- MBTI 성격유형과 평균소득 간 상관관계 첫 번째 글 - MBTI 성격 유형과 평균소득 간 관계에 대한 뇌피셜한 분석 (1) 작년, 재작년쯤 부터 MBTI가 사람 성격을 파악하는 도구로 인기를 끌고 있습니다. 옛날의 혈액형 성격설, 별자리 성격설의 계보를 잇는 듯 한데, 이에따른 비판도 많이 있죠. 비록 MBTI는 과학적 근 ellun.tistory.com - MBTI 성격유형과 평균소득 간 상관관계 두 번째 글 - MBTI 성격 유형과 평균소득 간 관계에 대한 뇌피셜한 분석 (2) - 연령대별 분석 연령대별 성격유형과 평균소득 통계 (연령대별 MBTI 성격유형별 평균소득) 'The Income Effect of Personality Type' 보고서에서 또 다른 흥미로운 점은 연령대별로 세분화한 평..

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작년, 재작년쯤 부터 MBTI가 사람 성격을 파악하는 도구로 인기를 끌고 있습니다. 옛날의 혈액형 성격설, 별자리 성격설의 계보를 잇는 듯 한데, 이에따른 비판도 많이 있죠. 비록 MBTI는 과학적 근거가 부족해서 심리학계에서는 인정받고 있지는 못하지만, 어쨌든 경험적, 임상적으로는 어느정도 사람의 성격을 구분하는 척도로 기업, 기관의 경영에 활용하는 등 효과를 나타내고 있기 때문에, 심리학계에서 주로 활용하는 성격지표인 'Big 5'와 별개로 여전히 대중성을 누릴 수 있을 것으로 생각됩니다. 언제부턴가 MBTI 16개 성격유형별 평균소득 순위를 나타내는 위의 짤이 인터넷에 많이 떠돌아 다녔는데요. 생각과는 다르게 아주 근거없는 자료는 아니고, 'Truity Psychometrics LLC'라는 성격검사..

지난 글에서는 대신증권 CybosPlus API로 코스피, 코스닥 전 종목의 과거 주가정보를 가져오는 코드를 만들었습니다. 이번에는 이 코드를 약간만 변형해서 코스피, 코스닥 등 과거 주가지수를 가져오는 코드를 만들어 보겠습니다. 과거 주가지수 불러오기 위해 변경한 코드는 아래와 같으며, 개별 종목 주가 불러오는 코드와 차이점 위주로만 간단히 설명드립니다. ##지수정보 가져오기 (최초 생성) import win32com.client import pandas as pd import time import datetime column_dailychart = ['code', 'section', 'date', 'open', 'high', 'low', 'close'] instStockChart = win32com...

알고리즘 트레이딩이나 주가 분석을 위해서 가장 먼저 할 일이 주식 종목 리스트와 주가정보를 가져오는 것인데요. 주식 종목 리스트에 비해서 주가정보는 데이터 양이나 가져올 항목이 훨씬 많아서 좀 더 신경쓸 점이 많습니다. 주식 데이터를 가져오는 여러가지 방법 중에 저는 대신증권 CybosPlus API를 활용하였는데요. 다른 API에 비해 아래와 같은 장점이 있습니다. 1. 수정주가 제공 주식은 여러 기업의 이벤트들로 인해 액면가나 기준가가 변경되는 경우들이 있습니다. 가장 대표적으로는 2019년의 삼성전자 액면 분할이 있겠고, 그 밖에도 많은 회사들이 증자, 감자, 배당과 같은 사유로 주가등락과는 별도로 주식 가격 자체가 크게 변화하는 경우들이 꽤 있습니다. 이러한 이벤트들이 발생할 경우 주가변화가 연속..

알고리즘 트레이딩이나 주가 분석을 위해서 가장 먼저 할 일이 주식 종목 리스트와 주가정보를 가져오는 것인데요. 주식 데이터를 가져오는 방법으로 API나 크롤링 등 여러가지 방법이 있고, API는 대신증권, 이베스트투자증권, 키움증권이 있습니다. 한두 종목이나 한 달, 몇 달치의 소량 데이터를 가져올 때는 어떤 API를 사용해도 크게 관계없겠으나, 유가증권 전 종목을 몇 년 치 가져오기 올 때는 여러가지 장애들에 부딪치는데요. 대신증권 CybosPlus API가 가져오는 속도나 데이터 가공 용이성 등 여러가지 측면에서 장점이 있어서 과거 데이터를 대량으로 가져올 때 추천합니다. 이번 글에서는 대신증권 CybosPlus API를 활용해서 Python으로 KOSPI, KOSDAQ 전 종목 리스트를 가져오고 C..

작년부터 주식이나 코인에 관심을 갖는 젊은 분들이 많이 늘어난 것 같습니다. 예전에는 주로 40~50대 아저씨들과 만났을 때나 주로 들리던 주제인데, 요즘은 젊은 사람들 사이에서도 많이 얘기가 오가고, 대학교에서도 투자 스터디나 동아리들이 생기고 있다고 하네요. 특히, 요즘 젊은 층의 주식 투자는 예전보다 훨씬 스마트해지고 있는데, 다양한 인공지능을 활용한 투자 서비스를 활용한다든가, 아니면 코딩을 할 줄 아는 사람들은 본인이 직접 주식 데이터를 활용하여 최적의 투자 방법을 수립하거나 주가를 예측하는 알고리즘 트레이딩, 또는 퀀트 방법을 활용하기도 합니다. 알고리즘 트레이딩이나 주식 분석을 하기 위해서 가장 먼저 필요한 것은 바로 과거 주가 데이터입니다. 주가 데이터를 제대로 확보할 수 있는 것에서 부터..

'빅데이터' 키워드 뉴스 트렌드 분석 - 1. 다른 ICT기술과 비교 및 프로세스 트렌드 Introduction ‘빅데이터’란 단어가 주목받은지도 어느덧 6-7년이 되어갑니다. 대용량, 분산처리, 비정형 데이터로 주목받고 서울시 심야버스 노선 데이터 분석으로 대중에 널리 알려졌으며, 공공과.. ellun.tistory.com 4. 빅데이터 특성(5V)에 대한 빈도 분석 이번에는 데이터 및 빅데이터 뉴스기사에 관련 단어들이 얼마나 많이 등장하는 지 추이를 살펴봅니다. 먼저 빅데이터의 특성으로 많이 정의되었던 5V, 즉 Volume(용량,크기), Velocity(성능,속도), Variety(다양), Veracity(신뢰), Value(가치), 다섯 가지 단어의 등장 빈도와 비중을 보면서, 빅데이터와 데이터에..

Introduction ‘빅데이터’란 단어가 주목받은지도 어느덧 6-7년이 되어갑니다. 대용량, 분산처리, 비정형 데이터로 주목받고 서울시 심야버스 노선 데이터 분석으로 대중에 널리 알려졌으며, 공공과 기업에서 빅데이터 부서를 만들고 활용하면서 2010년대를 대표하는 기술로 주름잡았는데요. 2010년대를 마무리하며 ‘빅데이터‘가 그 동안 세간의 주름을 잡았는지, 그리고 빅데이터에 대한 인식이 어떻게 변화했는지 정리해보고자 각종 언론에서 등장한 뉴스기사 빈도를 분석하여 확인해보았습니다. 한국언론진흥재단에서 서비스 중인 빅카인즈(BIGKinds) 웹사이트는 복잡한 기술이나 코딩없이도 누구나 편리하게 신문 및 방송 뉴스기사를 검색하고 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 검색된 뉴스기사 리스트와 더불어, ..