quant/make-quant-py
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chore: quantcommon 사용 방식 변경

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Ayuriel 2025-03-14 15:21:31 +09:00
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commit 694e58189d
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streamlit-quant/strategy/all-value.py
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@ -1,13 +1,13 @@
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np import numpy as np
import seaborn as sns import seaborn as sns
import quantcommon
import quantcommon as qc
#가치주 포트폴리오. PER, PBR, PCR, PSR, DY #가치주 포트폴리오. PER, PBR, PCR, PSR, DY
def get_all_value_top(count): def get_all_value_top(count):
ticker_list = qc.QuantCommon().get_ticker_list() qc = quantcommon.QuantCommon()
value_list = qc.QuantCommon().get_value_list() ticker_list = qc.get_ticker_list()
value_list = qc.get_value_list()
# 가치 지표가 0이하인 경우 nan으로 변경 # 가치 지표가 0이하인 경우 nan으로 변경
value_list.loc[value_list['값'] <= 0, '값'] = np.nan value_list.loc[value_list['값'] <= 0, '값'] = np.nan

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streamlit-quant/strategy/momentum.py
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@ -29,8 +29,9 @@ def print_graph(values):
# strategy/momentum에 구현 # strategy/momentum에 구현
# 모멘텀 포트폴리오. 최근 12개월 수익률이 높은 주식 # 모멘텀 포트폴리오. 최근 12개월 수익률이 높은 주식
def get_momentum_top(count): def get_momentum_top(count):
ticker_list = quantcommon.QuantCommon().get_ticker_list() qc = quantcommon.QuantCommon()
price_list = quantcommon.QuantCommon().get_price_list(interval_month=12) ticker_list = qc.get_ticker_list()
price_list = qc.get_price_list(interval_month=12)
price_pivot = price_list.pivot(index='날짜', columns='종목코드', values='종가') price_pivot = price_list.pivot(index='날짜', columns='종목코드', values='종가')

9
streamlit-quant/strategy/value.py
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@ -1,11 +1,12 @@
import pandas as pd
import numpy as np import numpy as np
import quantcommon as qc
import quantcommon
#가치주 포트폴리오. PER, PBR이 낮은 회사 20개 #가치주 포트폴리오. PER, PBR이 낮은 회사 20개
def get_value_top(count): def get_value_top(count):
ticker_list = qc.QuantCommon().get_ticker_list() qc = quantcommon.QuantCommon()
value_list = qc.QuantCommon().get_value_list() ticker_list = qc.get_ticker_list()
value_list = qc.get_value_list()
# 가치 지표가 0이하인 경우 nan으로 변경 # 가치 지표가 0이하인 경우 nan으로 변경
value_list.loc[value_list['값'] <= 0, '값'] = np.nan value_list.loc[value_list['값'] <= 0, '값'] = np.nan