19년도 여름방학

kospi, dow, nasdaq과 세계 지표들(fred에서 구함) 이용해 다양한 종속변수 예측하기.

sklearn의 ExtraTree, RandomForrest, Logistic을 이용하고 xgboost도 이용.

kospi는 하락장임에도 불구하고 최근 3년 테스 데이터에 대해서 hm3UP시그널에대해 4%상승가 매도 혹은 종가에 매도하고 lm3dn시그널의경우 거래를 안하게하는 전략을 사용시 최대 39%넘는 수익률을 보여줌.

KOSPI 폴더는 다양한 알고리즘을 통해 예측을 하는과정.

코스피 수익률 폴더가 최종적인 수익률 계산한 폴더.

pattern marking은 다양한 주식의 패턴을 마킹할수있는 api를 제작한것.