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import keyringimport sysfrom dotenv import load_dotenvfolderPath_CommonLibraries = keyring.get_password("BilientService", "CommonLibraries")#print("[CommonLibraries]", folderPath_CommonLibraries)if folderPath_CommonLibraries not in sys.path: sys.path.append(folderPath_CommonLibraries) print("Path appended")envPath = folderPath_CommonLibraries + "/.env"load_dotenv(envPath) def Test02(): # ..

출처 : BST261AG, Ver.0.9 # 주가 예측 및 추천 알고리즘 상세 설명서 본 시스템은 과거 일별 데이터(Daily Candles)와 당일 오전(09:00~10:00) 분봉 데이터(Minute Candles)를 결합하여, 당일 10시 이후의 주가 방향과 향후 3일간의 흐름을 예측합니다. 전체 종목을 스캔하여 상승 확률이 가장 높은 상위 200개 종목을 추천하는 것을 목표로 합니다. ## 1. 데이터 처리 파이프라인 (Data Pipeline) ### 1-1. 원본 데이터 (Raw Data) 1. **일봉 데이터 (Daily)**: DB에서 조회. 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close), 거래량(Volume). 2. **분봉 데이터 (Minute)**: 엑셀 등에서..

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출처 : BST261AG, Ver.0.9 # 주가 추정 고도화를 위한 상관계수 맵(Correlation Map) 구축 보고서 본 보고서는 주가 예측의 정확도를 높이기 위해 개별 종목과 거시경제 지표 간의 연관성을 분석하고, 이를 체계적인 데이터베이스(Map)로 구축하는 방안에 대해 기술합니다. --- ## 1. 상관계수(Correlation Coefficient)의 개요 ### 1-1. 개념 및 원리 상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계의 강도와 방향을 나타내는 통계적 지표입니다. 가장 널리 사용되는 **피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, $r$)**는 -1에서 +1 사이의 값을 가집니다. * **+1**: 완벽한 양의 상관관계 (하나가 오르면 다른 하나도 똑..

출처 : BST261AGV09 # 주가 추정 고도화를 위한 벡터 분석(Vector Analysis) 방법론 보고서 본 보고서는 시계열 주가 데이터를 고차원의 벡터(Vector)로 변환하여 패턴 유사성을 분석하고, 이를 통해 미래 주가를 추정하는 기법에 대한 전문적인 견해와 방법론을 제시합니다. --- ## 1. 벡터 분석(Vector Analysis)의 개념 ### 1-1. 정의 주식 시장에서의 벡터 분석이란, 단순히 "오늘 올랐나?"(스칼라 값)를 보는 것이 아니라, **"지난 20일간 어떤 모양(Shape)과 속도(Velocity)로 움직였는가?"**를 하나의 묶음 숫자(벡터)로 표현하여 해석하는 기법입니다. 수학적으로는 $N$차원 공간상의 한 점(Point) 또는 원점에서의 화살표로 표현되며, 두..

testID = "Test-ID" testPW = "Test-PW" serviceName = "BST261Service" keyring.set_password(serviceName, testID, testPW) time.sleep(2.3) resPW = keyring.get_password(serviceName, testID) print(resPW)새 폰으로 바꾸면서 버리려고 서랍에 넣어뒀던 구형 스마트폰을 서버로 사용하게 됐다.구형이라고는 하지만, 간단한 웹 서비스 또는 SaaS를 구동시키기에는 부족한 점이 없는 것 같아,이리저리 정보를 구해서 테스트해보고 몇 가지 서비스를 올려서 구동 중이다.빌리언트의 주된 서비스 중 하나인 절연형 전압/전류 원격 감시 시스템(Bili..

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파이썬 프로세스 내에서 환경변수를 편리하고 안전하게 불러오는 방법프로그램 실행 시 1회만 load_dotenv() 호출할 것! [코드] from dotenv import load_dotenvimport osdef get_env(name: str) -> str: value = os.getenv(name) if not value: raise RuntimeError(f"필수 환경 변수 누락: {name}") return valueif __name__=="__main__": load_dotenv() REQUIRED_ENV = ["API_KEY", "DB_PASSWORD"] for key in REQUIRED_ENV: val1 = get_env(key) ..

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