격을 예측해 볼수가 있습니다. 


2018.05.15 일자 뉴스를 보시면  삼성엔지니어링, 셀트리온제약, 에이치엘비, 바이로메드, 펄어비스 가 MSCI 한국지수에 편입되었음을 알 수 있습니다. 

관련 뉴스 : http://vip.mk.co.kr/news/2018/307615.html

MSCI 한국 지수에 편입되면 보통 지수를 따르는 패시브 펀드 자금이 유입돼 수급에 긍정적 영향을 준다.

이에 따라 신규 종목들은 이날 주가가 동반 상승하는 모습을 보이고 있다. 삼성엔지니어링은 오전 10시 22분 현재 전 거래일 대비 2.91%, 셀트리온제약은 1.04%, 에이치엘비는 0.62%씩 오르고 있다. 바이로메드는 2.24%, 펄어비스도 2.92%씩 강세를 보이는 중이다. 

이번 지수 변경 결과는 이달 31일 장 마감 후에 반영돼 6월 1일부터 효력이 생긴다


아래 그래프는 바이로메드(좌상), 삼성엔지니어링(우상), 셀트리온제약(좌하), 에이치엘비(우하) 의 현재(18.09.07)  주가 입니다. 

MSCI 지수편입되는 06.01일 전날인 05.31일 에 대량의 거래량이 나타나고 , 외국인 보유량이 급하게 감소 하였음을 확인할 수 있습니다. 

그리고, 각 종목들의 가격은 모두 하락하였습니다.  


결과만 놓고 본다면 MSCI 지수 편입이 가격 상승에 부정적인 것처럼 보일 수 있는데, 그당시에 한국 증시 상황이 어떤지도 같이 확인해 봐야할 요소 일것 같습니다. 

지금기억으론 지난 5월부터 외국인이 연일 매도 포지션으로 돌아서면서 코스피 지수가 신고가에서 계속 하락했다는 뉴스를 접했던 것 같습니다. 

아래 그래프에서도 그 결과를 확인할 수 있네요.



결론적으로 

LG 유플러스를 매도해야 할 시점은 KOSPI 지수가 내려가면서, 외인지분이 급격하게 줄어들때 일 것 같습니다. 

현재 포스팅 (18.09.07) 이 3개월 지난 후에 예측이 일치하는지 이어서 포스트 해보겠습니다. ㅎ ~ 

LG유플러스 가격 (18.09.07)




공매도 관련 내용은 아래글에서 확인해주세요 ~ 

     다음글 보기 : 2018/09/08 - [주식] - 대차잔고가 많으면 주식 가격에 부정적일까요?


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주택담보연체율 과 경매 진행건수 의 상관 관계  (0) 2018.09.01
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아래 기사에서는 "월별 국내은행의 대출채권 및 연체율현황" 과 "경매 진행건수" 의 상관관계를 분석한 나타냅니다. 

http://newslabit.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=201605176844e


주장하는 내용은 "주택담보대출 연체율"이 최고점이 된 시점에서 8개월 이후에 "경매 진행건수"도 최고가 된다는 것입니다. 

그 이유는 아래와 같이 설명하고 있습니다. 


아래 기사는 최근 은행권 대출 연체율 관련 뉴스 결과 입니다. (18.09.01 기준) 

현재까지는 뉴스에서 중요하게 다뤄지지 않고 있습니다. 


그중에서 가장 최근 기사 제목은 다음과 같습니다. 약간의 자극적인 제목이지만, 심각하게 고려 할 수준은 아닌 것 같습니다.
그래도 증가 추세인 점에는 주목할만 하다고 생각합니다.   


은행권 대출 연체율 두 달 연속 상승…1년6개월만에 최고 수준

http://www.hani.co.kr/arti/economy/finance/851659.html#csidxa35acc58274f939b6d61196beb12b12 



실제 금융 감독원 사이트에서 현재(18.09.01) "주택담보대출 연체율 or 은행권 대출 연체율" 을 확인하려고 하였으나
오늘까지 사이트 점검중이라 추후에 다시 업데이트 할 계획입니다.  


결론적으로, 

주택담보대출 연체율 이 증가하게 되면 경기가 나빠졌다는 뜻이며, 연체율 최고시점부터 8개월 이후에  경매물건이 많아지니 양질의 물건에 대해 확인 할 필요가 있다는 것입니다. 



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요즘 시스템 트레이딩 에 관심을 가지게 되어 관련 도서를 알아보는 중에 이 책을 알게 되었습니다. 


퀀트? 라는 용어의 사전적 뜻은 다음과 같습니다. 


아래는 책의 목차입니다. 


책은 크게 3부로 구성되는데, 

1부에서는 퀀트의 발전과정을 이야기 해줍니다. 이책이 재미 있는 이유는 자칫하면 딱딱해질 수 있는 기술적 내용을 소설처럼 이야기 해주기 때문에 편하게 읽혀진다는 것입니다. 

2부에서는 저자가 퀀트가 되기까지 본인의 경험담을 이야기 하면서, 더욱 몰입하게 됩니다. 

3부에서는 퀀트의 기술적인 부분을 정리해 줌으로써 기술적 깊이까지 더해줍니다. 


저자가 마지막에 강조하는 바는 아래와 같은 부분이 아닌가 생각합니다. (제가 책을 읽고 느낀 부분입니다 ~) 

일반인도 이러한 수많은 데이터에서 의미를 찾아서 투자를 하는 사람, 즉 퀀트가 되어야 한다. 이는 앞서 말한 위대한 수학자나 물리학자처럼 대단한 수학 공식을 아야 한다는 것도 아니고, 편미분 방적식을 이용한 물리학으로 주가의 움직임을 예측하라는 뜻이 아니다. ...

데이터를 읽고 의미 있는 결과로 바꾸는 것이 워드 프로세서 능력만큼 대중화되고 필수적인 능력이 될 것이다.


책을 몇일만에 읽고 퀀트에 대해 인터넷을 조사하다가 저자의 블로그(?)를 발견하게 되어 링크 남깁니다. 

https://brunch.co.kr/@nsung/#info



아래는 1부 퀀트의 탄생에서 알게된 2가지 알고리즘 트레이딩 기법 입니다. 언젠가는 파이썬으로 구현해보고 싶네요 ㅎ. 

(파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 : https://wikidocs.net/book/110)

페어 트레이딩 기법 : 

히든 마코프 모델 주식 : 






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