[kaggle] American Express - Default Prediction - (1) 대회 소개

목차 American Express - Default Prediction 오랜만에 캐글에 default prediction 대회가 열렸다. Home Credit Default Risk 대회 이후로는 처음인 것 같다. 아멕스에서 연 대회이고, 상금과 채용 특전이 있다. 1st Place - $40,000 2nd Place - $30,000 3rd Place - $20,000 4th Place - $10,000 In addition to cash prizes to the top winners, American Express is hiring! Highly ranked contestants who indicate their interest will be considered by American Express ..

• format_list_bulleted 데이터분석/Kaggle & Dacon
• · 2022. 5. 27.
• textsms

수정 종가(adjusted close) 계산하기 - Yahoo Finance의 Adj Close python/excel 구현

목차 1. 들어가며 야후 파이낸스는 historical data에서 수정 종가를 Adj Close라는 항목으로 제공한다. Apple(AAPL)의 historical data를 검색해보면 다음과 같은 화면을 볼 수 있다. 주석의 설명에 따르면 Close는 분할(splits)을 고려한 가격이고, Adjusted close는 분할(splits)과 배당금(dividend) 또는 분배금(capital gain distribution)을 고려한 가격이라고 한다. 두 항목을 비교해보면 0.23 달러의 배당금이 지급된 이후에는 값이 동일하고, 배당금이 지급되기 이전 시점의 Close와 Adj Close는 배당금인 0.23 달러만큼 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 5월 4일에는 0.24차이가 나는데 화면에 표시되는 ..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2022. 5. 21.
• textsms

올라떼(Allatte) - 두물머리에서 개발한 주식 스크리너 & 백테스트 서비스 소개

목차 1. 두물머리 소개 두물머리에서 종목 스크리닝과 백테스팅 기능을 제공하는 서비스가 베타 버전으로 출시하여 사용해보았다. 두물머리는 2015년에 천영록 대표가 설립한 핀테크 업체로 AI 테크놀로지 기반 솔루션 투자와 로보어드바이저 자산관리 서비스를 제공하고 있다. https://doomoolmori.com/our-story 두물머리 인공지능과 데이터 기술 기반의 금융 혁신, 두물머리의 여정은 계속되고 있습니다 doomoolmori.com 2. 올라떼(Allatte) 소개 두물머리에서 데이터분석가 & 퀀트로 일하고 계신 이현열님 링크드인을 팔로우 하고 있어서 올라떼 서비스 출시 소식을 바로 접할 수 있었다. https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2022. 3. 27.
• textsms

파이썬을 이용한 한국주식(코스피, 코스닥) 주가 데이터 수집 - FinanceDataReader, pykrx, pandas_datareader, yfinance 비교

목차 0. 관련 글 목록 [python] FinanceDataReader로 주가 데이터 가져오기 [python] pykrx로 주가 데이터 가져오기 [ML4T] 미국 주식 데이터 수집하기 - 주가, 거래량, 재무 데이터 1. 들어가며 이번 글에서는 한국 주식의 주가 데이터를 수집할 때 사용할 수 있는 4개의 파이썬 패키지를 비교해보려고 한다. FinanceDataReader pykrx pandas_datareader yfinance 패키지 간의 비교는 (1)종목 리스트 조회, (2)상장 종목의 주가 데이터 조회, (3)상장폐지 종목의 주가 데이터 조회를 기준으로 수행하였다. import FinanceDataReader as fdr from pykrx import stock import pandas_data..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2022. 3. 24.
• textsms

[할 수 있다! 퀀트 투자] 미국 시가총액 및 PBR 별 CAGR(1963~1990)의 python 구현

목차 1. 들어가며 이번 글에서는 강환국님의 할 수 있다! 퀀트 투자의 p.202 표에 있는 미국 시가총액 및 PBR 별 CAGR(1963~1990)을 python으로 구현해보고자 한다. 2. 데이터 가져오기 데이터는 Kenneth French 교수의 웹사이트에서 구할 수 있고, python의 pandas_datareader 모듈을 이용하여 쉽게 가져올 수 있다. import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader import pandas_datareader.data as web import re [f for f in pandas_datareader.famafrench.get_available_datasets() if '100_' in f] ..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2022. 3. 21.
• textsms

[ML4T] S&P500 종목의 백테스트와 주가 수익률 예측을 위한 데이터셋 만들기 - yfinance, talib

목차 0. 관련글 목록 (1) [ML4T] Machine Learning for Trading: From Idea to Execution (2) [ML4T] 미국 주식 데이터 수집하기 - 주가, 거래량, 재무 데이터 (3) [ML4T] 선형 팩터 모델: 파마-프렌치(Fama-French) 5팩터 모델, 파마-맥베스(Fama-MacBeth) 회귀분석 이 글은 퀀트 투자를 위한 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 2/e 7장의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning f..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2021. 12. 17.
• textsms

[ML4T] 선형 팩터 모델: 파마-프렌치(Fama-French) 5팩터 모델, 파마-맥베스(Fama-MacBeth) 회귀분석

목차 0. 관련 글 목록 (1) [ML4T] Machine Learning for Trading: From Idea to Execution (2) [ML4T] 미국 주식 데이터 수집하기 - 주가, 거래량, 재무 데이터 이 글은 퀀트 투자를 위한 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 2/e 7장의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition. Code for Machine Learning for Algorit..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2021. 11. 20.
• textsms

구글 코랩(google colab) 구글 드라이브 마운트 - 403 오류: rate_limit_exceeded

구글 코랩으로 구글드라이브를 마운트 할 때 403 오류: rate_limit_exceeded가 발생했다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 구글에 검색해보니 구글 드라이브 API로 업로드나 다운로드를 할 수 있는 일일 할당량이 있다는 정보만 나오고 다른 해결책은 찾을 수 없었는데 캐글코리아 오픈채팅방에서 어떤 분이 해결책을 알려주셨다. from google.colab import drive drive._mount('/content/drive') mount 매소드 앞에 _를 붙이니 이전처럼 연결이 되었는데, drive.mount로 했을때는 이전과는 다른 팝업창이 떴었다. drive._mount를 사용하니 이전처럼 authorizat..

• format_list_bulleted 데이터분석/Python
• · 2021. 11. 13.
• textsms

[ML4T] 미국 주식 데이터 수집하기 - 주가, 거래량, 재무 데이터

목차 0. 관련 글 목록 [ML4T] Machine Learning for Trading: From Idea to Execution 이 글은 퀀트 투자를 위한 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 2/e 2장의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition. Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition. - GitHub - stefan-jan..

• format_list_bulleted 데이터분석/Quant
• · 2021. 11. 3.
• textsms

구글 코랩(Colab)에 패키지 영구 설치하기(한 번 설치한 패키지 재사용)

colab을 사용하다보면 디폴트로 설치되지 않은 패키지가 필요한 경우가 있다.(ex. mecab) 이런 경우 구글드라이브를 마운트하고 symlink를 설정해주면 추후에 다시 패키지를 설치하지 않아도 바로 import 하여 사용할 수 있다. import os, sys from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 먼저 구글드라이브를 마운트 한 후 my_path = '/content/notebooks' os.symlink('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/my_env', my_path) sys.path.insert(0, my_path) 구글드라이브 Colab Notebooks에 my_env 폴더를 만들고 sy..

• format_list_bulleted 데이터분석/Python
• · 2021. 10. 16.
• textsms