본문 바로가기

전체 글62

[2편] 엑셀 셀 수정하고 저장하기 - 매출 데이터 자동 업데이트하기 1. 왜 이걸 해야 할까?엑셀 파일을 열고, 특정 데이터를 수정한 다음, 저장하는 작업.회사에서는 거의 매일 반복하는 일이죠.예를 들어,영업팀 실적 업데이트인사부 인원수 수정재무부 결산 수정이런 간단한 수정을 사람이 직접 클릭으로 할 필요가 없습니다.파이썬으로 단 몇 줄만 써서 자동화할 수 있습니다!---2. 어떤 상황에서 유용할까?매출/실적 수치를 주기적으로 업데이트할 때표 안의 특정 셀만 반복 수정해야 할 때일괄적으로 다수 파일을 수정해야 할 때엑셀 편집 자동화는 모든 사무직의 필수 스킬입니다.---3. 준비물Python 설치openpyxl 라이브러리 설치샘플 파일(sample1.xlsx) 다운로드 완료 4. 본격 실습: 특정 셀 값 수정하고 저장하기4-1. 파일 불러오기import openpyxl#.. 2025. 5. 2.
[1편] 엑셀 파일을 파이썬으로 자동 열기 - 출근하고 더블클릭하지 말자! 1. 왜 이걸 해야 할까?회사에 출근하면 가장 먼저 하는 일, 엑셀 파일을 하나하나 찾아서 열기입니다.영업실적.xlsx고객DB.xlsx팀별 업무일지.xlsx이런 파일들을 매일 열어야 한다면, 하루 2~3분씩 불필요하게 소모하고 있을지도 모릅니다.1년이면 무려 12시간 이상을 낭비하는 셈이죠.파이썬을 사용하면, 이런 파일들을 한 번에 자동으로 열 수 있습니다!출근 → 버튼 클릭 → 필요한 파일들 자동 로딩!작지만 강력한 자동화를 오늘부터 시작해봅시다.2. 어떤 상황에서 유용할까?매일 같은 파일을 반복해서 열어야 할 때대량의 파일을 하나하나 열기가 귀찮을 때팀별 보고서, 실적 파일 등을 아침마다 준비해야 할 때이럴 때 파이썬 자동화가 빛을 발합니다.3. 준비물Python 설치openpyxl 라이브러리 설치p.. 2025. 5. 1.
[주식 분석 프로젝트] 9편 – 전략의 실전 적용 가능성 검토 & 체결 시뮬레이션 주식 분석 프로젝트 9편전략의 실전 적용 가능성 검토 & 체결 시뮬레이션📌 이번 실습 목표전략이 실제 시장에서 실행 가능한지 점검시장가/지정가/거래량 조건 등 체결 가능성 요소 분석슬리피지, 수수료 반영 후 실수익률 시뮬레이션🔍 왜 이 과정이 필요한가?지금까지 우리는 종가를 기준으로 매매 전략을 설계하고 평가해왔습니다. 하지만 실제 시장에서는 다음과 같은 문제들이 존재합니다:매수 시점의 가격이 생각보다 높아질 수 있음 (슬리피지)지정가 주문은 체결되지 않을 수 있음호가 단위, 거래량이 적으면 매매 지연 발생따라서 실전 적용 전에 반드시 체결 가능성과 실제 수익 가능성을 검토해야 합니다.🛠️ 슬리피지 적용한 전략 수익률 계산시장가 매매 가정 시 체결가가 평균보다 높거나 낮게 체결된다고 가정하고, 슬리.. 2025. 4. 30.
[주식 분석 프로젝트] 총정리 – 한국 주식 기반 기술적 분석 (2~7편 요약) 주식 분석 프로젝트 총정리🇰🇷 한국 주식 기반 기술적 분석 시리즈 (2~7편 요약)이 문서는 2편부터 7편까지 다뤄온 전략 분석 흐름을 한국 주식(삼성전자, SK하이닉스 등)에 전면 적용한 통합 설명입니다.처음 보는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 각 단계마다 배경 설명 → 코드 → 출력 예시 → 해석의 구조로 차근차근 정리합니다.2편 – 이동평균선(MA) 분석● 개념이동평균선(Moving Average)은 일정 기간 동안의 종가 평균을 선으로 연결한 지표입니다. 주가의 일시적 등락(노이즈)을 줄이고, 전반적인 추세(상승/하락)를 부드럽게 보여주는 데 사용됩니다.단기선: MA5, MA20 (최근 5일/20일 평균)중기선: MA60장기선: MA120● 한국 주식 실습 예시 (삼성전자)import Fina.. 2025. 4. 29.
[주식 분석 프로젝트] 7편 – 전략 성과 평가: 수익률 vs 리스크 📌 이번 실습 목표단순 수익률뿐만 아니라 리스크 조정 수익률 분석샤프 지수, 최대 낙폭(Max Drawdown), 승률 계산전략의 안정성과 지속 가능성 평가🔍 왜 수익률만으로는 부족한가?수익률이 높아 보여도, 그 과정에서 극단적인 손실이나 높은 변동성이 있었다면 실전 투자에는 위험합니다.따라서 전략을 평가할 때는 아래와 같은 성과 지표를 함께 확인해야 합니다:샤프 지수 (Sharpe Ratio): 수익률 / 리스크 → 리스크 대비 수익최대 낙폭 (Max Drawdown): 최고점 대비 최대 하락폭 → 심리적 리스크승률: 전체 거래 중 수익을 낸 비율🧮 전략 실행 후 평가 지표 계산import numpy as npdef evaluate_strategy(df): df = df.copy() r.. 2025. 4. 28.
[주식 분석 프로젝트] 6편 – 전략 조건 최적화 실험 📌 이번 실습 목표기술적 전략의 조건(파라미터)를 변화시켜 전략 성능 테스트RSI 임계값, 볼린저 표준편차, 보유 기간 등 다양한 변수 실험최적 수익률을 내는 조건 탐색🔍 왜 전략 최적화가 필요한가?앞선 실습에서는 RSI 70과 볼린저 밴드(표준편차 2)를 기준으로 매매 전략을 설계했습니다.하지만 이 기준이 모든 종목에 항상 최적은 아닐 수 있습니다.예를 들어:RSI 표준편차 1.8이 과매도 신호를 더 빨리 줄 수도 있음매수 후 보유기간을 조정하면 더 나은 결과가 나올 수 있음이제 전략을 함수화하고 파라미터를 실험하며 결과를 비교해 보겠습니다.🛠️ 전략 함수 설계 (파라미터 조정 가능)def run_strategy_with_params(df, rsi_buy=30, rsi_sell=70, std_n.. 2025. 4. 27.

티스토리툴바