실행하면 해당 오류 발생합니다. requests2.25.1 입니다

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['price'] = df['price'].astype(float) df.set_index('date', inplace=True) df = df.loc["2017-12-31"] # 비록 DatetimeIndex이지만, 날짜를 문자열 string으로 표현하여 loc을 이용한 range indexing이 가능합니다. df.rename(columns={'title_x':'name', 'title_y':'title'}, inplace=True) df['price_grp'] = pd.cut(df['price'], [0, 5000, 15000, 200000], labels=["저가", "중가", "고가"])7:51 분경의 강의 내용에서 이 코드가 에러가 발생하는데 어떻게 해결해야 하는지 알수 있을까요?4 df.set_index('date', inplace=True)이 부분에서 에러가 발생하는 것으로 보입니다. 

강사님!! 혹시 수업중에 보여주신 상장되지 않은 회사의 재무제표 자료는 어디서 볼 수 있나요?

# 코스피 + 코스닥 + 코넥스 리스트 kospi_plus_kosdaq_list = fdr.StockListing('KRX') 실행시 수업시 보여지는 리스트의 숫자가 차이가 많습니다. 제가 실행한 것은 2784개입니다. 이유가 무엇인가요?

안녕하세요 강사님. 위 사진과 같이 사이드 부분의 table of contents가 나오지 않는것과 # 판다스를 사용하는 방법이라고 쳤는데 숫자가 나오지 않는 두가지 문제가 발생했습니다..무엇이 문제일까요..?

2.1 라이브러리 설치부터 설치가 안되니 황당하네요.. 

다음과 같은 오류메세지는 무슨 뜻인가요?학습을 진행하는데, 문제가 없는지 궁금합니다.

3:40초 쯤 해당 셀을 그대로 실행하면 tuple 대신 list를 쓰라는 에러가 발생합니다.뒷 부분 ['rtn', 'ROE(%)'] 부분을 [['rtn', 'ROE(%)']] 으로 수정해야 코드가 정상 작동이 됩니다. 질문1. 대괄호로 감싸고 있는 이 부분도 tuple이라고 부를 수 있나요? 질문2. 선생님과 다르게 실행이 안되는 이유가 버전 차이일까요? 이유가 궁금합니다.  - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다)- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

블로그타고왓습니다개인적으로 굉장히양질의강의를 저렴하게들어 죄송? 할 느낌이들정도엿습니다 제언하자면 돈버는데좀 직접적인걸 올려주시면 추가 결제하고싶을거같아요!예를들어 블로그에 코스모스를통해 에어드랍하는법도 올려주신거라든가디파이이자농사라든가각종미션들과 트래픽을만들어서 신규코인(ex 앱토스)를 에어드랍받는법? 그런것들이요ㅎㅎ아무튼 유익한시간이엇습니다. 스타일도멋지세요. 화이팅! 

퀀트 1 강의 7.9가 재생이 안돼요. 2분까지 듣다가 갑자기 끊기더니 이젠 아예 연결이 안되네요. 다른 강의는 다 재생됩니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다)- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 강사님!시간 날 때 마다 강사님 강의를 열심히 보면서 학습하고있는데현재 pandsas 2.0.3 으로 학습하는데 append라는 함수가 사라져서 질문을 드립니다!제가 구글링 했을 때는 concat으로 대체되었다는 말들이 많은데concat을 이용해서 합치려고 하면 어떻게 해야 할까요?pd.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}], ignore_index=True )names_df.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}, ignore_index=True )위의 두가지 방법으로는 해결이 되지 않아서 질문글 남깁니다!감사합니다!

cancel before timestep-long ask_order_status error msg:ExecuteError [Executing] -1102: Mandatory parameter 'orderid' was not sent, was empty/null, or malformed.이 에러가 뜨는데 cancle 동작 중에 orderId가 반환이 안돼서 그런 것 같은데 바이낸스 api를 잘 몰라서 정확히 뭐가 문제인지 모르겠네요.

안녕하세요기본적으로 김치프리미엄을 이용한 AIS3 전략은 소스코드를 작성해서 제공하는 부분이 없으신가요?처음부터 혼자 짜려니 막막해서 참고해서 응용해보려는데 파트1에서나 파트2 모두 개념 설명만 해주시고 그냥 넘어가주셔서 질문남깁니다.

역추세 메매로 돌리고 있는데 베이지안 최적화로 전체도 돌려보고 특정 부분도 돌려보면서 여러 값을 실제로 돌려봤는데 하루 동안 돌려도 거래를 아예 안 하더라구요. 리플로 했고 값은 아래와 같이 넣었습니다.revenue_rate = 0.08521445990492697 #익절 비율(Tunning) max_loss_rate = 0.014943429883010916 #손절 비율(Tunning) open_cnt_limit = 5.468906689466588 #최대 오픈 건수(Tunning)

