The Quant Investor

자동매매를 위한 데이터베이스 테이블 설계 방식에 따른 장단점 비교

인천고래 quant — Wed, 5 Mar 2025 07:59:31 +0900

안녕하세요. 주식관련 투자 지식을 공유하는 인천고래입니다.

기존에 사용하던 자동매매프로그램의 데이터 저장 방식을 새롭게 리빌딩하고 있는 단계에 있습니다.

이 글은 리빌딩 단계의 최초라고 할 수 있는 데이터를 저장하는 테이블을 어떻게 구성을 하는 것이 좋을지에 대한 고찰 했던 사항들을 정리한 글입니다.

이 글이 자동매매를 구현하시는 여러분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다. ^^

자동매매를 위한 데이터베이스 테이블 설계 방식에 따른 장단점 비교

자동 매매를 하기 위해서는 전체 종목에 대해서(우선주, 스펙주 등은 제외) 데이터를 저장을 해야 하는데

2300여 종목의 일별 데이터를 10년 이상 저장하고, 이후에도 지속적으로 누적될 예정이고

이를 통해서 특정 데이터를 특정 알고리즘에 의해 전 종목의 부합 여부를 판단하여 추출을 해야하는

다중 데이터 쓰기 & 다중 데이터 읽기를 진행해야 하기 때문에 크게 두 가지 방식이 고려될 수 있다고 보여집니다.

각 종목별 개별 테이블을 생성 (2300개 테이블)
하나의 테이블에 모든 종목의 데이터를 저장 (daily_stock_data 단일 테이블 운영)

두 방식에 대한 쿼리 속도, 유지보수, 확장성, 백업 및 복구 등의 관점에서 분석한 내용을 정리 & 기록합니다.

1. 각 종목별 개별 테이블을 생성하는 경우

이러한 경우라면 특정 데이터베이스에 종목별로 약 2300개의 개별 테이블을 생성이 되는 경우입니다.

1-1. 장점

1. 쿼리 속도가 상대적으로 빠를 가능성이 있음

개별 테이블로 분리되므로 각 종목 데이터에 대한 SELECT 및 INSERT 속도가 향상될 수 있음.
stock_code를 WHERE 조건으로 사용하는 경우 인덱스 탐색 없이 전체 테이블 스캔을 줄일 수 있음.

2. 병렬 처리 가능

종목별 데이터 수집 및 업데이트 시, 동시에 여러 테이블을 병렬로 갱신할 수 있음.
여러 워커(worker) 프로세스를 사용하여 동시 처리 성능을 높일 수 있음.

3. 일부 종목 데이터만 유지보수 가능

특정 종목 데이터만 유지보수, 백업, 삭제, 변경 가능하여 불필요한 데이터 접근을 최소화할 수 있음.
데이터 정리 및 아카이브(오래된 종목 데이터 이동) 시 테이블 단위로 수행 가능.

1-2. 단점

1. 테이블 개수가 많아 관리가 복잡

2300개의 테이블을 직접 생성, 삭제, 변경하는 관리 비용 증가.
스키마 변경이 필요할 경우, 모든 테이블을 수정해야 하는 부담이 생김.

2. JOIN 연산 시 불리함

여러 종목 데이터를 한 번에 분석하려면 UNION ALL 또는 다중 JOIN을 수행해야 함.
이는 전체 데이터 조회 시 비효율적이며 성능 저하를 유발할 가능성이 있음.

3. 데이터베이스 커넥션 관리 문제

개별 테이블에 대해 동시 쓰기/읽기가 발생하면, DB 커넥션 수가 증가하여 성능에 부담이 될 수 있음.
대형 데이터베이스에서는 테이블 개수 제한이 걸릴 가능성이 있음.

4. 테이블 개수에 따른 메타데이터 관리 비용 문제

2,300여개의 개별 테이블을 유지할 경우, DBMS는 메타데이터(테이블 스키마, 인덱스 정보 등)
대형 데이터베이스에서는 테이블 개수 제한이 걸릴 가능성이 있음.

2. 하나의 테이블에 모든 종목의 데이터를 저장

예를 들어 daily_stock_data 테이블 하나에 stock_code 컬럼을 추가하여 관리하는 형식입니다.

2-1. 장점

1. 유지보수가 용이함

테이블 개수를 관리할 필요가 없음 (2300개의 테이블을 운영하는 복잡성 제거).
스키마 변경이 쉬움 (테이블을 변경할 때 한 곳만 수정하면 됨).

2. 데이터 분석이 용이함

종목 간 비교 분석, 시장 트렌드 분석이 JOIN 없이 가능.
동일 테이블 내에서 WHERE stock_code='005930' AND Date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' 형태로 빠르게 조회 가능.

3. 백업 및 복구가 용이함

전체 데이터를 한 번에 백업하거나 복구할 수 있어 장애 대응이 쉬움.
특정 종목만 백업하려면 stock_code 필터링을 이용하면 됨.

4. 확장성이 높음

종목이 추가되거나 삭제되더라도, 테이블 개수 변화 없이 stock_code만 관리하면 됨.
대규모 데이터 처리에 유리하며, 분석용 데이터베이스로도 적합함.

2-2. 단점

1. 인덱스 최적화가 필수

stock_code, Date 컬럼에 적절한 인덱스를 설계해야 쿼리 속도를 유지할 수 있음.
예를 들어, (stock_code, Date) 복합 인덱스를 사용하면 개별 종목 조회 속도를 빠르게 유지할 수 있음.

2. 동시 쓰기 성능 저하 가능성

2300개 종목의 데이터가 하나의 테이블에 들어가므로, 동시 업데이트 시 Lock 경합 발생 가능.
파티셔닝 (Partitioning) 을 적용하여 종목별 데이터 저장을 분산하는 것이 필요할 수 있음.

3. 대량 데이터 삭제 시 부하 발생

일부 종목 데이터를 아카이빙하거나 삭제할 때, 하나의 테이블에서 특정 종목만 삭제하는 작업이 부담이 될 수 있음.
삭제 성능 최적화를 위해 파티셔닝 또는 파티션 삭제 활용 가능.

3. 비교표: 각 방법의 장단점 정리

구분개별 테이블 방식 (2300개)단일 테이블 방식 (daily_stock_data)

쿼리 속도	개별 종목 조회는 빠름	인덱스 최적화 필요
JOIN / 집계 분석	불편함 (UNION ALL 필요)	매우 편리 (GROUP BY 활용 가능)
유지보수 용이성	테이블 관리 복잡	유지보수 간단
확장성	테이블 개수 증가 시 문제 발생	종목 추가/삭제가 용이
백업 및 복구	종목별 백업은 쉬우나 전체 복구가 어려움	전체 백업 및 복구 용이
동시 쓰기 성능	테이블별로 분산 가능	동시 쓰기 부하 발생 가능 (파티셔닝 필요)
삭제 성능	종목별 삭제 용이	특정 종목만 삭제 시 부하 가능 (파티셔닝 필요)

4. 추천하는 데이터베이스 설계

① 단일 테이블(daily_stock_data)을 유지하되, 파티셔닝을 적용하는 방식이 가장 효율적

stock_code를 기준으로 파티셔닝을 적용하여 테이블을 논리적으로 분할하면, 조회 및 쓰기 성능을 향상시킬 수 있음.

예제: stock_code별 RANGE 또는 LIST 파티셔닝

CREATE TABLE daily_stock_data (
    stock_code TEXT NOT NULL,
    stock_name TEXT,
    Date DATE NOT NULL,
    Open REAL,
    High REAL,
    Low REAL,
    Close REAL,
    Volume REAL,
    Amount REAL,
    PRIMARY KEY (stock_code, Date)
) PARTITION BY LIST (stock_code);

5. 어떤 방식을 선택해야 할까?

위에서 알아본 바와 같이 각각의 장단점은 극명하게 존재하는 것 같습니다.

다만, 단일 테이블에서의 단점은 파티셔닝을 통해서 해결할 수 있는 만큼 이 방식이 가장 유지보수 및 운영 효율성이 높은 선택이 될 것 같네요.

다만 여기에서는 중요한 것이 지금 선택한 사항이 향후 다른 방식으로의 전환이 쉬운지를 판단해야 하는데

즉, 방식 전환을 할 경우 유지보수 및 데이터마이그레이션 비용에 대해서 판단을 해야 한다는 것입니다.

5-1. 테이블 설계의 유지보수 비용

단일 테이블은 유지보수가 간단함 (스키마 수정, 백업, 데이터 관리 등).
반면, 개별 테이블은 테이블 개수가 많아질수록 유지보수 비용이 급격히 증가함.
처음부터 단일 테이블로 시작하면 유지보수 비용이 줄어들고, 개별 테이블로 전환하는 경우도 비교적 쉽다.

5-2. 데이터 마이그레이션 비용

개별 테이블 → 단일 테이블로 데이터를 이동하는 것은 시간과 비용이 많이 듦.
- 모든 테이블을 하나로 합치면서 데이터 정합성 유지가 필요함.
- 스키마 변경이 필요하고, 백업 및 복구 작업이 번거로워짐.
반대로, 단일 테이블에서 개별 테이블로 나누는 것은 비교적 간단함

즉, 현 시점에서는 단기적으로 유지보수 비용이 큰 상황을 직면하는 것 보다는 단일 테이블 설계를 통해 유지보수가 간단하게 진행을 한 뒤 개별 테이블 진행여부를 판단하는 것이 좋을 것 같습니다.

6. 내용 정리

위의 내용들을 종합적으로 정리를 해 보면 아래와 같습니다.

✅ 처음부터 "단일 테이블 + 파티셔닝"을 적용하고, 이후 필요하면 개별 테이블로 전환.
✅ 유지보수 비용과 데이터 마이그레이션 부담을 고려하면, 처음부터 개별 테이블을 유지하는 것은 비효율적.
✅ 특정 종목의 조회 빈도나 성능 이슈가 발생할 때, 일부 종목만 개별 테이블로 전환하는 방식이 최적.

