옛날 블로그

출처 : 하이투자증권

개념을 모르고 접근한 알고리즘 투자의 끝이 점점 보이는것 같다. 일정한 투자규칙에 따라 자동적으로 컴퓨터가 거래하는 주식거래는 직장인의 꿈이자 일확천금의 꿈과 같다. 일단 얕고 넓게 배우자는 원칙에 따라 겉핥기에 치중해서 여러가지를 접해보기는 했으나, 자동매매는 경영학과를 나온 내 입장에서도 상당히 근거가 있어보여서 많이 끌렸던것도 사실이다. 간단하게 골드크로스의 증명또한 의미가 있었고, 구현도 힘들지 않게 파이썬도 만지면서 할수 있었다. XingAPI를 이용해보려해도 32bit DLL로 만들어져 있어서, 64비트 환경에서 잘 개발하기가 어려웠고 뭔가 해보기도 나름 힘들었다. 그렇다면 내장된 시스템 트레이딩 툴로 옮기는 수밖에 없었다. 그렇게 해서 먼저 대신증권의 사이보스 트레이더를 만졌는데, 유저 친화..

선물수수료 2015.05.25일자 수수료율 시스템트레이딩 지원여부 SK증권 0.0100 O 한화증권 0.0100 O 신영증권 0.0100 부국증권 0.0100 한양증권 0.0100 삼성증권 0.0100 교보증권 0.0100 현대증권 0.0100 hmc투자증권 0.0100 대신증권 0.0100 O 하이투자증권 0.0100 O kdb대우증권 0.0100 O 우리투자증권 0.0100 O 신한금융투자 0.0100 O 우리투자증권 0.0030 키움증권 0.0030 이트레이드증권 0.0030 O NH농협증권 0.0030 미래에셋 0.0030 동양증권 0.0020 O 유진투자증권 0.0020 한국투자증권 0.0019 KTB투자증권 0.0018 하나대투증권 0.0018 O IBK투자증권 0.0015 O

Java Neural Network Framework Neuroph(Neuroph) http://neuroph.sourceforge.net/tutorials/MultiLayerPerceptron.htmlhttp://neuroph.sourceforge.net/tutorials/StockMarketPredictionTutorial.html

Symbol Name LastSale MarketCap ADR TSO IPOyear Sector Industry Summary Quote TFSC 1347 Capital Corp. 9.85 58587800 n/a 2014 Finance Business Services http://www.nasdaq.com/symbol/tfsc TFSCR 1347 Capital Corp. 0.39 0 n/a 2014 Finance Business Services http://www.nasdaq.com/symbol/tfscr TFSCU 1347 Capital Corp. 10.35 43263000 n/a 2014 n/a n/a http://www.nasdaq.com/symbol/tfscu TFSCW 1347 Capital C..

여기서 할것은 세가지이다.1) 존재하는 상장주식의 종류를 저장해서2) 관련된 정보를 Google Finance나 에서 긁어온다. 목표는 3시간안에 위의 작업을 하는게 목표지만, 예상은 약 5시간이 걸릴거라고 예상한다. 존재하는 상장주식의 정보를 찾는것은 어디서 찾으면 될까. 한국거래소가 있다.http://www.krx.co.kr/m6/m6_1/m6_1_1/JHPKOR06001_01.jsp여기서 모든 상장주식의 정보를 다운로드 할수 있다. 만약에 파생상품을 생각하고 있다면 여기서 통계데이터를 구입하는것도 나쁘지 않아 보인다.http://www.krx.co.kr/por_kor/m8/m8_8/m8_8_2/m8_8_2_1/JHPKOR08008_02_01_03.jsp?strCode=1142&strImg=05_02..

그래.. 다돌렸다 2010 년 ~ 2015년 평균 수익률 24.93 % 5일 - 120일 이동평균선 골드크로스 돌파시 매수 전략 평균 수익률 119.14 %차이가 꽤난다. index.html 고락가락 웹 분석기 update targetStock v desc initial_price adjc realRate rate diff {% for stock in stockNumber %}{{stock}}{% endfor %} views.py @ajaxdef calcAjax(request): beg = datetime.datetime(2010,1,1)end = datetime.datetime(2015,4,1) resultList = []exception = 0;adjc = 1initial_price = 0rate =..

제대로된 자동매매프로그램을 만들기 전에, 실제 금융에 대한 논문을 쓰면서 주식시장이 실제로 어떻게 돌아가고 있나 살펴보기로 한다. 일단 계속해서 언급했던 것처럼 파이썬과 장고 프레이임워크 이용해서 프로그래밍을 했다. 파이썬을 이용한 이유는, 추후에 자동매매 프로그램을 개발할때 DLL혹은 COM 객체가 필요하며, 파이썬은 상당히 여러가지를 쫌맬수 있는 강점이 존재하기 때문이다. 개인적으로 스칼라로 프로그램을 구축하고 싶었으나, google이나 yahoo finance 정보를 쉽게 따올수 있는 걸 제공하는 파이썬의 학문관련 패키지가 굉장히 좋아보였기 때문이다. 전체적으로 파이썬의 강점은 쉽고 평범한 문법과 동적타입, 그리고 패키지 기능이 아닌가 싶다.그렇지만, 객체를 만드는 과정이 살짝은 지저분하기도 하고 ..

우리나라의 2000여개가 되는 데이터를 분석하기 위해서는 일단,Pyyhton + Django 에 DataFrame 자료형으로 데이터를 뽑아 보고, 그래픽으로 나타내보도록 하겠다. 여기서 분석할것은 과연 이동평균이 과연 설득력이 있고 통계적으로 적당한가? 이다. 예상으로는 40~60 %의 움직임을 보인다면 오차범위내에서 아무런 의미가 없다고 본다. 그리고, 코스피가 상승장이였나 하락장이였나에는 별개로 한가지의 통일성을 가져야 하는데, 위의 움직임을 보인다면 이 전략은 아무짝에도 쓸모가 없는것이다. 무슨 보조지표와 함께 써야한다는 비겁한 변명을 해대는데, 사실 이동평균선이 그다지 쓸모가 없음이 드러나면 보조지표고 뭐고 이걸로 전략을 결정하는것은 카지노에 가서 홀짝 게임을 하는것과 하나도 다름이 없다. 일단은..

일단 주식을 긁어온다. 삼성전자 주식이다. import pandas.io.data as web import datetime beg = datetime.datetime(2014,1,1) end = datetime.datetime(2014,12,31) data = web.DataReader("005930.KS","yahoo",beg,end) import pandas as panda data['mean5'] = panda.stats.moments.rolling_mean(data['Adj Close'], 5) data['mean20'] = panda.stats.moments.rolling_mean(data['Adj Close'], 20) 5일단기와 20일단기의 차이를 구하는 공식이다. data['diff'] =..