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pykrx에는 특정기간동안 가격등락률을 조회하는 기능이 있다. 리스트를 모두 조회하여 상승률이 가장 높은 종목을 추출해보자! def top_rank(start,end,market,number): from pykrx import stock stock_info_kospi = stock.get_market_price_change_by_ticker(fromdate=start, todate=end, market=market) i=0 top_list=[] while i
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/JhOC8/btrFkZfTv8w/ceCNWzGFxkzNZ1RdL64OVk/img.png)
네이버 금융에서는 테마별 종목을 관리한다. https://finance.naver.com/sise/theme.naver 테마별 시세 : 네이버 금융 관심종목의 실시간 주가를 가장 빠르게 확인하는 곳 finance.naver.com 테마별 수익률을 제공해주기도 하고, 테마 내 종목별 시세를 알려주기도 한다. 이 리스트를 분석에 활용하기 위해 테마별 종목 리스트를 크롤링 해보기로 했다. import time import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup import numpy as np import re #크롤링 차단 막기 seed = np.random.randint(100) np.random.seed(seed) r = np.random..
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간단한 아이디어가 갑자기 번뜩 떠올랐다. 기술적분석한 값을 input data로 두고 target으로 미래수익률을 두고 모델을 훈련시키면 좋을거 같은데? 이 간단한 생각을 적용해서 모델을 만들어 봤다. 1. 필요한 모듈 불러오기 # 우선 모듈 설치부터! # !pip install mpl_finance # !pip install matplotlib # !pip install IPython # !pip install datetime # !pip install pandas_datareader # !pip install pykrx # !pip install ta # !pip install --upgrade mplfinance #모듈 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import ..