6-1. 최적의 단계적 접근 방법

Step 1: "단일 테이블 + 파티셔닝"으로 시작 (테이블 관리 최소화)
Step 2: 특정 종목의 조회 빈도가 높아지면 해당 종목만 개별 테이블로 분리
Step 3: 오래된 데이터를 종목별 테이블로 이관하여 저장 공간 최적화

즉, 유지보수 비용을 최소화하고 데이터 구조를 유연하게 만들려면, 처음부터 단일 테이블로 시작하는 것으로 진행하는 것으로 결정하는 것이 최선이라고 보여집니다.

이것으로 데이터베이스 구축 시 종목별로 데이터를 저장할지? 하나의 테이블에 전체 종목의 데이터를 저장할지에 대한 고민하실 시간을 줄여들일 수 있도록 글을 작성해 봤는데 도움이 되었으면 합니다.

긴 글 읽어 주셔서 감사드립니다.

지나가시는 길에 발자국(댓글) 하나 남겨주시면 더더욱 감사하겠습니다. ^^

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데이터베이스 접근 쿼리 실행에 대한 2가지 방법

인천고래 quant — Tue, 11 Feb 2025 15:37:25 +0900

안녕하세요. 주식투자 관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

금일은 외주 작업 도중에 머리가 복잡하기도 하고 향후 작업을 위한 코드를 정리할 필요성도 대두되어 정리차원에서 글을 올립니다.

아래의 글에서는 파이썬에서 데이터베이스를 관리하는데 유용한 쿼리를 실행하는 방법 2가지 방법을 소개하고 각각의 장단점에 대해 기술을 하도록 하겠습니다.

쿼리를 cursor로 실행하는 방식
1-1. cursor.execute() 사용 예제
1-2. cursor 특징
1-3. cursor 사용목적
쿼리를 read_sql로 실행하는 방식
2-1. pd.read_sql() 사용 예제 (쿼리 실행 후 DataFrame 변환)
2-2. read_sql() 특징
2-3. read_sql() 사용목적
두 방식 비교 정리
결론: 언제 어떤 방식을 써야 할까?
핵심 요약

1. 쿼리를 cursor로 실행하는 방식

1-1. cursor.execute() 사용 예제

우선 데이터베이스와 연결을 한 후 커서 함수를 실행시킨 후 execute 메서드를 실행시키는 순서로 진행을 하시면 됩니다.

conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()

try:
    cursor.execute(queries['UPDATE_THEME_QUERY'], (new_theme_name, theme_id))
    conn.commit()  #   데이터 변경 사항 저장
except Exception as e:
    conn.close()
    return jsonify({"error": str(e)}), 500

conn.close()
return jsonify({"message": "테마 수정 완료!"})

쿼리는 아래와 같이 선언을 해 놓고 불러와서 사용하는 방식으로 진행을 했습니다.

-- 특정 테마 정보 수정
[UPDATE_THEME_QUERY]
UPDATE Themes SET theme_name = ? WHERE theme_id = ?;

1-2. 특징

cursor.execute()는 SQL을 직접 실행하는 방식입니다.
INSERT, UPDATE, DELETE 등 데이터 수정 작업(CRUD의 U/D) 에 적합합니다.
실행 후 conn.commit()을 반드시 호출해야 변경 사항이 반영되니 꼭 사용하셔야 합니다.
반환값이 없거나, .fetchone(), .fetchall()로 데이터를 직접 가져와야 합니다.

1-3. 사용 목적

데이터 추가 / 수정 / 삭제 작업
실행 후 commit()을 수행해야 하는 쿼리
SQL을 세밀하게 제어할 때 사용.

2. 쿼리를 read_sql로 실행하는 방식

2-1. pd.read_sql() 사용 예제 (쿼리 실행 후 DataFrame 변환)

이전과 동일한 형식으로 데이터베이스에 연결한 후에 파라미터와 함께 넘겨주시면 됩니다.

conn = get_db_connection()

try:
    df = pd.read_sql(queries["ALL_DATA_QUERY"], conn, params=(target_date, previous_date))
except Exception as e:
    conn.close()
    return jsonify({"error": "쿼리 실행 실패", "message": str(e)}), 500

conn.close()

2-2. 특징

pd.read_sql()은 SELECT 쿼리를 실행하고 데이터를 바로 DataFrame으로 변환한다.
params=(값1, 값2, ...) 형태로 SQL 인자 전달이 가능하다.
cursor.execute() 방식보다 코드가 간결하고, 추가적인 fetchall()이 필요하지 않다.
conn.commit()이 필요 없으며, 읽기 전용(SELECT) 작업에 적합하다.

2-3. 사용 목적

데이터 조회 (SELECT)
결과를 바로 DataFrame으로 변환하고 싶은 경우
많은 데이터를 다룰 때 Pandas 기능을 활용하고 싶은 경우

3. 두 방식 비교 정리

cursor.execute() 방식 VS pd.read_sql() 방식을 아래와 같이 비교를 해 보았습니다.

주요 목적	INSERT, UPDATE, DELETE	SELECT
데이터 반환	.fetchall(), .fetchone() 사용해야 함	DataFrame으로 자동 변환
자동 커밋	❌ (conn.commit() 필요)	✅ (조회용이므로 commit() 불필요)
SQL Injection 방지	✅ execute(..., params=(..)) 사용 가능	✅ params=(..) 사용 가능
코드 간결성	❌ (커서 조작 필요)	✅ (한 줄로 데이터 반환)
Pandas 활용	❌ (리스트로 변환해야 함)	✅ (바로 사용 가능)

4. 결론: 언제 어떤 방식을 써야 할까?

cursor.execute() 방식이 적절한 경우

데이터 변경 (INSERT, UPDATE, DELETE) 필요할 때
쿼리 실행 후 추가적인 로직(예: commit() 후 로그 남기기 등)이 필요한 경우

pd.read_sql() 방식이 적절한 경우

SELECT 실행 후 결과를 DataFrame으로 변환해야 할 때
데이터 분석이나 Pandas 기능을 활용할 때
코드가 간결해야 할 때

5. 핵심 요약

✔ cursor.execute() → 데이터 변경 (INSERT, UPDATE, DELETE)
✔ pd.read_sql() → 데이터 조회 (SELECT) → 바로 DataFrame 변환
✔ conn.commit()은 데이터 변경 시 필수, pd.read_sql()에서는 불필요
✔ 두 방식을 적절히 혼합하여 사용하면 가독성과 유지보수성이 향상됨!

RVI(상대 변동성 지수: Relative Volatility Index) 파이썬 코드 제공

인천고래 quant — Sun, 19 Jan 2025 12:16:36 +0900

안녕하세요. 주식 투자 관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

주식 시장에서는 단기간 내에 수익을 얻기 위해 변동성이 큰 종목에서 매매를 하는 것이 일반화되어 있는데요.

변동성을 파악하기 위해서 많은 보조지표가 존재하지만

그 중에서도 변동성을 표준편차 기반으로 측정해서 매수, 매도 시점을 파악하는 것을 목표로 개발된 지표로 RVI(Relative Volatility Index)가 있습니다. 오늘은 RVI에 대해 알아보도록 하겠습니다.

RVI(상대 변동성 지수)란?
RVI 계산 방식 이해하기
RVI 차트 적용 예시 (파이썬 코드 제공)
RVI 활용 전략 (1)
RVI 활용 전략 (2)
RVI 장단점과 주의 사항
정리

1. RVI(상대 변동성 지수)란?

1-1. RVI

RVI(Relative Volatility Index)는 이름 그대로 변동성(Volatility)을 상대적으로 파악하는 지표입니다.

일반적으로 많이 쓰이는 RSI(Relative Strength Index) 는 “가격의 상승·하락의 힘”을 주로 다루는 반면, RVI는 같은 방식을 표준편차(Volatility) 기반으로 확장했습니다.

개발자: Donald Dorsey
핵심 개념: 상승 변동성 표준편차와 하락 변동성 표준편차를 분리해서 비교
값의 범위: 보통 0 ~ 100 사이를 오갑니다. (일반적인 오실레이터 지표와 유사)

1-2. RVI를 사용하는 이유

가격 변동성 반영: 단순히 가격 상승·하락만 보는 것이 아니라, 그 변동 폭이 어느 정도인지까지 고려합니다.
예측 정확도 보강: RSI, Stochastics 등과 병행하면, 과매수/과매도 구간을 좀 더 명확히 파악할 수 있습니다.
변동성이 큰 종목에 유리: 변동성이 심한 종목 또는 시장(예: 코스닥, 암호화폐)에서 유용하게 쓰일 수 있습니다.

2. RVI 계산 방식 이해하기

RVI도 일반적으로 기간으로 설정을 하도록 되어 있습니다. 기본 값은 14로 설정되어 있으니 종목 및 변동성에 맞춰서 변경하셔서 사용하시면 됩니다.

종가 변동분(전일 대비 차이):
Δ = Close − Close(-1)
상승 변동분과 하락 변동분 분류:
Δ > 0 인 경우: 상승 변동분에 해당
Δ < 0 인 경우: 하락 변동분에 해당(값을 절댓값으로 전환)
상승 변동분의 표준편차와 하락 변동분의 표준편차 계산
Stdev Up = 표준편차 ( { Δ ∣ Δ > 0 } )
Stdev Down = 표준편차 ( { ∣ Δ ∣ ∣ Δ < 0 } )
RVI 공식
RVI = 100 × (Stdev Up / (Stdev Up + Stdev Down))

RVI 공식

이렇게 계산된 RVI가 0에 가까우면 하락 변동성이 더 큰 상태, 100에 가까우면 상승 변동성이 더 큰 상태를 의미합니다.

