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[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 9. 주식 매매 결정 하기 삼중창 기법(Triple Screen Trading) 은 아래 책의 내용을 기반으로 스플렁크로 컨버팅 하였습니다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16381920 파이썬 증권 데이터 분석 : 네이버 도서 네이버 도서 상세정보를 제공합니다. search.shopping.naver.com 🔆 목표 🔆 삼중창 기법(Triple Screen Trading)을 이용해서 매수/매도 타이밍을 결정하는 방법을 알아보고 이를 스플렁크를 통해 구현해 보자. 🍏삼중창 기법🍏 삼중창 기법은 1982년 알레산더 엘더가 만든 방법으로 3번의 분석을 통해서 각 분석별로 의미를 도출하여 투자의 방향을 결정한다. 🍎 1창 🍎 장기 추세선에 따라서 상승 곡선일 때는 매수, 하락 ..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 8. 카카오톡에 알림 메시지 보내기 시스템에 중요한 이벤트가 발생하면 카카오톡의 나에게 메시지 보내기 기능을 이용해 전달하는 기능을 추가해 보겠다. 두 가지 메시지를 보낼 건데 매일 장이 끝나고 보유 주식 자산에 대한 최종 리포트 하나 매달 1회 새로운 주식 종목이 추천되고 추천하는 주식에 대해 알려주는 리포트 하나 카카오 관련 API를 사용하기 위해서는 KAKAO 개발자에 우선 등록해야한다. https://developers.kakao.com/ Kakao Developers 카카오 API를 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발해보세요. 카카오 로그인, 메시지 보내기, 친구 API, 인공지능 API 등을 제공합니다. developers.kakao.com 로그인 후 상단의 "내 애플리케이션"을 클릭 한 후 "애플리케이션 추가하기"를 클릭! 정..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 7. 주식 종목 추천 포트폴리오 구축 방법은 "파이썬 증권 데이터 분석" 책을 참조해서 썼습니다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16381920 파이썬 증권 데이터 분석 : 네이버 도서 네이버 도서 상세정보를 제공합니다. search.shopping.naver.com 또한 이 주제의 포스팅은 스플렁크 유저 그룹 카페의 글을 참고해서 공부하며 작성한 글이다. https://m.cafe.naver.com/splunker/445 [스플렁크로 주식 데이터 분석 시스템을...] 7. 주식 종목 추천 The Out-of-Towners 주의. 항상 강조하지만, 이 글은 주식의 "주" 도 모르는 주린이가 쓴 글이다. (실제로 지금까지 내돈내산 주식은 딱 한 번 밖에 없다.)... ..

[ Splunk Search ] 주식 프로젝트에 사용된 명령어 분석하기 🔆 오늘의 목표 🔆 🪨 아래의 배열형 데이터를 독립된 열 데이터로 만들자!! { "Sharpe": 0.49486577087259837, "Returns": 0.09653658218825922, "Risk": 0.19507629719072297, "idx": 999, "code": ["008770.KS", "010620.KS", "011170.KS", "024110.KS", "192820.KS"], "rate": [0.027731564480966874, 0.056647087277405216, 0.5564385158412494, 0.0045145824210048, 0.35466824997937374], "date": "2021-01-11" } 🪨 원하는 결과 index="monte" | head 1 | re..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 6. 주식 포트폴리오 구성하기 포트폴리오 구축 방법은 "파이썬 증권 데이터 분석" 책을 참조해서 쓰여졌습니다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16381920 포트폴리오를 구축하기 위해서 수익률과 리스크를 기반으로 샤프(sharpe) 지수를 구하고 이를 몬테 카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션으로 반복한 후 샤프지수가 가장 높은 값으로 종목을 선택하게 된다. > 1. 관심종목 4개를 선택(CJ, LG 디스플레이, 삼성전자, SKT)하여 2. 몬테 카를로 시뮬레이션을 10,000 번 수행한다. 3. 그리고 마지막에 샤프 지수로 정렬한다. 이제 차근차근 시작해보도록 하자! 우선 데이터 대시보드의 상단의 데이터 입력 부분이다. 대시보드 편집에서 "입력 추가"에 "다중 선..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 5. 주가 예측해 보기 이번에는 주식의 미래가격 예측을 위해 스플렁크에 있는 예측 알고리즘을 이용해 볼 것이다. 먼저 가장 기본적이고 시계열 데이터를 예측하기 위해 미리 만들어진 명령어 "predict" 를 이용해 본다. index="kospi" earliest=-180d | eval k_code = code | rex field=code "^(?\d+).KS" | lookup kospi_200 code OUTPUT name | where name = "SAMSUNG ELEC" | sort _time | table _time, Close | predict Close 정말 간단하게 종가 기준으로 예측을 수행한다. 결과는 위처럼 예측 값과 95% 확률 범위의 값이 표시가 된다. 이를 그래프로 표현하기 위해서 시각화의 "Line C..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 4. 현재 나의 현황 대시보드 만들기 2 우선 최근 90일간의 삼성전자에 대한 차트를 stats 명령을 사용해서 그려보자. 그 전에 나는 최근 7일 정도의 기록을 가지고 있기 때문에 이 프로젝트와는 맞지 않아서 있는 원래 있는 데이터를 지우고 Phase 1.의 방식으로 약 90일의 데이터를 가지고 왔다. stats 은 특정 필드들에 대해서 그룹화 하고 그룹된 값들에 대한 통계값을 구하거나, 이벤트 갯수를 세는 등의 작업을 해주는 명령이다. index="kospi" earliest=-90d code=005930* | eval k_code = code | rex field=code "^(?\d+).KS" | lookup kospi_200 code OUTPUT name | stats avg(Close) as Close by _time 이번에 수집한 ..

[ Splunk Project ] Splunk로 주식 분석 | Phase 3. 현재 나의 현황 대시보드 만들기 🔆 오늘의 핵심 내용 🔆 룩업 만들기에 살짝 곁들여진 대시보드 만들기 🔆 룩업이 뭐가 좋은디!? 🔆 Splunk의 모아진 데이터의 내용을 좀 더 알기 쉽게 해석할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, KVStore를 이용해 현재의 상태를 업데이트 하는데도 사용할 수 있다. 🔆 룩업의 종류 🔆 ▪️ 파일 룩업 ▪️ KV Store 룩업 1. 파일 룩업 만들기 아래의 kospi_200.csv 파일을 이용하여 룩업을 만들자! 설정에서 룩업을 클릭 룩업 테이블 파일에서 새로 생성 클릭 파일을 선택하고 룩업 이름을 입력 검색에서 다음을 실행하면 해당 룩업 파일에 대해서 조회할 수 있다. | inputlookup kospi_200.csv 우리가 수집한 파일에는 코드만 있고 회사명이 존재 하지 않기 때문에 편의를 위해..

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