차밍이

파이썬을 통해서 자동매매 프로그램을 만들거나 주식분석에 관심있는 분들이 많더라구요. 단기적인 트레이딩을 분석하기 위해서는 일봉 데이터보다는 더 기간이 짧은 분봉 데이터가 필요한 경우가 있는데요. 오늘은 파이썬을 사용해서 분봉 데이터를 가져올 수 있는 프로그램을 찾아보았습니다. 직접 필요나 사용에 맞게 구현을 하던 중 gyusu님이 만들어서 github에 올려주신 것이 있어서 해당 git주소를 공유합니다~!! 분봉 데이터 가져오기 Github 주소 : 키움증권 Open API를 사용하여 주가 데이터를 받아오는 PyQt 기반의 프로그램 gyusu/Kiwoom_datareader 키움증권 Open API를 사용하여 주가 데이터를 받아오는 PyQt 기반의 프로그램. Contribute to gyusu/Kiwoo..

안녕하세요. 이전 포스팅을 통해서 CNN을 활용한 직접 만든 손글씨 이미지 분류 작업을 진행했습니다. 생각보다 데이터가 부족했음에도 80% 정도의 정확도를 보여주었습니다. 이번 포스팅에서는 ImageDataGenerator를 사용해서 한번 진행해보겠습니다. 이전 포스팅 : [Keras] CNN 이미지 분류 실습 : 손글씨 이미지 분류 : 간단한 CNN모델 불러오는 중입니다... 이미지 데이터 현재 파일이 한 폴더에 모두 담겨있는 상태입니다. ImageDataGenerator가 각 분류 데이터를 읽어올 때, 폴더별로 category를 인식합니다. 그래서 가, 다, 라, 카, 사 5개의 글자를 각 5개의 폴더에 넣어주어야 합니다. 이미지 카테고리화 데이터를 읽어오겠습니다. from keras.preproce..

이전 포스팅을 통해서 손글씨의 어떤 글자인지 분류하는 모델을 만들어보았습니다. > [Keras] CNN 이미지 분류 실습 : 손글씨 이미지 분류 또한, 데이터 증식을 통해서 성능이 훨씬 좋아지는 것을 확인해보았습니다. > [Keras] CNN ImageDataGenerator : 손글씨 글자 분류 이번에는 새로운 분류 모델로 손글씨를 보고 작성자를 맞추는 모델을 만들어보겠습니다. 데이터 형식 및 파일은 첫 번째 포스팅에 설명되어있으니 궁금하시면 해당 글을 참고해주시면 되겠습니다. Keras 작성자 맞추기 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.utils import np_utils from keras.models impor..

이전 글에서 Tableau 시각화 툴을 극찬하며 한국 코로나 바이러스 현황 시각화 보드를 업로드하였습니다. [Tableau] KOREA COVID-19 Visualization & DashBoard with Tableau 불러오는 중입니다... 이번 포스팅에는 새롭게 만든 세계 코로나 바이러스 시각화 보드를 추가하였습니다. 세계 코로나 현황은 Tableau에서 제공하는 DB를 사용했습니다. WORD COVID-19 Dash Board Youtube를 보고 배워 만든 Tableau 세계 corona virus 현황판입니다. 태블로 퍼블릭에 들어가서 실제 유기적으로 동작하는 대시보드를 경험해보세요. Tableau Public 주소 : https://public.tableau.com/profile/.12875..

데이콘 시각화 경진대회에 참여하면서 Tableau 시각화 툴에 대해서 알게 되었습니다. 이번 기회를 통해서 Tableau 사용방법을 익히고 시각화한 DashBoard를 만들어보았습니다. 사용한 데이터셋은 Kaggle에 공개된 데이터를 사용하였습니다. 확실히 태블로를 사용하면 쉽고 편하게 데이터를 분석할 수 있으며, 시각화에 매우 강력한 것 같습니다. 시간 단위로 증가하고 감소하는 분석, 각 지역별 선택적 데이터 시각화 등 너무 좋았어요. python을 사용한 시각화는 가끔 pandas groupby 나 pivot_table을 사용해서 기본적인 처리를 해줘야하는데, 태블로에서는 drag & drop만 하면 돼서 훨씬 편했습니다. 배우기도 매우 쉬워서 youtube에서 tableau 시각화하는 영상 따라 하..