3. RVI 차트 적용 예시 (파이썬 코드 제공)

아래의 코드는 파이썬에서 FinanceDataReader 모듈을 사용해서 삼성전자 주가 데이터를 가져온 후 RVI 지표를 반영해서 시각화한 예시 코드입니다.
p.s: 편의상 fdr을 사용했을 뿐 백테스팅을 진행할 때에는 fdr 사용을 하지 말고 api를 이용해서 데이터를 받아서 사용하셔야 합니다.

import FinanceDataReader as fdr
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# RVI(상대 변동성 지수) 계산 함수
def calculate_rvi(df, period=14):
    """
    RVI(Relative Volatility Index)는 Donald Dorsey가 제안한 지표로,
    RSI와 유사하지만, 가격 변동 폭 대신 표준편차를 이용하여
    '상승 변동성'과 '하락 변동성'을 측정하는 방식입니다.

    - period(기본값 14): RVI 계산을 위해 고려할 기간(롤링 윈도우 크기)
    """
    # 일별 종가 차이(수익률 비슷한 개념으로 사용)를 구합니다.
    ret = df['Close'].diff()

    rvi_values = []

    for i in range(len(ret)):
        # period 이전 구간은 계산 불가이므로 NaN 할당
        if i < period:
            rvi_values.append(np.nan)
        else:
            # 최근 period 동안의 상승일/하락일에 대한 표준편차를 구합니다.
            recent_changes = ret[i - period + 1: i + 1]

            # 상승 폭(양수)과 하락 폭(음수)을 각각 분리
            up_changes = [x for x in recent_changes if x > 0]
            down_changes = [abs(x) for x in recent_changes if x < 0]

            # 표준편차 계산(데이터가 2개 이상 있어야 ddof=1로 표준편차 계산 가능)
            stdev_up = np.std(up_changes, ddof=1) if len(up_changes) > 1 else 0
            stdev_down = np.std(down_changes, ddof=1) if len(down_changes) > 1 else 0

            # 합이 0으로 나누는 상황 방지
            denom = stdev_up + stdev_down
            if denom == 0:
                rvi_values.append(0)
            else:
                rvi_values.append(100 * stdev_up / denom)

    df['RVI'] = rvi_values
    return df


if __name__ == "__main__":
    # 삼성전자(005930) 주가 데이터 가져오기
    df = fdr.DataReader('005930', '2020-01-01')

    # RVI 계산
    df = calculate_rvi(df, period=14)

    # 차트 그리기
    fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)

    # 상단 차트: 종가
    axes[0].plot(df.index, df['Close'], label='Close Price', color='blue')
    axes[0].set_title('Samsung Electronics (005930) - Close Price')
    axes[0].legend(loc='best')

    # 하단 차트: RVI
    axes[1].plot(df.index, df['RVI'], label='RVI(14)', color='red')
    axes[1].set_title('Relative Volatility Index')
    axes[1].axhline(50, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)  # 기준선(50) 표시 예시
    axes[1].legend(loc='best')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

4. RVI 활용 전략 (1)

RVI를 이용한 기본적인 활용 전략은 아래와 같습니다. (중심값 50을 기준으로 생각하시면 됩니다.)

과매수·과매도 영역:
RVI가 80~100: 해당 수치 수준으로 치솟으면 과열 구간으로 판단하여 매도 타점을 잡을 수 있습니다.
RVI가 0~20: 해당 수치 정도로 떨어지면 과매도 구간으로 판단하고, 매수 기회를 모색할 수 있습니다.
추세 확인 보조:
RVI가 50 이하일 때는 전반적으로 하락 변동성 우위,
RVI가 50 이상일 때는 상승 변동성 우위로 보고 큰 추세를 살펴볼 수 있습니다.
다른 지표와 병행:
RSI, MACD, Stochastic 등과 함께 볼 때 훨씬 더 신뢰도가 높아집니다.
Bollinger Band 등 변동성 기반 지표들과 혼합 적용하기도 좋습니다.

아래의 차트는 RVI와 RSI를 비교한 차트입니다.

RVI와 RSI를 비교한 차트

5. RVI 활용 전략 (2)

저도 1% 상위 수준의 주식 투자자는 아니지만 ‘변화’를 맞이하게 되는 것은 결국 투자자의 실행과 경험인 것 같습니다.

우리가 스스로 지표를 만들어서 전략적으로 성공적인 매매법을 만들 수 있는 확률은 극히 드물며 우선은 위대한 투자자들의 발자취를 따라가는 것이 성공적인 투자의 첫걸음이라 생각이 듭니다.

아래의 언급된 항목에서 RVI를 활용할 때에는 어떻게 해야 할지 판단을 꼭 해보시기를 바라겠습니다.

분석 관점 확대: 가격 중심 → 가격 + 변동성
리스크 관리: 변동이 커지는 시점 포착, 갑작스러운 시장 변화에 대한 빠른 대응
자신만의 매매룰 정립: RVI 지표를 매매 전략에 어떻게 녹일지, 구체적인 매수·매도 시그널 기준 마련

RVI는 만능열쇠가 아니지만, 변동성이라는 중요한 단서를 수치화하고, 투자자가 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 돕는 훌륭한 보조지표입니다. 부디 이 글이 RVI를 이해하고 활용하는 데 있어 소중한 길잡이가 되길 바랍니다.

6. RVI 장단점과 주의 사항

장점

표준편차 활용: 가격 움직임이 클수록 RVI 변화가 두드러지므로, 강한 추세 초입을 캐치하기 유리
낮은 지연성: RSI와 유사한 계산 구조를 가져 지연(Lag)이 크지 않습니다.

단점

횡보장(박스권)에서는 효과 감소: 변동폭이 제한적이면, RVI 역시 “뚜렷한 신호”를 주기 어렵습니다.
허위 신호(Fake Signal) 가능: 모든 오실레이터 지표가 그렇듯, 시장 급등·급락 시 왜곡된 신호가 발생할 수 있어, 다른 지표나 거래량 분석과 함께 보는 것이 좋습니다.

7. 정리

RSI 등 기존 보조지표에서 느낀 한계를 보완하기 위해 RVI(낯선 세상)라는 새로운 보조지표가 나오게 되었는데
RVI 계산 방식이 조금 까다롭게 느껴지지만, 사용법을 익히고 나면 변동성을 좀 더 명확히 파악해 실제 매수·매도 의사결정에 도움을 준다는 장점을 발견하게 될 것입니다.

RVI를 직접 차트에 적용해 보고, 다른 지표들과 어떻게 시너지를 낼 수 있는지 고민해 보신다면 좋은 결과를 얻으실 수 있으리라 생각합니다.

감사합니다.

자신만의 매매법을 자동매매 프로그램으로 만들거나

기법이 확률이 떨어진다면 백테스팅을 사용해서 확률을 높여야 합니다.

아래의 링크를 통해서 요청하시면 요청하신 이상(가격대비 성능의 최대치)의 결과물을 받아 보실 수 있습니다.

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파이썬에서 인덱스 또는 컬럼을 사용 할 경우 최소/최대 날짜 찾기

인천고래 quant — Wed, 15 Jan 2025 10:14:14 +0900

안녕하세요. 주식 투자관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

fdr 모듈을 사용한다던지 엑셀에 있는 주식 데이터를 로드해서 사용할 때 인덱스 여부에 따라 데이터 접근성과 효율성이 달라지기도 하는데 인덱스와 컬럼으로 접근했을 때의 최소, 최대 날짜를 찾는 방법에 대해 비교해서 알아보도록 하겠습니다.

인덱스로 최소/최대 날짜 찾기
컬럼명으로 최소/최대 날짜 찾기
컬럼 방식과 인덱스 방식의 비교 분석
컬럼방식과 인덱스 방식의 속도 비교

1. 인덱스로 최소/최대 날짜 찾기

인덱스로 접근하는 방식은 아래와 같습니다.

우선 데이터프레임의 인덱스의 이름이 "Date"로 되어 있는지 확인을 한 뒤에 index를 사용해서 최소값과 최대값을 찾으면 됩니다.

if daily_df.index.name == 'Date':  # Date가 인덱스인 경우
    start_date = daily_df.index.min()  # 가장 과거의 날짜
    end_date = daily_df.index.max()  # 가장 최근의 날짜

print(f"이전 날짜: {start_date}, 최신 날짜: {end_date}")

코드 설명

min(): index의 가장 작은 값 (최초 날짜).
max(): index의 가장 큰 값 (마지막 날짜).

index가 datetime 타입이므로 비교 및 계산도 가능합니다.

2. 컬럼명으로 최소/최대 날짜 찾기

사용 방식은 위에서 index로 사용된 명령문을 대체하여 ['Date']와 같이 사용을 하시면 됩니다.

if 'Date' in daily_df.columns:
        start_date = daily_df['Date'].min()
        end_date = daily_df['Date'].max()
        
print(f"이전 날짜: {start_date}, 최신 날짜: {end_date}")

결과는 인덱스 사용방법과 같이 최초 날짜와 마지막 날짜가 나오게 됩니다.

3. 컬럼 방식과 인덱스 방식의 비교

컬럼 사용과 인덱스 사용 방식의 비교는 아래와 같습니다만

슬라이싱 기능을 사용할 때에는 인덱스 방식이 훨씬 직관적이 되는 것 같습니다.

방식	컬럼 사용	인덱스 사용
접근 방법	daily_df['Date'].min()	daily_df.index.min()
조건 필터링	daily_df[daily_df['Date'] == start_date]	daily_df.loc[start_date]
슬라이싱	daily_df[(daily_df['Date'] >= '2023-01-01') & (daily_df['Date'] <= '2023-01-31')]	daily_df['2023-01-01':'2023-01-31']
성능	느림 (컬럼 전체 스캔)	빠름 (인덱스 해시 탐색)

그러면 이제 실질적으로 컬럼으로 접근했을 때와 인덱스로 접근했을 때의 속도 차이를 확인해 보도록 하겠습니다.

