광훈이의 포트폴리오

 전에 크롤링한 데이터를 가지고 2020-09-14일까지의 데이터를 가지고 2020-09-21의 주가를 예측하여 값이 어느정도 차이가 있는지를 비교해 보았다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import  requests from  bs4  import  BeautifulSoup import  traceback import  pandas  as  pd import  datetime import  plotly.express  as  px import  matplotlib.pyplot  as  plt %matplotlib inline from  fbprophet  import  Prophet cs 위의 라이브러리를 사용하여 진행하였다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 code  =   '005930'   url  =   'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code={code}' . format (code = code) res  =  requests.get(url) res.encoding  =   'utf-8'   soap  =  BeautifulSoup(res.text,  'lxml' )   el_table_navi  =  soap.find( "table" , class_ = "Nnavi" ) el_td_last  =  el_table_navi.find( "td" , class_ = "pgRR" ) pg_last  =  el_td_last.a.get( 'href' ).r...

 Medium이라는 사이트에서 이 프로젝트에 도움이 될 수 있는 자료들을 찾아보았다. 이 사이트의 자료 하나하나 코드를 직접 실행시켜보고 이해하면서 많은 경험을 했다. 이 11개의 코드실행 파일은 jupyter notebook형식으로 이곳 에 첨부하였다. 1. Python for Finance: Stock Portfolio Analyses https://towardsdatascience.com/python-for-finance-stock-portfolio-analyses-6da4c3e61054 이 페이지의 코드를 보고 직접실행해 보았다. 비록 포트폴리오 분석이지만 새로운 변수들을 만들기 위해 이렇게 계산할 수 있구나를 배웠다. 프로젝트 진행함에 있어 참고자료가 될 수 있을것 같다. 2. Stock Prediction in Python https://towardsdatascience.com/stock-prediction-in-python-b66555171a2 from stocker import Stocker 이 부분에서 아래와 같이 오류가 나타남으로써 실행하지 못했다. cannot import name 'Stocker' from 'stocker' (C:\Users\CPB06GameN\anaconda3\lib\site-packages\stocker\__init__.py) 3. Predicting Stock Prices with Python https://towardsdatascience.com/predicting-stock-prices-with-python-ec1d0c9bece1 이 페이지의 코드를 보고 고쳐야 할 부분들을 고쳐 실행해 보았다. 메세지 보내기를 제외하고 데이터를 Yahoo주식 페이지에서 가져오고 예측하는 함수를 만들어 실행해 보았다.  결과적으로 수정작업이 제대로 되지 않았는지 Yahoo주식 사이트의 주식종목은 제대로 가져왔는데 예측 값이 나타나지 않았다. 이 페이지를 통해 Chromedriver를 설치해서 seleni...

  서비스기획초안작성에서 했던 2번째 기업을 선택했을 때의 페이지를 삼성전자로 구현해볼 것이다. 먼저 구현하기에 앞서 네이버 금융에서 삼성전자 페이지를 들어가 필요한 데이터를 크롤링해올 것이다. 1 2 3 4 5 6 import  requests from  bs4  import  BeautifulSoup import  traceback import  pandas  as  pd import  datetime import  plotly.express  as  px cs 위 패키지들을 사용하여 작업을 진행할 것이다. 1 2 code  =   '005930' code cs 위의 코드는 삼성전자의 종목코드번호이다. 1 2 3 4 url  =   'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code={code}' . format (code = code) res  =  requests.get(url) res.encoding  =   'utf-8' res.status_code Colored by Color Scripter cs 위의 코드로 url을 준비하고 라이브러리를 사용하여 호출한다. 1 soap  =  BeautifulSoup(res.text,  'lxml' ) cs 1 2 3 4 5 6 el_table_navi  =  soap.find( "table" , class_ = "Nnavi" ) el_td_last  =  el_table_navi.find( "td" , class_ = "pgRR" ) pg_last  =  el_td_last.a.get( 'href' ).rsplit( '&' )[ 1 ] pg_last  =  pg_last...