관성을 이기는 데이터

Kolmogorov Smirnov reference document : scipy.stats.kstest Youtube : 파이썬을 활용한 통계분석 - (33)콜모고로프-스미르노프 검정(Kolmogorov-Smirnov Test) 많은 통계 분석 기법의 경우 표본이 정규분포를 따른다라는 가정을 전제로 한다. 따라서 데이터를 다룰 때 각 컬럼이 정규분포를 띄지 않는 것을 확인했다면 반드시 정규화를 수행해야 한다. 또한, 정규화를 수행한 뒤 정규성 검사를 통해 정규성 조건의 충족 여부를 통계적으로 검증해야 하는데, 이 때 보편적으로 사용하는 기법 중 하나가 Kolmogorov Smirnov Test이다. Kolmogorov Smirnov Test는 정규분포 뿐만 아니라 특정 분포를 따르는지 판단할 수 있는 ..

OLS - Regression reference 선형회귀분석 및 OLS document : Ordinary Least Squares Python 기초 통계 - 회귀분석 실시하기 회귀분석은 파이썬에서 제공하는 대표적인 통계 분석 패키지 statsmodels를 불러와 간단히 사용할 수 있다. import statsmodels.api as sm model = sm.OLS(y, X) # y : 종속 변수(시리즈), X : 독립 변수 집합(데이터프레임) result = model.fit() result.summary() 혹은, 함수 식 표현을 활용할 수도 있다. import statsmodels.api as sm model = sm.OLS.from_formula('y ~ x1+x2+x3', data=df) res..

1. 단일변수 1-1. 연속형 정규성 검정 One Sample T-Test(일표본 평균검정) # One Sample T-Test : ## 귀무가설 H0 - 특정 값은 집단의 평균과 다르지 않다. (H0확률 = p-value, 0.05 미만이면 기각) ## 연구가설 H1 - 특정 값은 집단의 평균과 다르다. stats.ttest_1samp(Series, value) # 집단의 평균(Series) vs 검증하고자 하는 값(value) 1-2. 범주형 비율 검정(ex. 연구가설 H1-집단 내 남녀 비율은 차이가 있다) 2. 다변수 2-1. 범주형 'X' & 연속형(정규분포) 'Y' Two Sample T-Test(이표본 평균검정), 등분산 검정(Levene Test) 등분산 검정 결과에 따라(이분산, 등분산)..

Step 0. 전략 과거에 카카오 상장 초기에 배팅했다면 지금쯤 소위 대박을 터뜨렸을 것이다. 이를 아는 상황에서 과연 특정 (차트) 매매 전략이 단순 장기 보유보다 우세한지 확인해 보고자 한다. ​전략은 잘 알려진 골든크로스 매수, 데드크로스 매도 방식을 시도한다. 골든크로스는 단기 이동평균선(보통 20일 이하)이 장기 이동평균선(보통 30일 이상)을 뚫고 올라가는 시점, 데드크로스는 그 반대 시점을 지칭한다. 여기에 모멘텀을 더해 상승 추세의 골든크로스를 매수 포인트로 잡을 수도 있지만, 논의를 단순화하기 위해 이 부분은 고려하지 않겠다. Step 1. 데이터 불러오기 주가 정보를 가져오기 위해 FinanceDataReader를 사용한다. ​ Step 2. 장기 보유 성과 확인 1999년 11월 11..

넷플릭스의 콘텐츠 보유 현황과 수급 전략 분석 분석 목표 : 넷플릭스에서 보유한 콘텐츠 현황과 최근 집중하는 콘텐츠 유형을 파악해 넷플릭스의 시장 점유를 위한 콘텐츠 수급 전략을 분석한다. 데이터 출처 : Netflix Movies and TV Shows, Kaggle 참고 사이트 : 영화, TV 관람 등급 표 1. 가설 설정 각 컬럼별 유효 데이터와 결측치 분포를 확인하고, 이에 따라 분석 목표에 도달하기 위한 가설을 설정한다. import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import matpl..