4. 컬럼 방식과 인덱스 방식의 속도 비교

컬럼 사용과 인덱스 사용 방식의 속도 비교를 하기위해 임시 데이터를 만들어서 테스트를 진행해 보도록 하겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 데이터 생성 (2010년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지)
date_rng = pd.date_range(start='2010-01-01', end='2024-12-31', freq='D')
df = pd.DataFrame({'value': np.random.randint(0, 100, len(date_rng)), 'Date': date_rng})
df_indexed = df.set_index('Date')  # Date를 인덱스로 설정


# 컬럼 접근 속도 측정
start_time_col = time.perf_counter()
start_date_col = df['Date'].min()
end_date_col = df['Date'].max()
elapsed_col = time.perf_counter() - start_time_col

print(f"컬럼 접근: {elapsed_col:.6f}초 (이전 날짜: {start_date_col}, 최신 날짜: {end_date_col})")

# 인덱스 접근 속도 측정
start_time_idx = time.perf_counter()
start_date_idx = df_indexed.index.min()
end_date_idx = df_indexed.index.max()
elapsed_idx = time.perf_counter() - start_time_idx

print(f"인덱스 접근: {elapsed_idx:.6f}초 (이전 날짜: {start_date_idx}, 최신 날짜: {end_date_idx})")

위의 코드대로 실행한 결과를 확인해 보니 저는 아래와 같이 나왔습니다.

각자의 컴퓨터 성능에 따라 속도가 달라지기는 하겠지만 인덱스로 접근하는것이 속도가 우월하게 빠르다는 것을 알 수 있을 것 같습니다.

컬럼과 인덱스 방식으로의 데이터 속도 체크

이것으로 오늘은 데이트 컬럼과 인덱스 컬럼을 이용해서 데이터를 접근했을 때의 방식과 속도 차이를 알아보았습니다.

제 글을 읽어 주셔서 감사드립니다.

오늘도 행복한 하루 보내시기를 바라겠습니다.

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기법이 확률이 떨어진다면 백테스팅을 사용해서 확률을 높여야 합니다.

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돈치안 채널(Donchian Channel) 소스 코드를 공개합니다.

인천고래 quant — Tue, 14 Jan 2025 10:35:50 +0900

안녕하세요. 주식 투자관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

오늘은 수 많은 사람들의 관심이 집중되고 있는 돈치안 채널에 대해 소스를 제공해 드리려고 합니다.

1. 돈치안 채널(Donchian Channel)이란?

돈치안 채널(Donchian Channel)은 **거래 범위(Trading Range)**를 기반으로 하는 기술적 분석 보조지표로,

일정 기간 동안의 최고가와 최저가를 기반으로 생성됩니다.

위의 계산식에서 알 수 있듯이 돈치안 채널은 시장의 변동성(최고가와 최저가)을 반영하여 가격이 이전의 채널선을 벗어나는 시점을 분석함으로서 추세의 변화나 돌파 시점을 감지하도록 되어 있습니다.

그래서 채널지표이지만 추세 기반 보조 지표로 분류가 되고 있습니다. (변동성 지표의 성격도 일부 포함)

이 지표는 추세를 파악하고 돌파 전략에 활용되며, 주로 추세 추종 전략에서 매수 및 매도 신호로 사용됩니다.

돈치안 채널 지표는 세계적으로 유명한 지표 중 하나이니 관심을 가지고 매매법에 대해 만들어 나가시는 것을 추천드립니다.

2. 돈치안 채널(Donchian Channel) 구성 요소

돈치안 채널은 세 개의 라인으로 구성됩니다:

상단선(Upper Band): 주어진 기간 동안의 최고가(High)의 최대값
하단선(Lower Band): 주어진 기간 동안의 최저가(Low)의 최소값
중심선(Center Line): 상단선과 하단선의 평균값

각각의 선 수식은 아래와 같습니다.

Upper Band: 최고가(기간 N일 동안의 최고 값)
Lower Band: 최저가(기간 N일 동안의 최저 값)
Center Line: (Upper Band + Lower Band) / 2

돈치안 채널 적용 차트

3. 돈치안 채널(Donchian Channel) 파이썬 소스

코드는 아래와 같습니다.

import FinanceDataReader as fdr
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt


# 1. 주가 데이터를 가져오는 함수
def get_stock_data(symbol, start_date):
    df = fdr.DataReader(symbol, start=start_date)
    return df


# 2. 돈치안 채널 계산 함수
def calculate_donchian_channel(df, period=20):
    df['Upper Band'] = df['High'].rolling(window=period).max()  # 상단선
    df['Lower Band'] = df['Low'].rolling(window=period).min()  # 하단선
    df['Center Line'] = (df['Upper Band'] + df['Lower Band']) / 2  # 중심선
    return df


# 3. 돈치안 채널을 시각화하는 함수
def plot_donchian_channel(df, symbol, period=20):
    apds = [
        mpf.make_addplot(df['Upper Band'], color='red', linestyle='dashed', width=1.5),
        mpf.make_addplot(df['Center Line'], color='blue', linestyle='solid', width=1.2),
        mpf.make_addplot(df['Lower Band'], color='green', linestyle='dashed', width=1.5),
    ]

    fig, axlist = mpf.plot(df, type='candle', style='charles', addplot=apds, volume=True,
                           title=f"{symbol} Donchian_Channel({period}days)", ylabel='Price', ylabel_lower='Volume',
                           figsize=(12, 8), tight_layout=True, returnfig=True)

    # 범례 추가
    axlist[0].legend(['Upper Band', 'Center Line', 'Lower Band'], loc='upper left')

    plt.show()


# 4. 메인 함수
def main():
    symbol = '347700'  # 종목 코드
    start_date = '2024-01-01'
    period = 20

    df = get_stock_data(symbol, start_date)
    df = calculate_donchian_channel(df, period)
    plot_donchian_channel(df, symbol, period)


# 프로그램 실행
if __name__ == '__main__':
    main()

TA-Lib 모듈 설치하기 (부제: 32비트 환경에서 Talib 모듈을 설치하려면)

인천고래 quant — Thu, 9 Jan 2025 11:08:39 +0900

안녕하세요. 주식 투자 관련 지식의 베이스가 되는 프로그램 정보를 공유하는 인천고래입니다. (말이 기네요~)

저는 파이참 환경에서 파이썬 어플을 개발하고 있는데

가끔 지표를 남들이 만들어 둔 것을 사용하고 싶은 욕망이 꿈틀대기도 합니다.

그래서 오늘은 남들이 만들어 둔 지표 중 최고(?)라고 할 수 있는 Ta-lib 모듈을 설치하는 방법에 대해 알아보려 합니다.

1. TA-Lib 파일을 다운로드 받기

TA-Lib는 특이한 구조로 인해 pip install로 바로 접근해서 설치할 수 없습니다. (이유는 하단 글에 설명해 두었습니다.)

그래서 제일 먼저 해야 하는 일은 다운로드를 하셔야 하는데

TA-Lib는 운영체제별로 버전이 다르고 윈도우는 32비트이냐 64비트냐에 따라서 또 달라집니다.

그리고 파이썬 버전에 따라서 다운로드하는 파일이 달라집니다.

그럼 이제 하나씩 해결을 하면서 설치까지 해 보도록 하겠습니다.

1-1. 파이썬 버전 확인하기

파이참을 사용 중이시라면 '터미널'로 접근하셔서 아래의 코드를 입력하시면 됩니다.

python --version

저는 파이썬 버전이 3.7.11입니다. PC는 64비트인데 이전부터 32비트를 써 와서 가상환경을 32비트로 구현을 해 둔 상태입니다.

python version 확인하기

그럼 파이썬 버전이 확인되었으니 각자의 운영체계에 맞게 다운로드를 하시면 됩니다.

1-2. TA-Lib 다운로드하기

TA-Lib 파일은 깃 허브에 존재합니다. 아래의 링크를 클릭하시면 깃 허브로 접속하실 수 있습니다.

TA-Lib 깃 허브로 확인하기

그러면 아래와 같은 화면을 보실 수 있습니다.

TA-Lib 깃허브 v0.6.0 버전

파일 참고사항

cp37: Python 3.7
cp38: Python 3.8
cp39: Python 3.9
cp311: Python 3.11
win32: 32비트 Windows용
win64: 64비트 Windows용

자신의 파이썬 버전이 3.10이고 운영체제가 64비트라면 cp310-win64.whl 파일을 찾아서 다운로드하시면 됩니다.

저는 가상환경으로 구축해 놓은 것이 32비트이고 파이썬 3.7 버전인데 최신에 업데이트된 내용으로는 찾을 수가 없네요.

이런 경우는 이전 버전을 확인하셔야 합니다. 제일 밑으로 스크롤을 해 보시면 아래와 같이 확인이 가능합니다.

제일 밑에는 TA-Lib 모듈의 버전 중 v0.4.26이 있는데 Assets을 클릭하시면 그때 업로드한 파일을을 확인할 수 있고

사각형으로 그린 파일명을 보면 제 환경에 맞는 파일을 찾을 수 있었습니다.

(시간이 지나도 3.7 버전의 파일이 사라지지 않았으면 좋겠네요)

자신에게 맞는 파일을 찾으셨다면 과감하게 다운로드하시면 됩니다.

TA-Lib 파이썬 3.7버전 링크

TA_Lib-0.4.26-cp37-cp37m-win32.whl

0.36MB

파이썬 3.7버전에 맞는 TA-Lib 파일

2. TA-Lib를 설치하기

특정 공간에 파일을 다운로드를 하셨다면 경로를 기억하셨다가 아래와 같이 설치를 하시면 됩니다.

저는 파이참에서 설치를 할 예정이기 때문에 제가 설치한 방식대로 설명을 해 드립니다.

pip install 을 입력한 뒤 파일의 경로를 입력하고 엔터를 칩니다.

pip install "d:\TA_Lib-0.4.26-cp37-cp37m-win32.whl"

그러면 아래의 이미지와 같이 인스톨이 진행이 되면서 성공적으로 설치가 완료된 것을 확인하실 수 있습니다.