수업처럼 리플 조회 이후를 주석 처리 없이 실행하면 아래처럼 오류가 나는데요. 어떻게 수정하면될까요?xcoin_api_client.py 를 수정해야할거같은데요.Traceback (most recent call last): File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/bithumb_public_api.py", line 143, in <module> result = get_btci() File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/bithumb_public_api.py", line 83, in get_btci result = api.xcoinApiCallGET(url, rgParams) File "/Users/hyunikjo/Desktop/InVestMent/bithumb(auto)/xcoin_api_client.py", line 138, in xcoinApiCallGET return (json.loads(self.contents)); File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/__init__.py", line 346, in loads return defaultdecoder.decode(s) File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "/Users/hyunikjo/anaconda3/lib/python3.10/json/decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from Nonejson.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

선생님..ㅠㅠ 이틀째 혼자 해결해보려했지만 도저히 안되겠어서 질문드립니다..주피터랩에서 아래 명령어 실행시 아래 사진처럼 오류가뜹니다... 혹시나 해서 3.11 로 설치된 버전은 윈도우에서 에러뜬다고 해서 다운그레이드로 3.10.9도 했는데 소용이 없습니다 ㅠㅠ에러는 밑에 더 많습니다...!pip install pandas==0.25.3  error: subprocess-exited-with-error python setup.py bdist_wheel did not run successfully. exit code: 1 [930 lines of output] C:\Users\E\AppData\Local\Temp\pip-install-pae_e_5b\pandas_3f818e724d534a0eaa4782a616cf7235\setup.py:12: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html import pkg_resources C:\Users\E\anaconda3\Lib\site-packages\setuptools\__init__.py:80: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer and fetch_build_eggs are deprecated. !! ******************************************************************************** Requirements should be satisfied by a PEP 517 installer. If you are using pip, you can try `pip install --use-pep517`. ******************************************************************************** !! dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) running bdist_wheel running build running build_py creating build creating build\lib.win-amd64-cpython-311 creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\conftest.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\testing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\_typing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\_version.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas copying pandas\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\api copying pandas\api\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\api creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\arrays copying pandas\arrays\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\arrays creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\chainmap.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\pickle_compat.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\_optional.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat copying pandas\compat\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\compat creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\accessor.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\algorithms.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\api.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\apply.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\base.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\config_init.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\frame.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\generic.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\index.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\indexers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\indexing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\missing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\nanops.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\resample.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\series.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\sorting.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\strings.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\window.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core copying pandas\core\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\core creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\errors copying pandas\errors\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\errors creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\api.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\clipboards.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\date_converters.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\feather_format.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\gbq.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\gcs.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\html.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\packers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\parquet.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\parsers.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\pickle.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\pytables.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\s3.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\spss.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\sql.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\stata.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io copying pandas\io\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\io creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\_core.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\_misc.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting copying pandas\plotting\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\plotting creating build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_algos.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_base.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_common.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_compat.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_downstream.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_errors.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_expressions.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_join.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_lib.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_multilevel.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_nanops.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests copying pandas\tests\test_optional_dependency.py -> build\lib.win-amd64-cpython-311\pandas\tests  

안녕하세요?좋은 강의 잘 듣고 있습니다.한가지 궁금한 게 있습니다. 선생님은 short index를 다음과 같이 정의하셨는데요,short_index = _df[ ((_df['position'] - df['position'].shift()) == -1) & (df['position'] == -1)].index 어차피 index 값이 -1,0,1 만 있으므로 아래의 short_index2 값과 short_index 값이 같은 걸 확인했습니다. (short_index.equals(short_index2)=>True) short_index2 = _df[ ((df['position'].shift()) == 0)& (df['position'] == -1))].index 혹시 빼기를 하신 특별한 이유가 있으신 걸까요?감사합니다.

pbounds = { 'revenue_rate' : (0.005,0.015), 'max_loss_rate' : (0.05,0.3), 'increase_rate' : (0.1,0.4), 'buy_cnt_limit' : (5,20), 'buy_amt_unit' : (10,20) } 여기서 buy_cnt_limit은 사실 정수가 나와야 하는데. 베이지안 최적화 후에 반올림하여 수정하는 방법밖에 없을까요? 

선생님 안녕하세요! 제가 선생님 강의를 전부 너무 잘 수강하고 있습니다. 먼저 감사하다는 말씀을 드리고 싶어요! 강의 39분쯤 말씀하신, 저런 값들이 다른이유에대해 제가..감히 생각하는 바로는,선생님께서 제공해주신 종목들의 가격과, 제가 마켓와치에서 크롤링해서 가져온 종목들의 close 데이터 가격이 좀 다르더라구요! 그래서 그게 왜 다른지도 궁금하고, 혹시 그것이 원인이 아닐까 생각도 듭니다! 항상 좋은 강의감사드립니다.

마지막 연도별 수익률 계산에서 만약 2022년 도 수익률을 보려면, 아래와 같이 코드를 변경해서 사용하면 안되나요?파이썬이 첨인지라,, 어떻게 변형해서 사용할지 이해를 잘 못했습니다,, # 연도별 수익률 계산 df_2022 = df.loc['2022-12-31'] / df.loc['2022-01-01'] - 1 df_2022.plot(figsize=(20,6), kind='bar'); plt.title('2022년 수익률');