DS 썸네일형 리스트형 [퀀트] R을 활용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 (3) Chapter 3 API를 이용한 데이터 수집 API는 주소를 갖고 있는 사람이라면 누구나 이용할 수 있고 접근 속도가 빠르며 데이터 가공이 수월하다는 장점이 있음 대부분의 해외 금융 기업은 데이터를 API로 제공하기 때문에 퀀트 투자에 API의 이해는 필수! 3.1 API를 이용한 Quandl 데이터 다운로드 Quandl은 API로 데이터를 무료로 제공하는 업체 R에서 바로 애플의 주가 데이터 다운로드하는 것이 효율적 url.aapl = "https://www.quandl.com/api/v3/datasets/WIKI/AAPL/data.csv?api_key=xw3NU3xLUZ7vZgrz5QnG" data.aapl = read.csv(url.aapl) head(data.appl) Date Open High.. 더보기 [퀀트] R을 활용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 (4) Chapter 4 크롤링 이해하기 크롤링에서 서버에 파일을 요청하는 방법은 크게 GET과 POST 방식이 있음 4.1.1 GET 방식 인터넷 주소를 기준으로 파일을 요청하는 방식요청 쿼리는 주로 &, ? 형식으로 결합되어 서버에 전달함&[GET 방식 사용]skinType[입력 종류]=business[입력값]?skinType=derivative < 탭 변경 시?skinType=derivative&sdate[검색시작시점]=2020-07-03&edate[검색종료시점]=2020-08-03&order_type=&now_page[현재 페이지]=2 4.1.2 POST 방식 사용자가 필요한 값을 추가해 요청하는 방식 요청 쿼리가 body 부분에 있으므로 그 내역을 직접 볼 수 없음 날짜를 변경해 검색해도 웹 페이지 주.. 더보기 [Python] 지역 변수와 전역 변수 목표 함수에서 사용하는 지역변수, 전역변수의 차이를 이해 전역변수와 지역변수의 장단점을 이해하여 프로그램을 모듈러하게 짜는 방법에 대해 이해 In [1]: def quadratic(a, b, c, x): ...: quad_term = a * x ** 2 ...: lin_term = b * x ...: return quad_term + lin_term + c # quad_term과 lin_term은 quadratic 함수 안에서만 사용할 수 있음 #지역변수 ☞ quadratic 함수 안에서 사용하는 지역변수 a, b, c, x, quad_term, lin_term의 값은 qaudratic함수를 부를 때 넘겨주는 인자에 의해 결정됨 ☞ 지역 변수는 함수 안에서만 사용할 수 있는 변수 모듈화된 프로그램 : 소.. 더보기 [Python] 함수를 사용한 로봇 조종 및 디지털 사진 변환 프로그램 목표 함수를 사용하여 휴보 로봇이 비퍼들을 줍는 프로그램을 모듈러하게 작성하기 함수를 사용하여 색의 밝기 측정 및 디지털 사진을 흑백 모드로 변환하기 Hubo와 Ami 휴보만 사용할 수 있었던 turn_right() 함수를 인자를 이용해 모든 로봇이 사용할 수 있도록 함 def turn_right(robot): for i in range(3): robot.turn_left() ami = Robot("yellow") hubo = Robot("blue") turn_right(ami) turn_right(hubo) #매개변수는 함수 내부에서만 사용 가능 #함수 밖에서 사용 시 없는 함수로 오류가 뜸 함수를 이용한 비퍼 줍기 ▒ 첫 번째 가장 큰 마름모꼴 비퍼를 줍는 알고리즘을 세우면 전체 문제를 해결할 수 있.. 더보기 [Framework] Tensorflow로 선형회귀 구현하기 (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝, Sung kim 이론 (이전 포스팅 참고) 2019/10/03 - [bigdata/#Machine Learning] - Linear Regression의 Hypothesis와 cost 설명 Lab 2 ▤ 텐서플로우 구동 매커니즘 그래프 Build하기 Session 생성 후 Run Return/ Update의 실행 결과 출력 1. Bulid graph using TF operations #X and Y data x_train = [1, 2, 3] #전 포스트에서 다룬 간단한 그래프 y_train = [1, 2, 3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight') #W와 b의 값을 정의 b = tf.Varia.. 더보기 이전 1 다음