안녕하세요. 오늘은 plotly를 사용해서 데이터 시각화 및 EDA를 진행했던 내용을 포스팅하려고 합니다. plotly는 쉽게 사용할 수 있으면서도 matplotlib보다 더 예쁘고 인터랙티브 한 자료를 만들 수 있어서 유용합니다. 본 글을 통해서 plotly를 더 활용하실 수 있으면 좋겠습니다. 사용한 데이터 Kaggle에 업로드된 코로나 데이터 셋을 사용했습니다. 본 데이터는 DS4C가 질병관리본부 데이터를 수집 및 가공해서 업로드한 것으로 알고 있습니다. 데이터셋 다운 링크는 아래를 참고해주세요. 오늘 사용한 EDA는 시간에 따른 시각화입니다. 그래서 다양한 데이터들 중에서 Time과 관련된 데이터만을 사용했습니다. https://www.kaggle.com/kimjihoo/coronavirusdat..

안녕하세요. 오늘은 Keras 수업을 들으면서 진행했던 실습 내용을 적어볼까 합니다. Tensorflow와 Keras를 사용한 딥러닝 공부를 진행 중에 CNN 파트가 시작되었습니다. 대부분 mnist를 사용한 이미지 분류는 해보셨을 것이라 생각합니다. 그래서 저희는 각자가 글씨를 작성해서 각 글씨를 분류하는 CNN ㅣ모델을 만들어보기로 하였습니다. 이미지 데이터 간단한 실습을 하고자 가, 다, 라, 카, 사 5개의 글자를 선택했고 18명의 글씨가 있습니다. 아 글자의 데이터입니다. 이러한 형태로 5개의 글자를 train 데이터로 2번 test 데이터로 1번 작성하여 총 52개의 이미지 데이터가 존재합니다. 데이터를 보시면 중간중간 기울어진 글씨와 90도 회전된 것도 존재하는 것이 보입니다. 이미지는 28..

윈도우에 파이토치를 설치하고 GPU를 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1. 가상환경 만들기 (생략 가능) 기본적으로 저는 가상 환경을 나누어서 작업을 진행하는 것을 선호합니다. 그래서 PyTorch를 사용하기 위한 env를 만들어서 진행하겠습니다. 기본 base 파이썬에 설치해도 무방합니다. 가상환경 생성 및 설치하는 방법에 대한 자세한 설명은 이전 설치 게시글에 자세하게 적혀있으니 참조하시면 좋을 것 같습니다. [Anaconda] 가상환경 만들기 + 필요한 이유 1-1. 간단하게 가상환경 만들기 원하는 이름으로 가상환경을 설치를 진행하시면됩니다. 명령어 뒤에 anaconda를 붙여주면 아나콘다에서 제공하는 기본 설치 패키지를 설치할 수 있습니다. 여기에는 기본적이 파이썬 라이브러리들이 대다수 포..

목차 텐서플로우만 설치해서 CPU버전으로 사용하는 것은 매우 쉽습니다. 하지만 gpu연동하는 것은 정말 쉽지 않은 것 같아요. 하나라도 잘못하면 안돌아가는 경우가 다반사입니다. 주의해서 꼭 차근차근 확인하시면서 진행하시는 것이 좋습니다. 본 글에 나온 버전들과 또 달라질 수 있기 때문에 꼭 확인 해야한다고한 부분은 확인하고 설치하기는 것이 좋습니다! 0. Window 기준 가상환경 설정 가상환경 설정하는 방법은 이전 글을 통해서 확인해주시면 감사하겠습니다. [Anaconda] 가상환경 만들기 + 필요한 이유 Jupyter Notebook에 가상환경 Kernel 연결하기 1. 기본 라이브러리 설치 pip install을 사용해서 기본적인 tensorflow 라이브러리를 설치해줍니다. GPU 버전을 사용하기..

아나콘다에서 python 32bit 가상환경을 구축하는 방법을 알아보겠습니다. Anaconda prompt를 실행해주고 아래의 명령어를 입력해줍니다. # 아나콘다 32bit로 설정 set CONDA_FORCE_32BIT=1 # 가상환경 설치 conda create -n 가상환경이름 anaconda # 3.5버전 파이썬 설치 conda create -n py35_32 python=3.5.6 anaconda 증권사 API와 연동한 python 개발을 위해서는 32bit 개발환경이 필요합니다. 일반적으로 사용하는 64bit를 지원하지 않습니다. 추가적으로 파이썬을 3.5버전을 사용한 이유는 zipline을 사용하기 위해서입니다. zipline과 quantopia 라이브러리를 사용하기 위해서는 python 3...