TA-Lib 설치화면

3. TA-Lib 사용법

TA-Lib에서 제공하는 보조지표들이 어떤 것이 있는지 알면 좋겠죠?

우선 공식 사이트에서 확인을 하시는 게 제일 좋습니다.

https://ta-lib.org/functions/

Functions List - TA-Lib - Technical Analysis Library

MINMAXINDEX Indexes of lowest and highest values over a specified period

ta-lib.org

TA-Lib은 다음과 같은 주요 기술적 지표를 제공합니다:

추세 지표: 이동 평균(MA), MACD, 볼린저 밴드
모멘텀 지표: RSI, 스토캐스틱, CCI
볼륨 지표: OBV, MFI
변동성 지표: ATR, 표준 편차

수학적 함수

기본적인 수학 연산 함수(합계, 최대값, 최소값 등)를 제공합니다.

패턴 인식 기능

캔들스틱 패턴 인식 기능을 통해 주요 반전 및 지속 패턴을 식별할 수 있습니다.

그런데 쉽게 pip install로 설치를 못하는지? 궁금하시죠? 그 이유는 아래와 같습니다.

4. 왜? TA-Lib는 다운로드해서 써야 하나?

TA-Lib의 특징과 빌드 방식으로 인해 기존의 파이썬의 다른 모듈과 다르게 다운로드해서 사용을 해야 합니다.

C 언어 기반 라이브러리: TA-Lib은 Python 모듈이지만, 내부적으로는 C 언어로 작성된 라이브러리를 사용합니다.
따라서 Python 코드만으로 구성된 순수 파이썬 패키지와 달리, 컴파일된 바이너리 파일을 필요로 합니다.
플랫폼 종속성: TA-Lib은 플랫폼마다 다르게 컴파일된 파일이 필요합니다(예: Windows, Linux, MacOS).
따라서 운영 체제와 Python 버전에 따라 서로 다른 빌드 파일(. whl)이 제공됩니다.
pip install로 설치할 때, 소스 코드를 다운로드하여 직접 컴파일해야 하지만,
컴파일 과정에서 종속된 C 라이브러리를 설치하거나 설정하기가 복잡하여 오류가 발생할 수 있습니다.
TA-Lib은 내부적으로 C 기반 코드를 사용하여 고속으로 계산을 수행하기 때문에 바이너리 파일이 필요하며, 이로 인해 일반적인 pip install 방식으로 설치하기 어렵습니다. 그러나 .whl 파일을 사용하면 쉽게 설치할 수 있고, ta와 같은 대체 라이브러리를 사용하는 것도 하나의 방법입니다.

이것으로 간략하게 TA-Lib를 다운로드해서 설치하는 방법까지 알려드렸습니다.

긴 글(?) 읽어주셔서 감사드립니다.

도움이 되셨다면 지나가시는 길에 발자국 한 번 남겨주시면 더욱 고마움을 느낄 것 같습니다. ^^

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캘트너 채널(Keltner Channel) 보조지표, 파이썬 코드 제공

인천고래 quant — Sat, 4 Jan 2025 14:29:34 +0900

안녕하세요 주식 투자관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

오늘 알아볼 지표는 "캘트너 채널"로 단순한 밴드형 지표이지만, 추세 및 변동성 분석과 진입 청산 시점 포착에 매우 효과적인 지표입니다. 이를 통해 시장의 움직임을 더 직관적으로 이해하고, 보다 전략적인 매매를 할 수 있다고 생각합니다.

1. 캘트너 채널 매매 시점

지표를 사용하기 좋은 시점 (매매 시점)

시장 변동성이 증가할 때: ATR이 상승해 채널 폭이 넓어질 때.
추세가 강한 시장: 장기 추세가 형성될 경우 중심선 돌파 시점이 중요합니다.

피해야 할 시점

횡보 장세: 가격이 중심선 주변에서 작은 범위 내 움직임을 보일 때는 매매 신호가 잦아지며 노이즈가 발생할 수 있습니다.

2. 캘트너 채널 차트 예제

캘트너 채널에 매수매도 시그널을 반영하면 아래와 같은 형식의 차트를 볼 수 있습니다.

캘트너 채널이 적용된 차트

간략하게 캘트너 채널 보조지표에 대해 알아 보았고 아래에서 캘트너 채널 지표를 어떻게 만드는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

참고로 TR 관련된 내용은 아래의 링크를 통해 좀 더 상세히 확인하실 수 있습니다.

True Range & ATR 보조지표의 개념, 파이썬 코드 제공(TR 지표)

안녕하세요. 주식 투자 관련 코드를 제공하는 인천고래입니다. 오늘은 변동성 및 추세 지표의 근간이 되는 TR 보조지표 또는 True Range 보조지표라고 불리우는 지표에 대해 알아보도록 하겠습니

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3. 캘트너 채널 지표 만들기 (파이썬 코드 제공)

import FinanceDataReader as fdr
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def true_range(df):
    high_low = df['High'] - df['Low']
    high_close = abs(df['High'] - df['Close'].shift(1))
    low_close = abs(df['Low'] - df['Close'].shift(1))
    return pd.concat([high_low, high_close, low_close], axis=1).max(axis=1)

def calculate_atr(df, length):
    tr = true_range(df)
    return tr.rolling(window=length).mean()

def keltner_channel(df, period=20, multiplier=2):
    df['EMA'] = df['Close'].ewm(span=period).mean()
    df['ATR'] = calculate_atr(df, period)
    df['Upper_Band'] = df['EMA'] + (multiplier * df['ATR'])
    df['Lower_Band'] = df['EMA'] - (multiplier * df['ATR'])
    return df

4. 차트 시각화 및 신호 표시 (파이썬 코드 제공)

def plot_keltner_channel(df):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close Price', color='black')
    plt.plot(df.index, df['EMA'], label='EMA (Center Line)', color='blue', linestyle='--')
    plt.plot(df.index, df['Upper_Band'], label='Upper Band', color='red')
    plt.plot(df.index, df['Lower_Band'], label='Lower Band', color='green')
    plt.fill_between(df.index, df['Lower_Band'], df['Upper_Band'], color='gray', alpha=0.2)
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Keltner Channel')
    plt.show()

5. 데이터 가져오기 및 실행 (파이썬 코드 제공)

df = fdr.DataReader('005930', start='2022-01-01', end='2025-01-02')  # 삼성전자 데이터
df = keltner_channel(df)
plot_keltner_channel(df)

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True Range & ATR 보조지표의 개념, 파이썬 코드 제공(TR 지표)

인천고래 quant — Sat, 4 Jan 2025 11:52:18 +0900

안녕하세요. 주식 투자 관련 코드를 제공하는 인천고래입니다.

오늘은 변동성 및 추세 지표의 근간이 되는 TR 보조지표 또는 True Range 보조지표라고 불리우는 지표에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. TR(True Range) 개념

특정 하루 동안의 실제 변동폭을 나타내는 값.
TR = max(고가 -저가, 고가 - 전일 종가, 저가 - 전일 종가)로 계산됩니다.
일 단위의 변동폭이기 때문에 단순히 당일의 변동량을 나타냅니다.

1-1. TR 공식

TR 계산 공식은 아래와 같습니다.

TR 계산 공식

아래는 TR 관련 파이썬 코드입니다.

# 1. True Range (TR) 계산 함수
def calculate_true_range(df):
    """
    True Range(TR)를 계산하는 함수.
    :param df: pandas DataFrame, 'High', 'Low', 'Close' 컬럼 포함
    :return: pandas Series, True Range 값
    """
    high_low = df['High'] - df['Low']
    high_close_prev = abs(df['High'] - df['Close'].shift(1))
    low_close_prev = abs(df['Low'] - df['Close'].shift(1))
    return pd.concat([high_low, high_close_prev, low_close_prev], axis=1).max(axis=1)

1-2. ATR 공식

ATR은 단순히 TR을 평균낸 값입니다.

ATR 계산 공식은 아래와 같습니다.

ATR 계산 공식

ATR 관련 파이썬 코드는 아래와 같습니다.

# 2. Average True Range (ATR) 계산 함수
df['ATR'] = df['TrueRange'].rolling(window=period).mean()

2. TR과 ATR의 차이점

단기 변동성 완화
TR은 당일의 변동폭이므로, 하루의 변동성이 크게 튀는 경우
DMI와 같은 보조지표에서 사용할 경우 DI+와 DI-가 급격히 변화할 수 있습니다.
ATR을 사용하면 변동성 스파이크를 완화하여 **부드럽고 안정적인 DI+와 DI-**를 제공합니다.
더 정확한 추세 측정
이동 평균을 사용하여 상승 및 하락 에너지를 측정하면 특정 일에만 급격한 상승/하락을 보인 데이터를 무시할 수 있습니다. 이는 시장의 추세를 더 정확히 측정할 수 있게 만듭니다.
표준적인 방식
실제로 많은 기술적 분석에서는 DMI 보조지표에서와 마찬가지로 DI+와 DI- 계산 시 단순히 하루 TR을 사용하기보다는 평균 TR(ATR)을 사용하는 것이 더 일반적입니다. Welles Wilder의 계산법도 14일 평균을 사용합니다.

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단기적인 스윙 및 세력 매집 분석에 용이한 기준봉에 대해서는 아래의 링크 글을 통해 자세히 알아 볼 수 있습니다.

