rolling 통계량: 이동평균 날짜 또는 시간 차이에 따른 통계량을 계산하기 위해 pd.DataFrame 클래스이 메서드인 pd객체.rolling(widnow, …) 메서드를 적용합니다. 메서드의 인수 window 는 날짜 또는 시간 차이입니다. 이 메서드는 하위 메서드인 mean(), var(), min(), max() 등과 함께 사용합니다. 다음은 yfinance 패키지를 적용하여 kospi 지수의 일일자료를 호출하여 사용합니다. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler import yfinance as yf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import seaborn as sns %matplotlib inline fontdict={"fontsize":12, 'fontweight': "bold"} st=pd.Timestamp(2023, 10, 17) et=pd.Timestamp(2024, 10, 26) kos=yf.download("^KS11",st, et) kos=kos.drop('Adj Close', axis=1) kos.index=pd.DatetimeIndex(kos.index.date) kos.columns=kos.columns.levels[0][1:] kos.tail(3) Price Close High Low Open Volume 2024-10-23 ...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.