내 게시물 중 하나에서 구현을 위해 Python을 사용하여 임의 걷기 예측의 개념을 소개했습니다. 이 게시물에서는 주가 랜덤 워크의 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고 싶습니다. 이를 위해 다음과 같은 가상의 주가 내역을 사용합니다. # 가상의 일일 주식 종가로 목록 선언 history_prices = [180,192,193,195,191,199,198,200,199,203,205,207,205,208,201,203,204,201,205,206,207]…
다른 게시물에서는 Python에서 quandl을 사용하여 시계열 데이터를 쿼리하는 방법을 보여주었습니다. 주식 가격. 이 게시물에서는 예를 들어 주가 데이터를 쿼리하는 방법을 보여줍니다. Python에서 pandas_datareader 모듈을 사용하는 Yahoo 금융. 아래 예에서는 pandas_datareader를 가져오고 2020-01-01과 2020-09-29 사이의 Procter & Gamble 주가 데이터를 쿼리합니다.…
예를 들어 검색하는 방법을 이미 시연했습니다. Python에서 pandas_datareader를 사용하는 FRED의 GDP 데이터. 또한 Yahoo Finance를 소스로 사용하고 pandas_datareader를 통해 데이터를 가져 오는 Procter & Gamble의 주가를 분석했습니다. 이 게시물에서는 UPS 및 FedEx에 대한 일일 재고 반품을 분석하고 싶습니다. pandas_datareader를 사용하여…
이전 게시물에서 예를 들어 주가 데이터를 쿼리하는 방법을 보여주었습니다. Python의 pandas_datareader. 이 게시물에서는 고려할 수있는 주식 세트를 기반으로 효율적인 포트폴리오를 구성 할 수있는 알고리즘을 제시합니다. 알고리즘은 자신이 감수한다고 느끼는 위험 수준에 따라 포트폴리오에있는 각 주식의 최적 점유율을 결정합니다. 보다 정확하게는…