'주식 기준봉' 카테고리의 글 목록

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모듈을 어플로 실행할 때의 경로(상위 폴더의 다른 폴더 파일) 참조 방식

인천고래 quant — Fri, 3 Jan 2025 10:02:15 +0900

".."와 같은 방식으로 절대 경로를 추가하게 되면

project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..'))
sys.path.append(project_root)

project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..'))
# print(project_root)
sys.path.append(project_root )
# sys.path 확인
print("현재 sys.path:")
for p in sys.path:
    print(p)

아래와 같이 상위 디렉토리의 다른 모듈로도 접근 가능하게 된다.

from module.strategy import strategy_utils as utils

BII 보조지표(Bostian's Intraday Intensity Index) 파이썬 코드

인천고래 quant — Thu, 26 Dec 2024 10:36:25 +0900

안녕하세요. 주식투자 관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

BII지표에 대해 생소하신 분들이 계실 텐데 장중 세력 진입 여부를 판단할 수 있는 지표로서 유용하게 사용할 수 있으며 하락 추세 이탈 및 상승 추세 이탈 등에 사용 가능한 지표로 알아두시면 투자에 도움이 될 것입니다.

자세한 내용은 아래의 코드에 제공되오니 확인 바랍니다.

인천고래 아이콘

1. BII 보조지표 생성 코드

def calculate_intraday_intensity(df):
    """
    Bostian's Intraday Intensity(II)와 Cumulative II를 구하는 함수

    Parameters
    ----------
    df : pd.DataFrame
        High, Low, Close, Volume 열을 포함

    Returns
    -------
    pd.DataFrame
        df에 새로운 컬럼 [II, CII]가 추가된 DataFrame
    """
    # 고가-저가 차이가 0이 되는 상황 방어
    df['range'] = df['High'] - df['Low']
    df['range'] = df['range'].replace(0, np.nan)  # 분모=0 -> NaN 처리

    # Intraday Intensity (II) 계산
    df['II'] = ((2 * df['Close'] - df['High'] - df['Low']) / df['range']) * df['Volume']

    # Cumulative II (CII) = II의 누적 합
    df['CII'] = df['II'].cumsum()

    # NaN 보정 (기본 예시)
    df['II'] = df['II'].fillna(0)
    df['CII'] = df['CII'].fillna(method='ffill').fillna(0)

    return df

2. BII 지표를 차트에 적용하기

if __name__ == '__main__':
    # ===== 1) FinanceDataReader로 삼성전자 주가 불러오기 =====
    df = fdr.DataReader('229640', start='2024-06-01')

    # df의 기본 컬럼(일봉): ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', ... ]
    # 인덱스(Index)는 Date(YYYY-MM-DD)가 기본으로 들어옴

    # ===== 2) 결측값 처리 (필요 시) =====
    df.dropna(subset=['Close', 'Volume'], inplace=True)

    # ===== 3) Intraday Intensity 지표 계산 =====
    df = calculate_intraday_intensity(df)

    # ===== 4) 차트 시각화 =====
    # plt.subplots(nrows=3) : (가격 / 거래량 / 보조지표) 3개 구역
    fig, axes = plt.subplots(nrows=3, figsize=(12, 8), sharex=True)

    # 4-1) [첫 번째 Subplot] 종가 차트
    axes[0].plot(df.index, df['Close'], color='blue', label='Close')
    axes[0].set_ylabel('Price')
    axes[0].legend(loc='upper left')
    axes[0].grid(True)

    # 4-2) [두 번째 Subplot] 거래량(Volume) 차트 (Bar 형태)
    axes[1].bar(df.index, df['Volume'], color='gray', label='Volume')
    axes[1].set_ylabel('Volume')
    axes[1].legend(loc='upper left')
    axes[1].grid(True)

    # 4-3) [세 번째 Subplot] Intraday Intensity 지표 (II, CII)
    axes[2].plot(df.index, df['II'], color='green', label='II')
    axes[2].plot(df.index, df['CII'], color='red',   label='CII')
    axes[2].set_ylabel("Bostian's Intraday Intensity / CII")
    axes[2].legend(loc='upper left')
    axes[2].grid(True)

    # 레이아웃 간격 조정
    plt.tight_layout()

    # 화면에 표시
    plt.show()

3. 차트 적용 이미지

BII 샘플 차트

자신만의 매매법을 자동매매 프로그램으로 만들거나

기법이 확률이 떨어진다면 백테스팅을 사용해서 확률을 높여야 합니다.

아래의 링크를 통해서 요청하시면 요청하신 이상(가격대비 성능의 최대치)의 결과물을 받아 보실 수 있습니다.

한 방에 주식 데이터 만들기 - 크몽

인천고래 전문가의 IT·프로그래밍 서비스를 만나보세요. 퀀트 매매, 수익률 높은 매매, 확률 높은 매매, 잃지 않는 매매 등<...

kmong.com

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localhost(로컬호스트)를 http(웹서비스)로 변환하는 방법(feat. ngrok)

인천고래 quant — Sun, 23 Jun 2024 12:39:12 +0900

안녕하세요. Python & FastAPI를 이용하여 자동매매 프로그램을 개발하고 있는 인천고래입니다.

정식 웹 서비스를 제공하기 전에 로컬에서 테스트를 많이 하는데

실제 서버에 베타 버전을 올리기 이전에 로컬에서라도 외부 접근이 가능하게 만드는 서비스가 있어서 소개차 글을 작성합니다.

ngrok은 로컬에서 실행 중인 웹 서버를 외부 인터넷에서 접근할 수 있는 공개 URL로 노출시키는 터널링 서비스를 제공합니다. 이를 통해 로컬 환경에서 개발 중인 애플리케이션을 손쉽게 외부 사용자 또는 클라이언트에게 보여줄 수 있어서 웹훅 테스트, API 개발, 데모 등을 위해 매우 유용합니다.

ngrok 주요 기능

HTTP/HTTPS 터널링: 로컬 웹 서버를 안전한 HTTP 및 HTTPS URL로 노출시킵니다.
TCP 터널링: 비 HTTP/S 트래픽을 터널링 하여 원격 데스크톱, SSH 등 다양한 프로토콜을 지원합니다.
로컬 네트워크 접속: 로컬 네트워크에 있는 다른 기기의 서버를 외부에 노출시킵니다.
트래픽 검사: 실시간으로 요청 및 응답을 모니터링하고 검사할 수 있습니다.
OAuth 인증: 터널에 OAuth를 적용하여 안전한 접근을 관리합니다.
커스텀 도메인: 유료 플랜에서는 커스텀 도메인을 설정할 수 있습니다.

1. ngrok 사용 방법

1-1. ngrok 설치

ngrok 회원가입: https://ngrok.com/
무료 회원과 유료 회원이 있습니다. 저는 구글 계정(Sign up with Google)으로 가입(무료)했습니다.
ngrok 다운로드: https://dashboard.ngrok.com/get-started/setup/windows
ngrok 다운로드 페이지에서 운영체제에 맞는 ngrok 패키지를 다운로드합니다.
ngrok 설치:
다운로드한 파일을 임의의 디렉토리에 압축 해제합니다. 저는 애플리케이션과 같은 경로에 압축 해제했습니다.

ngrok 다운로드 절차는 아래와 같습니다.

ngrok 다운로드

2. ngrok 인증 토큰 설정 및 ngrok 터널 실행

인증 토근 페이지: https://dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken
인증 토근 복사:
대시 보드에서 "Your Authtoken"을 복사합니다.
인증 토근 설정(추가) :
아래의 명령문을 파이참 터미널에서 입력하면 됩니다. 도스(cmd)창에서 입력하셔도 됩니다.
위에서 복사한 인증 토근값을 YOUR_AUTHTOKEN 자리에 대체하여 넣으시면 됩니다.
```
ngrok config add-authtoken YOUR_AUTHTOKEN
```
파이참에서 FastAPI가 실행되는 코드를 아래와 같이 변경한 뒤 어플리케이션을 실행합니다.
```
import uvicorn
...
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
```
어플리케이션이 실행된 뒤에 ngrok 터널을 실행합니다.
```
ngrok http 8000
```

ngrok 서버가 실행된 후 파이참 터미널에서는 아래와 같이 서버가 동작중인 것을 알 수 있습니다.

포워딩된 주소로 접속을 하면 정상적으로 동작이 될 것입니다.
예) https://f9bf-218-148-155-4.ngrok-free.app

이동평균선 패턴 분석 프로그램(인천고래 제작)

인천고래 제작 [이동평균선 패턴 분석 프로그램] : https://i-whale.com Message : 데이터를 가져오는 중...

f9bf-218-148-155-4.ngrok-free.app

ngrok 서버가 실행중인 모습

이것으로 간략하게나마 ngrok를 이용해서 외부에 공유되는 웹 서비스 URL을 만드는 방법에 대해 알아보았습니다.

유용하게 사용하시기를 바라겠습니다.

감사합니다.

파이썬 자동매매 기초 : 조건검색식 가져오기

인천고래 quant — Tue, 28 May 2024 09:52:11 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

우리는 매수할 종목을 고르기 위해 2,000여 종목을 매일매일 확인할 수도 있지만 제일 쉽게 매수종목을 필터링할 수 있는 방법 중 하나로 조건검색식을 사용하기도 합니다.

그런데 HTS에서 활용하는 조건검색식(종목명 리스트)도 자동매매에서 활용할 수 있다는 것 아실 거예요.

