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Check Expert를 활용한 실시간 시장 모니터링! (feat. Telegram) 코스콤에서 제공하는 CheckExpert는 빠른 속도와 풍부한 기능 덕분에 여느 HTS보다도 빠르게 시장에 대응할 수 있게 해주는 좋은 툴입니다. 특히 체크에서는 개별 종목의 가격 움직임을 포착해서 알려주는 기능을 [9031] 시세감시 화면을 통해 제공하고 있습니다. 또한, 가격외의 다른 시장지표, 예를 들어 환율이나 매매주체별 동향, ETF괴리율 같은 정보는 엑셀실시간 붙여넣기를 통해 손쉽게 모니터링할 수 있습니다. 1. [9031] 시세감시 등록 본 화면에서는 주식, ETF, 선물/옵션등의 가격 관련 데이터들이 특정 기준을 설정해줄 수 있습니다. 현재 지원하는 감시항목은 현재가, 대비, 등락율, VWAP, 매수매도호가, 상하한가, 고가, 저가, 거래량, 호가 스프레드, 매수매도잔량 등으로 실제 매매를..
{Python} 엑셀 DDE 실시간 데이터를 ML/DL 엔진과 연결하는 방법 금융권에서 주식시장이나 채권시장을 실시간으로 모니터링 할 필요가 있으신 분들이라면 증권사 HTS나 KOSCOM CHECK Expert에서 제공하는 DDE를 많이 이용하실 겁니다. 예를 들어 시스템 트레이딩을 위해 엑셀에서 DDE로 실시간 데이터를 받은후 VBA를 이용하여 트레이딩 시그널을 생성하는 식이지요. 하지만 최신 Machine Learning 기법이나 Deep Learning 엔진들을 엑셀로 돌리는 데에는 한계가 있습니다. 요즘 대다수의 ML/DL엔진들은 파이썬으로 직접 구현하거나 좋은 패키지들을 이용하여 간단히 만들수 있으므로 Python상에서 DDE 실시간 데이터를 받아서 ML엔진으로 처리하는 예제를 소개해드리고자 합니다. 1. DDE 정보 알아내기 CHECK Expert 기준으로 DDE 정보..
{Python} 단어로 구성된 긴 list를 손쉽게 만드는 방법 파이썬에서 여러 영단어로 구성된 리스트를 만들어야 할 필요가 있습니다. 저는 pandas DataFrame의 columns를 지정할 때 이런 경우가 많습니다. 아래처럼 헤더가 없는 csv파일을 읽어온 후 제가 원하는 대로 칼럼명을 지정해야 하는 경우죠. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.columns=['date', 'item', 'value1', 'value2', 'value3'] # 에고 귀찮다.. 전 따옴표 열고 닫고 콤마 타이핑 하는 반복적인 작업을 하기 싫어서 아래 처럼 코딩 한답니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.columns = 'date item value1 value..

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