이경수 선생님의 수학실험실

Problem 1(Multiples of 3 and 5)

Problem 1(Multiples of 3 and 5) If we list all the natural numbers below 10 that are multiples of 3 or 5, we get 3, 5, 6 and 9. The sum of these multiples is 23. Find the sum of all the multiples of 3 or 5 below 1000. In Python: sum=0 for i in range(1,1000): if i%3==0 or i%5==0: sum+=i print(sum) Run time: 0.00024700164794921875 seconds In Python:print(sum([i for i in range(1, 1000) if i % 3 == ..
Project Euler 2019. 2. 6. 14:05
과거 10년간 n% 상승을 경험한 종목의 비중은 어떻게 될까?(KOSPI)

매해 4월 1일 종가를 기준으로 다음 해 3월 31일까지 n% 이상 상승을 경험한 종목의 비중을 분석해 봄. - KOSPI - 10%, 20%, 30%, 40%, 50% - 수정종가 사용. - 파생상품 제외함. - 2017년 2월 상장된 회사의 종목코드들로 10년치 종가 data를 불러 왔기 때문에 과거로 갈수록 정확도가 떨어짐. import sqlite3 from Kiwoom import * from PyQt5.QtWidgets import * import matplotlib.pyplot as plt MARKET_KOSPI = 0 class Up30: def run(self): #self.check_up30() self.draw_chart() def check_up30(self, success = 0,..
Algorithm Trading 2017. 2. 21. 00:49
2017년 1월 주가순자산비율(PBR)의 분포는 어떤 모양일까?

주가순자산비율(Price Book Value Ratio, PBR)은 주가를 주당순자산가치(BPS)로 나눈 값으로 1주당 순자산(자산 - 부채)에 대한 주가의 비율을 알게 해 주는 지표입니다. 주가와 순자산이 일치함을 의마하는 'PBR = 1'을 기준으로 PBR이 1보다 작으면 그 회사의 자산가치가 저평가되는 것이고, 반대로 1보다 크면 자산가치가 고평가되는 것으로 판단합니다. 다음은 2017년 1월 현재 국내 증시에 상장된 종목들의 PBR분포를 그려본 것입니다. (우선주 제외) 1851개 PBR data 들의 평균이 2.14, 중앙값이 1.36임을 아래표를 통해 확인해 볼 수 있습니다. data 들이 보다 밀집해 있는 (0, 10) 구간을 특정해서 그려보면 다음과 같습니다. 계급의 크기는 0.1입니다. ..
Algorithm Trading 2017. 2. 1. 13:44
2017년 1월 주가수익률(PER)의 분포는 어떤 모양일까?

주가수익률(Price Earnings Ratio, PER)은 주가를 1주당 순이익 (EPS)으로 나눈 값으로 PBR(주가순자산비율), PCR(주가현금흐름비율) 등과 함께 주식회사의 가치를 가늠해 볼 수 있는 중요한 지표 역할을 합니다. 오늘은 국내 증시에 상장된 종목(KOSPI, KOSDAQ)들의 PER 분포를 알아보고자 합니다. 아무 생각없이 데이터베이스에 있는 PER 값들을 불러와 히스트로그램을 그렸더니 위와 같은 모양으로 나타났습니다. 극단적인 값들에 의해 그려진 의미없는 그래프입니다. 그래서 사분위수를 살펴보았습니다. 중앙값은 6.12 인데 최댓값이 5938.89입니다. 0.00인 data도 최소 25% 이상입니다. 극단적인 값들을 제외하고 그려보면 어느정도 의미있는 그래프가 그려질 것 같습니다...
Algorithm Trading 2017. 1. 31. 14:00
1년동안 수익률 -23% 이상을 경험한 종목의 비중은 얼마나 될까?

1년동안 수익률 -23% 이상을 경험한 종목들의 비중을 연도별로 알아 보았습니다. 2014년 26.62%, 2015년 22.52%의 종목이 -23% 이상의 수익률을 경험하였고, 2016년은 -23% 수익률을 경험한 종목이 다른 해(2014, 2015)보다 높게 나타난 것을 볼 수 있습니다. 개발환경 kiwoom OpenAPI+ python3.5 sqlite3 import sqlite3 import sqlite3 from Kiwoom import * from PyQt5.QtWidgets import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc from matplotlib import s..
Algorithm Trading 2017. 1. 29. 23:13
1년동안 30% 이상의 수익률을 경험한 종목의 비중은 얼마나 될까?

2014년, 2015년, 2016년 각 1월 1일 종가 기준으로 1년동안 30% 이상의 수익률을 경험한 종목 비중을 알아 보았습니다. 결과에 따르면 30% 이상의 수익률을 경험한 종목의 비중은 2014년 54.79%, 2015년 63.99%, 2016년 38.67%로 2016년의 비율이 상대적으로 낮은 수치를 보입니다. 참고로 분석과정에서 2017년 1월 현재 kospi, kosdaq에 상장된 종목을 기준으로 분석한 것이기 때문에 2014년, 2015년 결과는 실제와 차이가 날 수 있습니다. 다음은 위의 그래프를 그리는데 사용한 코드입니다. 개발환경 - kiwoom OpenAPI+ - python3.5 - sqlite3 import sqlite3 import sqlite3 from Kiwoom impor..
Algorithm Trading 2017. 1. 26. 18:33
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