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안녕하세요. 오늘 2024년 4월 5일 삼성 DX부문 서류발표가 나왔더라구요. 사실 저는 연구원에 대한 꿈이 있다 보니 대학원 진학을 매우 희망할 뿐더러,, 회사도 입사하게 된다면 연구원으로 입사하기를 바라고 있습니다. 언젠가는 겪어야할 프로세스지 않나 싶어서 그동안 작성한 자소서를 확인해보고자 이번 삼성전자 인턴에 지원했고, 운좋게 서류 합격을 했더라구요. (정말 운 좋게,.. ) 그래서 제가 작성한 간단한 부분들을 소개해보고자 합니다. 이 글을 보시는 모든 분들이 이렇게 엉망으로 쓴 자소서도 서류합격할 수 있다고 생각하셨으면 좋겠어요. 저는 전자공학과로써 크게 SW 코딩테스트에 대비가 되어있지도 않고, 그동안 AI에 대한 관심으로 지금까지 나아갔을 뿐이라 이후 테스트 과정에서는 크게 기대를 안하고 있..

SK 하이닉스의 2021년 10월4일부터 현재까지의 주가를 이용해 일중강도율과 반전매매기법이라는 공식 사용하여 그래프로 표기 import matplotlib.pyplot as plt from Investar import Analyzer mk = Analyzer.MarketDB() df = mk.get_daily_price('SK하이닉스', '2021-10-04') df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean() #평균 df['stddev']=df['close'].rolling(window=20).std() #표준편차 df['upper']=df['MA20'] + (df['stddev']*2) #볼린저밴드 공식 df['lower']=df['MA20'] -(df['s..

삼성전자 주가에 대해 2021년 10월 부터 현재까지의 볼린저 밴드를 나타냄. 코드를 변경해가면서 각종 그래프를 출력하였고 아래는 최종 코드. import matplotlib.pyplot as plt from Investar import Analyzer mk = Analyzer.MarketDB() df = mk.get_daily_price('삼성전자', '2021-10-04') df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean() #평균 df['stddev']=df['close'].rolling(window=20).std() #표준편차 df['upper']=df['MA20'] + (df['stddev']*2) #볼린저밴드 공식 df['lower']=df['MA20']..

MariaDB 사용 도중 오류가 났던 이유는 해당 DBUpdater.py에서 비밀번호를 수정을 안해주어서 발생한 문제. 이번에 4개 종목으로 몬테카를로 시뮬레이션 중 NAVER 주가가 올바르게 구해지지 않았음. 따라서 3개 종목으로 구현.. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from Investar import Analyzer mk = Analyzer.MarketDB() stocks = ['삼성전자', 'SK하이닉스', '현대자동차'] df = pd.DataFrame() for s in stocks: df[s] = mk.get_daily_price(s, '2018-04-23', '2022-07-25')['clos..

코드를 작동시켰을때 yfinance를 사용하여 그래프를 나타낸 결과는 올바르게 나왔지만 네이버 금융 데이터로 시세조회하기에는 실패하였다. 원인은 아래 사진과 같으며 해결하기 위해 idle로 실행하였지만 이 또한 실패하였다. from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf yf.pdr_override() import matplotlib.pyplot as plt from Investar import Analyzer df = pdr.get_data_yahoo('005930.KS', '2017-01-01') #야후파이낸스 사용하여 삼성전자 주가 추출 plt.figure(figsize=(9,6)) #그래프사이즈 plt.subplot(2,1,1) #..

1. read_html()로 파일읽기 import pandas as pd krx_list = pd.read_html('C:/Users/hards/Downloads/상장법인목록.xls') krx_list[0].종목코드 = krx_list[0].종목코드.map('{:06d}'.format) #종목코드 0생략들을 커버함 {:06d]는 여섯자리 숫자형식으로 표현 print(krx_list[0]) #리스트의 첫번째 원소 출력 print('\n') df = pd.read_html('https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&SearchType=13')[0] #URL을 이요해 인터넷 상 파일 읽기 뒤의 [0]은 결과를 데이터프레임으로 받음 df['..

앞서 공부한 내용을 바탕으로 yfinance를 통해 미국국채의 Data와 코스피 Data를 추출하여 코스피 기대치 함수를 선형회귀분석을 통해 구하고, 각 그래프를 맷플롯립을 통해 구현. import pandas as pd import yfinance as yf from scipy import stats import matplotlib.pylab as plt from pandas_datareader import data as pdr yf.pdr_override() kospi = pdr.get_data_yahoo('^KS11', '2000-01-04') #코스피 지수 추출 tlt = pdr.get_data_yahoo('TLT', '2002-07-30') #미국국채 데이터 추출 df = pd.DataFrame..

상관계수의 정의와 상관계수를 직접 구해보고 결정계수까지 구함. 다우존스 지수와 코스피의 회귀분석을 진행하여 그래프형태로 코스피의 기대치 직선과 같이 나타냄 import pandas as pd from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf from scipy import stats import matplotlib.pylab as plt yf.pdr_override() dow = pdr.get_data_yahoo('^DJI', '2000-01-04') #다우존스 데이터 추출 kospi = pdr.get_data_yahoo('^KS11', '2000-01-04') #코스피 데이터 추출 df = pd.DataFrame({'X': dow['Clo..

회귀분석을 통해 연속적인 데이터 Y와 해당 Y의 원인이 되는 X간의 관계를 찾아 선형회귀모델 식을 구해 임의의 X값이 주어질 경우 Y를 예측하는 과정을 Scipy와 Pandas를 사용하여 분석 import pandas as pd from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf yf.pdr_override() dow = pdr.get_data_yahoo('^DJI', '2000-01-04') #다우존스 데이터 추출 kospi = pdr.get_data_yahoo('^KS11', '2000-01-04') #코스피 데이터 추출 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(9, 5)) #그래프 크기..

위와 같이 주어진 State Table을 Verilog 코드로 작성하고, 시뮬레이션 진행