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.

<IPython.lib.display.IFrame at 0x1aa072def10> 콘솔창에 이런 문구만 뜨고, 아이피주소가 뜨지 않네요 ㅠ 어떤 부분을 수정해야 하나요?!..

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');

선생님이 사용하시는 강의자료 따로 다운 받을 수 있나요?

아래의 에러가 발생했을 때 어떻게 진행해야 할지 모르겠습니다.df1과 df2의 실행이 안됩니다.--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:198, in Scope.resolve(self, key, is_local) 197 if self.has_resolvers: --> 198 return self.resolvers[key] 200 # if we're here that means that we have no locals and we also have 201 # no resolvers File ~\anaconda3\Lib\collections\__init__.py:1004, in ChainMap.__getitem__(self, key) 1003 pass -> 1004 return self.__missing__(key) File ~\anaconda3\Lib\collections\__init__.py:996, in ChainMap.__missing__(self, key) 995 def __missing__(self, key): --> 996 raise KeyError(key) KeyError: 'Timestamp' During handling of the above exception, another exception occurred: KeyError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:209, in Scope.resolve(self, key, is_local) 205 try: 206 # last ditch effort we look in temporaries 207 # these are created when parsing indexing expressions 208 # e.g., df[df > 0] --> 209 return self.temps[key] 210 except KeyError as err: KeyError: 'Timestamp' The above exception was the direct cause of the following exception: UndefinedVariableError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:666, in BaseExprVisitor.visit_Call(self, node, side, **kwargs) 665 try: --> 666 res = self.visit(node.func) 667 except UndefinedVariableError: 668 # Check if this is a supported function name File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:549, in BaseExprVisitor.visit_Name(self, node, **kwargs) 548 def visit_Name(self, node, **kwargs): --> 549 return self.term_type(node.id, self.env, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:85, in Term.__init__(self, name, env, side, encoding) 84 self.is_local = tname.startswith(LOCAL_TAG) or tname in DEFAULT_GLOBALS ---> 85 self._value = self._resolve_name() 86 self.encoding = encoding File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:109, in Term._resolve_name(self) 107 is_local = False --> 109 res = self.env.resolve(local_name, is_local=is_local) 110 self.update(res) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\scope.py:211, in Scope.resolve(self, key, is_local) 210 except KeyError as err: --> 211 raise UndefinedVariableError(key, is_local) from err UndefinedVariableError: name 'Timestamp' is not defined During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 2 1 # 삼성전자 ----> 2 df1 = fdr.DataReader("005930", '2018-01-02', '2018-10-30') 4 # KODEX 200 (ETF) 5 df2 = fdr.DataReader("069500", '2018-01-03', '2018-10-30') File ~\anaconda3\Lib\site-packages\FinanceDataReader\data.py:19, in DataReader(symbol, start, end, exchange, kind) 16 start, end = _validate_dates(start, end) 17 if (symbol.isdigit() and len(symbol)==6 and exchange==None) or \ 18 (symbol.isdigit() and exchange and exchange.upper() in ['KRX', '한국거래소']): ---> 19 return NaverDailyReader(symbol, start, end, exchange, kind).read() 21 if (symbol.isdigit() and exchange and exchange.upper() in ['KRX-DELISTING']): 22 return KrxDelistingReader(symbol, start, end, exchange, kind).read() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\FinanceDataReader\naver\data.py:29, in NaverDailyReader.read(self) 26 df.sort_index(inplace=True) 27 df['Change'] = df['Close'].pct_change() ---> 29 return df.query('index>=%r and index<=%r' % (self.start, self.end)) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4474, in DataFrame.query(self, expr, inplace, **kwargs) 4472 kwargs["level"] = kwargs.pop("level", 0) + 2 4473 kwargs["target"] = None -> 4474 res = self.eval(expr, **kwargs) 4476 try: 4477 result = self.loc[res] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4612, in DataFrame.eval(self, expr, inplace, **kwargs) 4609 kwargs["target"] = self 4610 kwargs["resolvers"] = tuple(kwargs.get("resolvers", ())) + resolvers -> 4612 return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\eval.py:353, in eval(expr, parser, engine, truediv, local_dict, global_dict, resolvers, level, target, inplace) 344 # get our (possibly passed-in) scope 345 env = ensure_scope( 346 level + 1, 347 global_dict=global_dict, (...) 