Python

파이썬 코드 암호화 알고리즘

간단하게 파이썬 코드를 암호화 하고, exe 실행파일로 만들어 디컴파일을 막을 수 있도록 한다. import 항목은 기존 소스코드에 포함된 import를 이용.  복호화가 굉장히 쉽기 때문에 간단한 암호화 알고리즘 방식을 채택했다. from cryptography.fernet import Fernetimport base64def protect_code():    # 1. 원본 파일 그대로 읽기    with open('test.py', 'r', encoding='utf-8') as f:        source = f.read()            # 2. 암호화 키 생성    key = Fernet.generate_key()    cipher = Fernet(key)            # 3. 소스..

2025. 1. 3. 18:55

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차트 유사도 패턴 검출

예전부터 코인에 관심 많았는데, fastdtw를 이용해  CCXT BINANCE로 과거 5년데이터 수집 후 , 차트 유사도 검출 -> 미래 가격 예측 코드이다.  RSI (Relative Strength Index)가격 데이터의 상승/하락 비율을 기반으로 시장 과매수/과매도 상태를 측정.period=14로 설정RSI=100−(1+RS100​)MACD (Moving Average Convergence Divergence)12일 , 26일 이동 평균의 차이를 계산한 후, 신호선(9일)과 비교.MACD Line이 신호선을 상향 돌파하면 매수 신호.MACD Line이 신호선을 하향 돌파하면 매도 신호Bollinger Bands20일의 이동 평균과 표준편차를 기반으로 상한선, 중앙선, 하한선을 계산.  def c..

2024. 12. 26. 19:25

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Python - Regression(Ridge, LASSO, ELASTICNET)

''' Cost Function(비용함수) : y (실제 결과값)과 y^ (모델로 추정한 결과값)의 차이(에러)를 제곱해서 합한 것 차이를 그냥 다 더하지 않고 제곱한 이유는 그냥 전부 더하면 0이 되버리기 때문에 차이에 대한 제곱을 더한 것이다. MSE : Cost Function / 데이터 수(N) Ridge: Linear Regression 선형 회귀모델의 Cost Function 비용함수에 ALPHA(패널티)를 적용한 것. 여기서 ALPHA(패널티)는 Lambda * 계수(coefficient) 제곱의 합이다. 이때 Lambda 값이 0에 가까워지면 Ridge는 본래 Linear Regression의 Cost Function에 가까워지게 된다. 반면에, Lam..

2022. 10. 25. 14:21

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Python - Regression 회귀 분석

회귀분석이란? 독립변수 X의 분포를 분석한 후, 종속변수 Y의 값을 예측하는 것입니다. 다양하게 분포된 X가 존재할 때, Y의 분포를 알아내는 것 즉, X = [ 1,2,3,4,5] 일 경우, Y의 나이 예측 한다고 하면 Y['year'] = X_predict 평균 함수 : 관심의 대상이 되는 모집단의 대표값을 말한다. -> E(Y|X=x) 식에서 기대값은 X 값이 ‘이미 정해졌을때’라는 조건부 기대값으로 볼 수 있다. (회귀 분석에선, 독립변수가 있어야 종속변수 Y값을 예측할 수 있다) 이를 수식으로 본다면, -> E(Y|X=x)=β0+β1x β0은 절편이되고 β1x는 기울기 β0β1은 *모수이며, 우리가 추정해야할 값이다 . *모수 : 모집단 분포 특성을 규정 짓는 척도. 관심의 대상이 되는 모집단의..

2022. 10. 24. 17:50

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Python - 다중공선성 , 차원축소 , 군집

import lightgbm import xgboost as xgb from xgboost import XGBClassifier import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xgboost as xgb from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi..

2022. 10. 24. 09:32

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Python - 모델 Stacking

개별모델의 predict을 뽑은후 , 최종모델에 학습 하는 방식이다. Kfold같은걸 사용하지 않을 경우 과적합 문제 때문에 잘 이용하진 않는다. '''머신러닝 STACKING 1. 개별 모델 설정 ''' logistic_regression = LogisticRegression() voting_model = VotingClassifier(estimators=[('LogisticRegression', logistic_regression)]) voting_model.fit(X,y) voting_pred = voting_model.predict(df_kg) rd_clf = RandomForestClassifier(criterion= 'gini', max_depth= 9, min_samples_split= 5,..

2022. 10. 22. 08:51