이 포스트에서는 다음 세 가지 증권사 API의 활용성에 대해 정리하고자 합니다. - 키움증권 Open API - 대신증권 크레온 API - 이베스트투자증권 Xing API

봉차트(Candlestick Chart)는 한국 금융권에서 아주 친숙하게 사용되고 있는 차트 입니다. 하나의 봉(Candle)은 특정 기간 동안에서의 시가, 고가, 저가, 종가 (Open, High, Low, Close; OHLC)를 한번에 표현해 줍니다. 보통 일봉, 즉 하루 동안의 OHLC를 표현한 봉으로 차트를 그립니다.

주식 투자를 함에 있어 시장 상황을 파악하는 것은 매우 중요한 일입니다. 코스피, 코스닥, 코스피200 등의 지수가 안좋을 때는 매도의 관점에서 리스크를 관리해야 할 것입니다.

네이버 금융에서 일별 주가는 이 페이지 (https://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=035420)가 <iframe>으로 부착되어 있습니다. 우리는 이 페이지를 크롤링하여 주식 종목의 일별 주가를 간편하게 가져올 수 있습니다.

강화학습은 스스로 학습하는 머신러닝 기법으로서 주식 데이터 학습에 잘 적용되는 기법입니다. 이 책은 파이썬을 이용한 강화학습 기반의 주식투자 시뮬레이션 프로그램을 개발하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 이론과 코드 수준에서 상세한 설명을 덧붙였습니다. 이 책을 통해 딥러닝과 강화학습을 이해하고 이를 주식투자를 비롯한 다양한 도메인에서 활용할 수 있을 것입니다.

["강환국 - 할 수 있다! 퀀트 투자": 파마+LSV 콤보] 파이썬으로 구현했습니다.

2018년 4월 29일 기준 코스피 종목 PBR+PER 순위입니다. PBR이 0.2 미만이거나 PER가 0 이하인 종목은 제외입니다.

git을 안쓰는 개발자가 거의 없을 정도로 git은 버전 컨트롤 시스템 (Version Control System)을 대표하게 되었습니다. 예전에는 ftp, svn을 많이 사용했었던 기억이 납니다.

리플렉션(Reflection)이란 런타임에서 프로그램의 구조를 파악하고 동적 객체 생성 및 함수 호출 등의 행위를 수행할 수 있게 해주는 장치 입니다. 이 포스트에서는 파이썬에서의 간단한 리플렉션 예제를 소개합니다.

Tornado는 비동기(Asynchronous) 통신을 지원하는 Python 웹프레임워크 입니다. 아는 바로는 (확실하진 않지만) Facebook에서 만들었고 페북의 채팅 기능에서 활용하고 있다고 합니다. Tornado는 특히 웹소켓(Web Socket) 개발에 유용하게 사용할 수 있습니다. 다른 Python 웹프레임워크인 Django, Flask 등에서 보다 간단하게 웹소켓을 사용할 수 있는 장점이 있습니다.