DA 썸네일형 리스트형 5/31 수_미국 기준금리 vs. 코스피 1. 미국 기준금리와 코스피의 상관관계 새싹에서 진행했던 개인 프로젝트에서 코스피와 다른 지수들 간의 상관관계를 시각화로 알아보는 작업을 했었다. 마지막 프로젝트에서 주가 예측으로 자동 매매 시 가중치를 주기 위해, 미국 기준금리와 원자재 선물 등의 지표를 넣자는 의견이 나왔었으나 사이즈가 너무 커져서 배제했던 부분! 이번에 체인지업에서 경신스하는 중 "이번 주 코스피…'美 부채한도 협상' 타결여부에 달렸다"라는 기사에서 "5월 FOMC 의사록에서 추가 금리 인상 관련 내용을 확인할 필요가 있다" 내용을 본 김에 웹크롤링 복기할 겸 데이터를 가져와봤다. 미국 기준금리는 야후 파이낸스에서 가져올 수가 없고, CSV로 파일을 받을 수 있는 것은 2008년 자료부터 있어서 데이터가 작았다. 미국 연방공개시장위.. 더보기 4/17 월 1. Boolean indexing에 사용되는 .isin() vs. .str.contains() 코스피와 코스닥 전 종목의 정보 및 관리 종목 등 제외해야 할 종목 코드들을 한국거래소 KRX 정보데이터시스템에서 가져와 1차적으로 필터링한 후, '퀀트 투자 무작정 따라 하기'의 성장가치주 전략에 따른 종목을 선정하려고 한다! 그러려면 필터링이 필요한데, 주로 사용하는 .isin() 불린 인덱싱이 먹히지 않아 검색~ 검색~ .isin() 메서드의 경우 부분 조회가 안 되므로, .str.contains() 메서드를 사용해야 한다! 일단 우선주를 제외하기 위해 사용해 봤음 (KRX → 통계 → 기본 통계 → 주식 → 종목정보 → 전종목 기본정보에서 주식의 종류를 확인할 수 있다.) 더보기 퀀트 기반 종목 선정을 위한 주식 데이터 분석 1('퀀트 투자 무작정 따라하기' by 강환국) 더보기 3/1 수 1. Future.Industry 2023 by Altair 간만에 다시 코딩 진로 읽다가 온오프믹스로 컨퍼런스 검색하기 좋다길래 핀테크 관련 웨비나를 찾아봤다~ 한국 알테어(시뮬레이션 / 데이터 애널리틱스 / HPC까지 라이선스 모델 기반 솔루션 제공 회사)에서 3/8 수 ~ 9 목 이틀 간 아래와 같은 주제들로 컨퍼런스를 주최한다기에 참가 신청을 해놓았다. 디지털 트윈 기술과 제품 수명주기 설계의 현재와 미래 지속가능성, 경량화 및 순환 경제 이니셔티브 클라우드 컴퓨팅과 다가오는 엑사스케일 붐 전자 시스템 설계(ESD) e-모빌리티 및 전기화 자동화 및 머신러닝/딥러닝 은행, 금융 서비스 및 투자(BFSI) 부문의 데이터 분석/머신 러닝 - 발표자: 글로벌 선도기업 (지난 컨퍼런스: 구글, AMD, .. 더보기 2/26 일 1. Big Ideas in Tech for 2023: An a16z Omnibus 핀테크 - 여러 국가에서 운영되는 금융 서비스를 갖춘 핀테크 기업에게 기업 컴플라이언스, 리스크 프로세스 관리를 위한 소프트웨어가 더 많이 사용될 것 - 성공적인 금융 서비스 회사를 운영하는 데 중요한 백오피스 기능을 기업이 더 잘 관리할 수 있도록 돕는 도구를 만드는 쪽으로 시장이 전환될 것 - 핀테크와 금융 서비스에서 Chat GPT가 상담 등 훨씬 더 낮은 비용으로 인간과 유사한 서비스를 제공할 것 - 비즈니스 뱅킹 서비스 현대화에 필요한 기술과 도구를 개발하는 기업이 늘어나 기업이 온라인으로 은행 계좌를 개설하고 재무를 관리하는 것이 쉬워질 것 - 핀테크 기업이 새로운 기술, 특히 LLM(Large Language.. 더보기 2/22 수 1. 코드 리뷰 - 리뷰이 첫 번째, 약점을 노출하지 않는 것이 중요: 코드 컨벤션이 잘 지켜졌는지 논리적인 오류나 오타가 없는지 반복적인 작업을 하다 누락한 부분이 있진 않은지 이전 PR에서 지적된 실수를 다시 한번 반복하고 있진 않는지 사용이 권장되지 않는(deprecated) 구식 기능을 사용하고 있는지 코드의 시간 복잡도를 낮출 수 있는지 성능상 최적화 가능한 부분이 더 남아있지는 않은지 두 번째, 리뷰어가 미리 궁금해할 수 있는 부분까지 고려해 설명을 남김: 변수나 함수에 왜 그러한 네이밍을 사용했는지 외부 프로젝트를 참고할 때, 어떤 것을 우선적으로 참고했는지 참고한 레퍼런스가 공신력이 있는지 선택한 라이브러리가 다른 라이브러리와 비교했을 때 어떤 장점이 있는지 내가 지금 수정하고 있는 코드에.. 더보기 2/21 화 1. 스태빌리티AI의 스테이블 디퓨전 커다란 AI 생태계는 a) 직접 AI 를 개발해서 엔드유저용 앱까지 만드는 회사 (미드저니) b) 파운데이션모델(초거대AI)을 폐쇄적으로 만드는 회사 (오픈AI) c) 파운데이션모델을 오픈소스로 만드는 회사 (스태빌리티AI) d) b)나 c) 로부터 AI 를 받아서 엔드유저용 제품만 만드는 회사 (깃헙 코파일럿) e) 클라우드 인프라 제공 회사(AWS, MS, 구글) f) 클라우드 인프라 회사가 쓰는 AI 반도체를 만드는 회사 (엔비디아, 구글, AWS) 로 나눠볼 수 있음 국내 버전은 a) 직접 AI 를 개발해서 엔드유저용 앱까지 만드는 회사 (이루다(스캐터랩스), 스켈터랩스, 마인즈랩, 솔트룩스 등) b) 파운데이션모델(초거대AI)을 폐쇄적으로 만드는 회사 (LG.. 더보기 이전 1 다음