그래서 오늘은 간단하게 조건검색식 목록을 불러오고 특정 검색식을 통해서 해당 검색 조건에 맞는 종목들이 출력되는 코드를 제공할까 합니다.

from pykiwoom.kiwoom import Kiwoom
import time

# Kiwoom 객체 생성 및 로그인
kiwoom = Kiwoom()
kiwoom.CommConnect(block=True)
kiwoom.GetConditionLoad()

# 조건식 목록 가져오기
conditions = kiwoom.GetConditionNameList()
print("조건식 목록:", conditions, len(conditions))

# 아래와 같이 직접 인덱스를 지정해서 가져올 수도 있습니다.
condition_index = conditions[0][0]
condition_name = conditions[0][1]
print(f"첫번째 조건검색 => 인덱스: {condition_index}, 종목명: {condition_name}")

# 실시간 조건검색 결과 처리 (예: 종목 코드와 이름 출력)
for num, name in conditions:
    print(f"조건식 번호: {num}, 종목명: {name}")

for num, name in conditions:
    # 실시간 조건검색 결과 받기
    codes = kiwoom.SendCondition("0", name, num, 0)

    # 실시간 조건검색 결과 처리 (예: 종목 코드와 이름 출력)
    print("=================================")
    print(f"{num, name}조건식 갯수", len(codes))
    for idx, code in enumerate(codes):
        name = kiwoom.GetMasterCodeName(code)
        print(f"인덱스: {idx}, 종목코드: {code}, 종목명: {name}")

    # 각 조건식 간의 지연을 위해 잠시 대기 (예: 1초)
    time.sleep(1)

그냥 바로 위의 코드를 복사해서 사용하시면 됩니다.

결과는 아래와 같이 2가지로 나뉩니다. (조건검색식 리스트와 각 조건검색식에 해당하는 종목 리스트)

1. 조건검색식 리스트 가져오기

GetConditionLoad()함수를 사용한 이후에 GetConditionNameList() 함수를 사용하면 조건식 목록을 가져오게 됩니다.

# 조건식 목록 가져오기
conditions = kiwoom.GetConditionNameList()
print("조건식 목록:", conditions, len(conditions))

# 아래와 같이 직접 인덱스를 지정해서 가져올 수도 있습니다.
condition_index = conditions[0][0]
condition_name = conditions[0][1]
print(f"첫번째 조건검색 => 인덱스: {condition_index}, 종목명: {condition_name}")

# 실시간 조건검색 결과 처리 (예: 종목 코드와 이름 출력)
for num, name in conditions:
    print(f"조건식 번호: {num}, 종목명: {name}")

그리고 위 코드의 맨 마지막과 같이 conditions에 저장된 목록을 하나씩 출력하면 아래와 같은 이미지의 결과를 얻으실 수 있습니다. (물론 각자가 저장한 조건검색식 리스트가 나오게 됩니다.)

여기에서 중요한 것은 조건검색식이 어떻게 이루어져 있는지는 알 수 없고 단지 조건검색식 리스트만 나오게 된다는 것입니다. 보안이 아주 잘되어 있다는 거죠. ^^

키움 조건검색식 목록 가져오기 결과

2. 조건검색식 별 종목 리스트 가져오기

개별 조건검색식에 속하는 종목 리스트를 가져오기 위해서는 SendCondition() 함수를 사용합니다.

아래의 코드는 conditions에 저장된 모든 조건검색식 리스트를 for문을 돌면서 조건식 번호, 조건식 이름을 매개변수로 전달해서 종목 리스트, 여기에서는 codes라고 되어 있는데 codes에 해당 조건검색식에 해당하는 종목 리스트가 코드로 저장이 되게 됩니다.

for num, name in conditions:
    # 실시간 조건검색 결과 받기
    codes = kiwoom.SendCondition("0", name, num, 0)

    # 실시간 조건검색 결과 처리 (예: 종목 코드와 이름 출력)
    print("조건검색 결과 종목코드:", codes)
    for idx, code in enumerate(codes):
        name = kiwoom.GetMasterCodeName(code)
        print(f"인덱스: {idx}, 종목코드: {code}, 종목명: {name}")

    # 각 조건식 간의 지연을 위해 잠시 대기 (예: 1초)
    time.sleep(1)

코드만 전달된 리스트를 GetMasterCodeName() 함수를 통해서 이름을 가져오게 한 후 출력하게 됩니다.

아래는 관련 로그입니다.

조건검색식 별 종목리스트

이동평균선의 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 아이디어

인천고래 quant — Thu, 16 May 2024 11:50:29 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

주가의 고점이 아닌 이동평균선의 피크와 트로프 지점을 찾는 알고리즘을 만들었지만 아무래도 명확하게 표현하기 어렵다 보니 여러 가지 고민이 많습니다.

일단은 아이디어 단계로 피크와 트로프를 어떻게 처리할지에 대한 글을 적어 놓겠습니다.

동일한 기간 내에 가까운 위치에 있는 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다.

이동평균선의 피크(고점)와 트로프(저점)를 처리하는 아이디어

임계값 기반 필터링: 가까운 위치에 있는 피크 또는 트로프 중 더 중요한 것을 선택하는 방법입니다.
예를 들어, 같은 기간 내에 두 개의 피크가 있으면, 더 높은 피크를 선택하거나, 두 개의 트로프 중 더 낮은 트로프를 선택합니다. 이를 위해 prominence와 같은 값을 사용하여 더 중요한 피크를 선택하는 것도 가능합니다.
거리 기반 필터링: 두 피크 또는 트로프 사이의 거리가 특정 임계값보다 작으면, 하나를 제거하는 방법입니다.
예를 들어, 20일 내에 두 개의 피크가 발생하면, 두 피크 중 하나를 제거합니다. 제거할 피크는 중요도를 기준으로 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 20일 동안 두 개의 피크가 발생한 경우, 더 최근에 발생한 피크를 남기고 이전 피크를 제거합니다.
평균화: 가까운 위치에 있는 여러 피크 또는 트로프를 하나의 대표 값으로 평균화하는 방법입니다. 이를 통해, 근접한 피크 또는 트로프를 하나로 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 피크가 가까운 위치에 있는 경우, 두 피크의 평균 위치를 계산하여 하나의 피크로 대체합니다.
윈도우 기반 제거: 특정 윈도우 크기 내에서 하나의 피크 또는 트로프만 남기고 나머지를 제거하는 방법입니다.
예를 들어, 20일 윈도우 내에서 가장 중요한 피크만 남기고 나머지 피크를 제거합니다. 이를 위해, 윈도우를 설정하고, 각 윈도우 내에서 가장 높은 피크 또는 가장 낮은 트로프를 선택하여 나머지를 제거합니다.

분할매수에 대한 테스팅

인천고래 quant — Tue, 14 May 2024 14:30:38 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

이번 글에서는 분할 매수를 진행함에 있어서 상승장과 하락장 일 때 분할매수를 어떤 방식으로 해야할지에 대한 결과(?)를 얻어 보도록 하겠습니다.

우선 말씀 드릴 사항이 있는데 실제 주가는 상승과 하락을 반복합니다.

그래서 단순 하락장과 단순 상승장의 데이터를 가지고 테스트 하였음을 알려드립니다.

상승장과 하락장 분할매수 시뮬레이션 결과

아래는 관련 코드입니다.

'''

'''

import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 주가 데이터 다운로드 함수
def download_stock_data(ticker, start_date, end_date):
    stock_data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
    return stock_data['Adj Close']


# 주가 데이터 시뮬레이션 함수
def simulate_strategy_with_real_data(prices, initial_seed, initial_weight, num_splits):
    buy_records = []
    remaining_seed = initial_seed
    total_shares = 0

    for i in range(num_splits):
        if i == 0:
            investment = initial_seed * initial_weight
            remaining_seed -= investment
            shares = investment / prices[0]
            buy_records.append({'Price': prices[0], 'Shares': shares})
        else:
            price = prices[min(i, len(prices) - 1)]

            investment = remaining_seed / (num_splits - i)
            remaining_seed -= investment
            shares = investment / price
            buy_records.append({'Price': price, 'Shares': shares})

        total_shares += shares

    # 전체 주식 수 및 평균 매입 단가
    total_investment = sum([record['Price'] * record['Shares'] for record in buy_records])
    average_price = total_investment / total_shares

    # 최종 자산 가치
    final_price = prices[-1]
    final_value = total_shares * final_price
    profit = final_value - initial_seed

    return profit, buy_records


# 리스크 분석 함수
def risk_analysis_with_real_data(prices, initial_seed, num_splits):
    profits = []
    for weight in np.linspace(0.1, 0.9, 9):
        profit, _ = simulate_strategy_with_real_data(prices, initial_seed, weight, num_splits)
        profits.append(profit)

    max_profit = max(profits)
    min_profit = min(profits)
    volatility = np.std(profits)

    return max_profit, min_profit, volatility


# 실제 데이터 다운로드
# ticker = "AAPL"  # 분석할 주식의 티커
ticker = "005930.KS"  # 삼성전자 주식의 티커
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-12-31"

initial_seed = 40000000

prices = download_stock_data(ticker, start_date, end_date)

# 상승장 시나리오
ascending_prices = prices * (1 + 0.01 * np.arange(len(prices)))

# 하락장 시나리오
descending_prices = prices * (1 - 0.01 * np.arange(len(prices)))

# 3분할과 5분할에 대한 리스크 분석
split_counts = [3, 5]
ascending_results = {}
descending_results = {}

for num_splits in split_counts:
    max_profit, min_profit, volatility = risk_analysis_with_real_data(ascending_prices, initial_seed, num_splits)
    ascending_results[num_splits] = {
        'Max Profit': max_profit,
        'Min Profit': min_profit,
        'Volatility': volatility
    }

    max_profit, min_profit, volatility = risk_analysis_with_real_data(descending_prices, initial_seed, num_splits)
    descending_results[num_splits] = {
        'Max Profit': max_profit,
        'Min Profit': min_profit,
        'Volatility': volatility
    }

# 결과 출력
print("Ascending Market Results:")
for num_splits, results in ascending_results.items():
    print(f"Risk Analysis for {num_splits} Splits in Ascending Market:")
    print(f"  Max Profit: {results['Max Profit']}")
    print(f"  Min Profit: {results['Min Profit']}")
    print(f"  Volatility: {results['Volatility']}\n")

print("Descending Market Results:")
for num_splits, results in descending_results.items():
    print(f"Risk Analysis for {num_splits} Splits in Descending Market:")
    print(f"  Max Profit: {results['Max Profit']}")
    print(f"  Min Profit: {results['Min Profit']}")
    print(f"  Volatility: {results['Volatility']}\n")

# 그래프 출력
for num_splits in split_counts:
    profits = []
    for weight in np.linspace(0.1, 0.9, 9):
        profit, _ = simulate_strategy_with_real_data(ascending_prices, initial_seed, weight, num_splits)
        profits.append(profit)

    plt.plot(np.linspace(0.1, 0.9, 9), profits, marker='o', label=f'{num_splits} Splits - Ascending')

    profits = []
    for weight in np.linspace(0.1, 0.9, 9):
        profit, _ = simulate_strategy_with_real_data(descending_prices, initial_seed, weight, num_splits)
        profits.append(profit)

    plt.plot(np.linspace(0.1, 0.9, 9), profits, marker='o', linestyle='--', label=f'{num_splits} Splits - Descending')

plt.title("Profit vs. Initial Investment Weight in Ascending and Descending Markets")
plt.xlabel("Initial Investment Weight")
plt.ylabel("Profit")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

이 글이 퀀트 프로그램을 만드시는 분들께 자그마한 아이디어라도 얻을 수 있기를 바랍니다.