350 target=target, 351 ) --> 353 parsed_expr = Expr(expr, engine=engine, parser=parser, env=env) 355 # construct the engine and evaluate the parsed expression 356 eng = ENGINES[engine] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:813, in Expr.__init__(self, expr, engine, parser, env, level) 811 self.parser = parser 812 self._visitor = PARSERS[parser](self.env, self.engine, self.parser) --> 813 self.terms = self.parse() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:832, in Expr.parse(self) 828 def parse(self): 829 """ 830 Parse an expression. 831 """ --> 832 return self._visitor.visit(self.expr) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:421, in BaseExprVisitor.visit_Module(self, node, **kwargs) 419 raise SyntaxError("only a single expression is allowed") 420 expr = node.body[0] --> 421 return self.visit(expr, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:424, in BaseExprVisitor.visit_Expr(self, node, **kwargs) 423 def visit_Expr(self, node, **kwargs): --> 424 return self.visit(node.value, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:750, in BaseExprVisitor.visit_BoolOp(self, node, **kwargs) 747 return self._maybe_evaluate_binop(op, node.op, lhs, rhs) 749 operands = node.values --> 750 return reduce(visitor, operands) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:743, in BaseExprVisitor.visit_BoolOp.<locals>.visitor(x, y) 742 def visitor(x, y): --> 743 lhs = self._try_visit_binop(x) 744 rhs = self._try_visit_binop(y) 746 op, op_class, lhs, rhs = self._maybe_transform_eq_ne(node, lhs, rhs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:739, in BaseExprVisitor._try_visit_binop(self, bop) 737 if isinstance(bop, (Op, Term)): 738 return bop --> 739 return self.visit(bop) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:723, in BaseExprVisitor.visit_Compare(self, node, **kwargs) 721 op = self.translate_In(ops[0]) 722 binop = ast.BinOp(op=op, left=node.left, right=comps[0]) --> 723 return self.visit(binop) 725 # recursive case: we have a chained comparison, a CMP b CMP c, etc. 726 left = node.left File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:536, in BaseExprVisitor.visit_BinOp(self, node, **kwargs) 535 def visit_BinOp(self, node, **kwargs): --> 536 op, op_class, left, right = self._maybe_transform_eq_ne(node) 537 left, right = self._maybe_downcast_constants(left, right) 538 return self._maybe_evaluate_binop(op, op_class, left, right) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:458, in BaseExprVisitor._maybe_transform_eq_ne(self, node, left, right) 456 left = self.visit(node.left, side="left") 457 if right is None: --> 458 right = self.visit(node.right, side="right") 459 op, op_class, left, right = self._rewrite_membership_op(node, left, right) 460 return op, op_class, left, right File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:415, in BaseExprVisitor.visit(self, node, **kwargs) 413 method = "visit_" + type(node).__name__ 414 visitor = getattr(self, method) --> 415 return visitor(node, **kwargs) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\expr.py:670, in BaseExprVisitor.visit_Call(self, node, side, **kwargs) 667 except UndefinedVariableError: 668 # Check if this is a supported function name 669 try: --> 670 res = FuncNode(node.func.id) 671 except ValueError: 672 # Raise original error 673 raise File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\computation\ops.py:614, in FuncNode.__init__(self, name) 612 def __init__(self, name: str) -> None: 613 if name not in MATHOPS: --> 614 raise ValueError(f'"{name}" is not a supported function') 615 self.name = name 616 self.func = getattr(np, name) ValueError: "Timestamp" is not a supported function

