주식 투자를 위한 재무제표 R로 읽기
By Toy Lake | 2017년 12월 12일 |
![주식 투자를 위한 재무제표 R로 읽기](https://img.zoomtrend.com/2017/12/12/c0238655_5a2b4c7e6cf9d.png)
아래 코드는 https://github.com/mrchypark/sejongFinData 에서 발췌하였습니다. 세종 기업 데이터에서 재무제표를 웹에 게시하고 있습니다. 여기서 삼성 전자를 검색해보니 1997년 데이터부터 제공을 하고 있더라고요. 일단, 기업의 종목번호 정보를 파악해야 합니다. http://www.sejongdata.com/query/value.html 여기에 보면 기업명과 종목번호정보 및 시가총액 등의 정보를 파악할 수 있습니다. 아래는 이 테이블을 R로 읽어오기 위한 코드입니다. if (!require("rvest")) install.packages("rvest")if (!require("stringi")) install.packages("stringi")install.packa
Lab 6-1. Clustering
By Toy Lake | 2017년 12월 13일 |
오늘은 군집화(clustering) 방법에 대해서 실습해 보겠습니다. partitioning 방법으로 k-means와 k-medoid를 이용하여 iris 데이터를 이용하여 종을 군집화 하는 방법을 알아보겠습니다. k-means는 패키지 설치 없이 사용할 수 있습니다. 그리고 k-medoid는 fpc 패키지를 이용하시면 됩니다. kmeanCluster<-kmeans(iris[,1:4], 3, nstart=20) library(fpc)pamkCluster<-pamk(iris[,1:4], 3, ns=20) 계층적 클러스터링 기법과 밀도 기반 클러스터링 기법을 실습해보겠습니다. hClusters<-hclust(dist(iris[,1:4]), method='average')clust
[R] getSymbols의 심볼 코드값 찾아내기 (FRED)
By Toy Lake | 2017년 12월 5일 |
![[R] getSymbols의 심볼 코드값 찾아내기 (FRED)](https://img.zoomtrend.com/2017/12/05/c0238655_5a262614287a7.png)
FRED를 이용한 경제 지수 지표를 수집하는 방법을 더 알아보겠습니다. 기본적인 내용은 소비자 물가지수 데이터 수집을 확인해보세요. getSymbols을 사용하려면 Symbols 값을 찾아봐야겠죠? 원유가 지수로 WTI (West Texas Intermediate)을 찾아보겠습니다. 우선 FRED사이트로 접속합니다. 아래 화면에서 붉은색 박스에 'wti'라는 키워드를 입력합니다. 위의 있는 검색창이나 중간에 있는 검색창 모두 동일한 결과를 반환합니다.<FRED의 검색창> 아래와 같은 검색 결과에서 매일/주간/월간/연간의 정보를 확인할 수 있습니다. Crude Oil Prices: West Texas Intermediate (WTI) - Cushing, Oklahoma의 daily를 클릭합니
[R] 주식 데이터 수집하기
By Toy Lake | 2017년 11월 17일 |
![[R] 주식 데이터 수집하기](https://img.zoomtrend.com/2017/11/17/c0238655_5a0ee2d7ef9ca.png)
"아~ 돈을 벌고 싶은데 어떻게 월급 말고 다른 돈을 벌 수 있을까?" 회사 생활을 시작하면서 월급 만을 가지고 생활하기 어려움을 느끼는 가운데 주식을 다시 시작하였습니다. 과거 가치투자에 열심을 내며 공부하던 때가 생각나네요. 그 때 2013년도에 투자한 주식 중 하나가 한 주에 9,000원에 구매해서 지금은 한 주에 59,500원까지 올라갔네요. 수익률로 치면 약 560%.. 그런데 돈 없던 학생 시절이라 금액도 적고 겁없던 시절이라 책만 보고 따라했지요.이제는 회사원이라 시간도 없으니 시스템을 만들어야겠다는 생각을 하였습니다. 시스템을 만들기 위해서 우선은 금융 데이터를 수집할 수 있는 방안을 찾아 보았습니다. R에서는 quantmod나 quandl 패키지를 이용하여 야후, 구글 등에 있는 금융 데이터