기업 가치 분석29 [QuantTrading] 5개 섹터 기업별 세부분석 https://colab.research.google.com/drive/1EpYDQdddHdKjv7eW6mRiZdaEd6GFl4XJ#scrollTo=D00v7QXmDQlL (코랩 링크) - 사용 코드 내역 final_project_4_cal_2.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com Final Project Question 2024. 1. 2. F-Score / M-Score/ Z-Score를 기반으로 주가수익률 분석하기 목표 : F-SCORE, M-SCORE, Z-SCORE를 알아보고, 이를 엑셀 피벗테이블을 이용하여 주식수익률 분석에 적용해본다. F_Score란? Piotroski F-score는 재무제표를 분석하여 기업의 건전성을 평가하는 지표이다. 이 지표는 회계 정보 9가지 항목에 대해 0 또는 1의 점수를 매긴 후 이를 합산해 구한다. Z_Score란? Altman Beneish 는 기업의 파산 가능성을 예측하는 지표이다. 이 지표는 5가지 재무비율을 이용하여 계산되며, 8가지 변수를 사용하여 계산된다. DSRI = (유동부채 + 부채총계) / (l_유동부채 + l_부채총계) GMI = ((l_매출액 - l_매출원가) / l_매출액) / ((매출액 - 매출원가) / 매출액) AQI = ((자산총계 - 유형자산).. 2023. 12. 5. [Quant Trading Report] 에너지섹터 (HES/MPC/EOG) 투자보고서 에너지섹터 3개의 기업을 대상으로 QuantTrading 기법 (볼린저밴드 / rsi / 이동평균선 지지 기법)을 적용한 투자보고서를 작성했습니다. 2023. 11. 15. [Pandas] 볼린저밴드(Bollinger Band) 매매 부수기 ( with python ) 사용툴 및 세팅은 이전글 참고 [Pandas] 이동평균선 매매기법 뿌수기(with python) (tistory.com) 1. 코드 def Bollinger(df) : index = df.index.astype('str') ma20 = df['Close'].rolling(window = 20).mean() bol_upper = ma20 + 2 * df['Close'].rolling(window = 20).std() bol_down = ma20 - 2 * df['Close'].rolling(window = 20).std() fig = plt.figure(figsize = (18,8)) ax_main = fig.add_subplot(1,1,1) def x_date(x,pos): try : return ind.. 2023. 11. 13. [pandas] RSI 기법 부수기 ( with python ) 사용툴 및 세팅은 이전글 참고 [Pandas] 이동평균선 매매기법 뿌수기(with python) (tistory.com) 1. 코드 def SMA(data,period = 30, column = 'Close') : return data[column].rolling(window = period).mean() def RSI(data, period = 14, column = 'Close') : delta = data[column].diff(1) delta = delta.dropna() up = delta.copy() down = delta.copy() up[up 0] = 0 data['up'] = up data['down'] = down AVG_Gain = SMA(data, period, column = 'u.. 2023. 11. 13. [Pandas] 이동평균선 매매기법 뿌수기(with python) 1. 사용 툴 import pandas as pd from pandas import DataFrame from pandas_ta.utils import get_offset, verify_series from pandas_ta.utils import recent_maximum_index, recent_minimum_index import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf import numpy as np import warnings import datetime from mpl_finance import candlestick2_ohlc import matplotlib.ticker as ticker plt.style.use('dark_background') w.. 2023. 11. 13. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