구글링 해보니 stackoverflow에 4일전에 정확히 동일한 질문이 올라왔는데 답이 없는 상태인걸로 봐서 jupyter notebook 최신버전에서 생기는 문제 같기도 합니다.정보가 없어 해결이 어렵네요.https://stackoverflow.com/questions/76893872/modulenotfounderror-no-module-named-notebook-base-when-installing-nbextension

정말 흥미롭게 Pt1부터 잘 수강하고 있습니다.파트3에 대한 계획은 있으신 것 같은데 언제쯤일지 궁금합니다!

my_data 자료를 최신 자료 기준으로 실습 할 수 있도록 2020,2021,2022년도 분도 올려주시면 좋겠습니다.

안녕하세요. 이전 맛집지도 프로젝트부터 이번 강의까지 재미있게 수강하고 있습니다. 다음 강좌도 재미있는 콘텐츠 내주시면 수강하려고 합니다.다름이 아니라, [2-5. 리밸런싱 기법]에서 강의에서는 weight를 1:1로 설정하고, Month 단위 리밸런싱만 다루는데요. 리밸런싱 주기를 quarter 또는 year로 하고 가중치를 달리 먹이면 오류가 발생합니다.closeDateSet의 날짜와 rebalancingDate의 날짜가 일치하지 않기 때문인 것 같은데요. 나름대로 열심히 손대봐도 답을 못찾아서 도움을 부탁드립니다. weight를 어떻게 집어 넣는지 다뤄주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.# 데이터 로드 stockETF = getCloseData("SPY", "2002", "2022-6-17") # 주식 ETF bondETF = getCloseData("IEF", "2002", "2022-6-17") # 채권 ETF # kodex200 = 069500 # kodex10Bond = 152380 # S&P500 = SPY # 미국 7-10 국채 = IEF closeDataSet = pd.concat([stockETF, bondETF], axis=1) closeDataSet.columns = ['stockETF', 'bondETF'] closeDataSet.dropna(inplace=True) closeDataSet # 종목의 상장일을 기준으로 리밸런싱 날짜 선별 # rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet) rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet, "quarter") rebalancingDate # 리밸런싱 날짜에 맞춰서 가중치 설정 weightSet1 = pd.DataFrame({ 'stockETF': [0.7] * len(rebalancingDate), 'bondETF': [0.3] * len(rebalancingDate) }, index=rebalancingDate) # 모든 리밸런싱 날짜에 대한 가중치 지정 rebalPortfolioDayReturn, rebalPortfolioCumulativeReturn = getRebalancingPortfolioResult(closeDataSet, weightDf=weightSet1)  

궁금합니다.

예제 코드를 파이참을 실행해서 어느 프로그램 경로에다가 어떤식으로 연결해야 실행이 되는지 잘 모르겠습니다. 현재 예제 코드가 실행이 잘 안되서요

안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.강의 중 DataFrame 값 중 NaN인 값의 날짜를 추출하는 방법이 있었습니다. 이 부분이 잘 이해가 안가서 질문을 드립니다.df_samsung_close.isna() 를 하게 되면, 삼성전자의 종가값이 있는 날은 False, 없는 날은 True이고 인덱스가 날짜인 데이터프레임이 조회됩니다. 따라서, df_samsung_close.isna().values를 하면 True와 False로 이루어진 numpy array가 출력됩니다. 이때 선생님께서는 df_samsung_close[df_samsung_close.isna().values].index를 이용해서 답을 찾으셨는데,일단 데이터프레임[np array]가 의미하는 바를 모르겠습니다. 데이터프레임[np.array(true, false,...)] 했더니 true인 값만이 조회가 되는 syntax가 잘 이해가 가지 않아서요.설명해주실 수 있나요?

FinanceDataReader로 코스피, 코스닥 데이터를 불러오면 강의에서는 컬럼이 10개인데 제가 불러들이니까 컬럼 17개에 symbol, sector, industry가 안나오고 다른 카테고리들이 나오는데 FinanceDataReader가 업데이트가 되어서 그런건가요? 

안녕하세요.리밸런싱 포트폴리오 구현 원리에서 리밸런싱 일자(노란색) 비중을 리밸런싱 기간이 아닌 모든 행에 곱해주면 곱하는 날 모두 리밸런싱이 적용되는 것이 아닌가요? 리밸런싱 일자에만 비중을 곱해주고 나머지는 그대로 누적수익률을 구해야하는 것이 아닌지 이해가 잘 가지 않아서 질문드립니다.

엑셀 파일 자료중에서 df_etf.Xlsx 파일 최신 날짜로 업데이트 하려면 어떻게 하나요?

안녕하세요! 강의 너무 잘 보고 있습니다.혹시 바이낸스 오픈 API를 제공하는 깃허브링크로 갔는데 삭제된 링크 인것 같습니다. https://github.com/Binance-docs/Binance_Futures_python다른 깃허브 페이지로 옮긴걸까요?

3.1 EDA 소개강의 초반에 나오는 드랍박스 경로 막힌것 같은데다시 공유 가능한가요?

pip install 로 dash module 설치하고, 스파이더로 실행을 해 보는데, 한번 실행 되더니 그 다음 부터는 되지가 않습니다. pip list 해 보면 dash 모듈이 설치되어 있는 것이 보입니다.어디가 에러일까요?