분봉차트23 초기 테스터(initial tester)의 제작-24- 안녕하세요? 이래저래 밀린 포스팅도 어느정도 끝이 다가오고 있는 중입니다. 아무튼 간에 이번에는 지난번에 제대로 매수/매도가 일어난 시점과 현재가를 가지고 오는데 성공했다고 했는데, 문제는 이걸 가지고 오는 것으로 끝이 나는 것이 아니라, 데이터를 저장을 해야 할 필요성이 있습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 그 작업을 한번 보여드리고자 합니다. 먼저 이 작업을 하기 위해서 기존에는 없던 pandas라는 판다스를 가지고 오기 위해서 import해 보도록 합니다. 아직까지는 인용이 되지 않아서 그냥 흐릿하게 표시가 되어 있습니다. 그리고 나서 다음으로 해야 할일은 위 스크린샷의 내용처럼 일단 데이터 프레임을 만들어 주도록 합니다. 여기서 매수와 매도 시점에서 나온 데이터를 저장하는 역할을 합니다. 그리고 나.. 2020. 1. 22. 초기 테스터(initial tester)의 제작-23- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 어떻게 해서 지난번에 원하는 결과를 얻는데는 성공했지만, 이게 진짜로 일치하는 결과인지 아닌지를 한번 확인해 보아야 할 필요성이 있기는 있었습니다. 어떤 의미로는 지루하기는 해 보이겠지만, 상당히 중요한 일이라서 한번 정확하게 짚고 넘어가야 하는 필요성이 있다는 점에서 이 포스팅을 올리게 되었습니다. 먼저 타겟이 된 데이터 베이스의 테이블인 종목코드 006660을 열도록 합니다. 왜 이 종목을 정했냐 하면, 특별한 이유는 없이, 그냥 60분봉차트에서 한 종목만 랜덤으로 골랐기 때문입니다. 먼저 첫 번째 결과를 한번 살펴 보도록 합니다. 여기서 나오는 결과로 일단 2019년 7월 1일 11시의 현재가가 나온 결과와 실제 데이터 베이스가 일치하는 지 살펴보고자 합니다. 일단 첫.. 2020. 1. 21. 초기 테스터(initial tester)의 제작-22- 안녕하세요? 이래저래 갑작스러운 지독한 감기인지 독감 초기증세인지 몰라도, 아무튼 포스팅이 많이 지체가 되었습니다. 아무튼 지난번 포스팅에서는 어떻게 에러가 난 지점에서 끊었는데, 이번 포스팅에서는 이 그 에러를 극복한 다음에 어떻게 원하는 결과를 도출해 내는지 까지 보여드리겠습니다. 먼저 제대로 된 행동의 결정이 된 것인지 아닌지를 일단 확인해 보고자 합니다. 여기서 문제가 생긴 것이라면 문제가 어떤 의미로 심각합니다. 실행결과 여기서는 그렇게 심각한 일이 발생하지 않고, 정상적으로 어떻게 내용이 제대로 전달이 되는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 다음에는 이 부분이 문제인가 샆어서 PyQt5를 사용하지 않고서, 한번 그냥 통상적으로 사용이 되는 방법으로 싱글턴 혹은 싱글톤(singleton)으로 .. 2020. 1. 21. 데이터 수집기(Data Harvester)의 데이터 수집 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 드디어 데이터의 수집에 들어가는 과정에 대해서 이야기를 적어 보고자 합니다. 일단 결과부터 이야기를 하자면, 코스피에서는 10분봉, 30분봉 60분봉 데이터를 모두 얻는데 성공했지만, 문제는 코스닥에서는 시간이 없어서 그만 10분봉 만 건지는 것으로 만족해야 했습니다. 일단 6일날 밤까지는 어떻게 해서 30분봉 까지 데이터 베이스를 확보하는 데는 성공했습니다. 하지만 이미 11시가 넘어서 날짜가 바뀌어서 데이터 베이스가 나누어 질 우려가 있기 때문에 하는 수 없이 잠시 기다리도록 했습니다. 마지막으로 코스피에서 1시간 시봉차트라고 해야 할까요? 60분봉 차트라고 해야 할까요? 아무튼 이렇게 해서 이제 7일로 날짜가 바뀐 상황에서 데이터의 수집에 들어가 보고자 합니다. 일단 .. 2020. 1. 8. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