감사합니다.

data-* : HTML5에서 도입된 사용자 정의 데이터 속성

인천고래 quant — Sun, 12 May 2024 12:14:28 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

HTML 작업을 하다 보면 하나의 페이지에 수많은 화면이 표현되다 보니 자연스럽게 HTML코드 및 스타일 & 자바스크립트까지 포함되어 코드량이 자연스럽게 늘어나서 차후에 수정할 일이 생겨서 찾으려 하면 시간이 오래 걸리는 비효율적인 상황들이 발생됩니다. 이런 경우에는 외부 파일로 만들어 놓고 필요할 때에만 불러오는 형식으로 만들어두면 수정할 사항이 발생될 경우 외부 파일 내의 코드만 살펴보면 일이 쉽게 풀리기도 합니다.

이렇게 모듈화(Modularization) 또는 컴포넌트 기반 개발(Component-Based Development) 을 하게 되면 코드의 재사용성을 높이고, 유지 관리를 용이하게 하며, 대규모 애플리케이션의 개발 및 관리를 효과적으로 할 수 있도록 돕습니다.

오늘은 모듈화된 외부 파일(HTML)을 사용자 정의 데이터 속성을 부여하여 외부 파일을 간단히 로드하여 사용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

사용자 정의 데이터 속성들은 표준 HTML 속성이 아니며, 개발자가 웹 페이지에 추가 정보를 저장하기 위해 임의로 이름을 지정하고 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 JavaScript를 통해 쉽게 접근하고 조작할 수 있어, DOM 요소와 관련된 데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 도와줍니다.

그러면 사용자 정의 데이터 속성의 특징과 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. 사용자 정의 데이터 속성(data-*)의 특징

사용자가 임의대로 이름을 작성 가능하지만 기본적으로는 지켜야 하는 규칙 하나가 있습니다.
사용자가 정의할 수 있는 속성은 "data-"로 시작을 해야 한다는 것입니다.

data-tab이나 data-file과 같은 data-* 속성은 HTML5에서 도입된 사용자 정의 데이터 속성입니다.

그러면 어떠한 특징이 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

임의의 이름 사용 가능: data-* 다음에 오는 이름은 개발자가 자유롭게 정할 수 있습니다. 예를 들어, data-index, data-user-id, data-file 등 어떤 이름도 사용할 수 있습니다.
HTML과 JavaScript 간의 데이터 교환: 이 속성을 사용하면 HTML 마크업 내에서 데이터를 설정하고, JavaScript에서 이를 쉽게 읽어 처리할 수 있습니다.
웹 표준 준수: data-* 속성은 HTML5 웹 표준의 일부이므로, 모든 현대 브라우저에서 지원하고 표준적인 방법으로 사용됩니다.

예제: data-* 속성 사용 HTML에서 data-* 속성 설정을 하는 방법입니다.

버튼 태그의 속성으로 dat-tab과 data-file 사용자 정의 속성을 2개 만들었습니다.

<button data-tab="tab1" data-file="content1" id="tabButton1">Tab 1</button>

javascript로 사용자 정의 속성에 접근하는 방법은 아래와 같습니다.

버튼 클릭시나 로드 시 버튼의 속성에 접근해서 해당 속성의 값을 체크할 수가 있습니다.

var button = document.getElementById('tabButton1');
console.log(button.dataset.tab);  // "tab1"
console.log(button.dataset.file); // "content1"

jQuery로 접근할 수도 있는데요. 아래와 같이 사용하면 됩니다.

var $button = $('#tabButton1');
console.log($button.data('tab'));  // "tab1"
console.log($button.data('file')); // "content1"

data-* 속성은 개발자가 임의로 정하여 사용할 수 있으며, 웹 애플리케이션 내에서 추가적인 정보를 DOM 요소에 부여하고, 이를 스크립트에서 활용할 수 있게 해 줍니다.

이를 통해 보다 동적이고 상호작용이 풍부한 웹 페이지를 구현할 수 있게됩니다.

2. 사용자 정의 데이터 속성(data-*) 사용법

그러면 실 사용 예를 토대로 탭 클릭 시 HTML파일을 로드하는 형태로 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

이제 우리는 탭 클릭할 때 탭에 맞는 HTML을 로드하는 형태로 작업을 진행하려 합니다.

여기서 알아야 하는 부분은 어떤 탭을 클릭했느냐이며 선택된 탭에 맞는 로드될 HTML 파일을 알아야 합니다.

2-1. HTML 작업

우선 HTML 파일로 사용자 정의 데이터 속성을 지정해 보도록 하겠습니다.

      <!-- 탭 -->
      <div class="tabs-container">
        <button class="tab active" data-html="setting_list" data-tab="tab1">보유종목 정보</button>
        <button class="tab" data-html="setting_theme" data-tab="tab2">테마 필터링</button>
        <button class="tab" data-html="setting_buy" data-tab="tab3">매수 설정</button>
        <button class="tab" data-html="setting_sell" data-tab="tab4">매도 설정</button>
        <button class="tab" data-html="setting_stock_index" data-tab="tab5">지수 연동</button>
      </div>
      
      ...
      
      <div id="tab2" class="tab-content">

      </div>

탭 클릭 시 위에서 언급한 2개(속성, 또는 값)를 찾아야 하므로

위의 HTML 태그와 같이 탭(버튼) 요소에 각각의 속성으로 data-html과 data-tab이라는 속성을 부여했습니다.

data-html은 탭 클릭 시 로드될 html 파일의 이름을 의미하고, data-tab은 탭 클릭 시 로드된 html이 보이는 공간을 의미합니다.

예를 들어 테마 필터링이라는 탭을 클릭한 경우를 생각해 보면

data-tab의 값이 "tab2"이므로 <div id="tab2" ...>의 공간에 data-html의 속성값이 "setting_theme"이므로 "setting_theme.html"파일이 로드가 됩니다. 즉, 버튼(탭) 클릭 시 data-tab의 값을 가지는 HTML 요소를 찾아서 해당 공간에 data-html의 값과 동일한 HTML을 로드가 되는 형식입니다.

2-2. jQuery 작업

이제 위와 같이 사용자 정의 속성을 가진 탭을 클릭 시 jQuery를 사용해서 지정한 HTML이 로드되도록 해 보겠습니다.

jQuery는 자바스크립트 라이브러리 중 하나로, DOM 요소를 더 쉽게 조작하고 이벤트를 처리하며 AJAX 호출을 수행하는 등의 기능을 간편하게 사용할 수 있게 해 줍니다.

<script>
    $(document).ready(function() {
      $(".tab").click(function() {
        $(".tab-content").hide(); // 모든 탭의 콘텐츠를 숨김

        var tabName = $(this).attr("data-tab"); // data-tab 속성에 저장된 탭 이름을 사용
        var htmlName = $(this).data("html");    // attr()로 할 경우에는 data-html과 같이 사용하면 된다.
        console.log(tabName, htmlName)

        // 해당 탭 콘텐츠만 표시하고, 해당 HTML 파일 내용을 로드
        $("#" + tabName).show().load(htmlName + ".html");

        // 활성 탭 스타일 설정
        $(".tab").removeClass("active");
        $(this).addClass("active");
      });
    });
</script>

jQuery 코드 분석

$(document).ready(...): 이는 jQuery의 문서 준비 완료 이벤트 핸들러로, 문서의 DOM이 완전히 로드되고 준비되었을 때 실행되는 코드 블록을 정의합니다. 자바스크립트의 DOMContentLoaded 이벤트와 유사합니다.
$(".tab").click(...): jQuery를 사용해 .tab 클래스를 가진 모든 요소에 클릭 이벤트 핸들러를 등록합니다. 클릭 이벤트가 발생하면 정의된 함수가 실행됩니다.
$(".tab-content").hide();: .tab-content 클래스를 가진 모든 요소를 숨깁니다. 이는 CSS의 display: none; 속성을 적용하는 것과 같습니다.
var tabName = $(this).attr("data-tab");: 클릭된 요소에서 data-tab 속성의 값을 읽어옵니다.
$(this).data("html")를 사용하여 data-html 속성의 값을 가져올 수도 있습니다.
jQuery의 .data() 메서드는 HTML5 data-* 속성을 처리할 때 사용됩니다.
$("#" + tabName).show().load(htmlName + ".html");: 선택된 탭의 ID에 해당하는 요소를 표시(show())하고, jQuery의 .load() 메서드를 사용하여 서버에서 HTML 파일을 불러와 해당 요소 내에 삽입합니다.
$(".tab").removeClass("active"); $(this).addClass("active");: 모든 탭에서 active 클래스를 제거하고, 현재 클릭된 탭에 active 클래스를 추가하여 스타일을 변경합니다.

이것으로 사용자 정의 데이터 속성을 이용하여 HTML을 로드하는 방법에 대해 알아보았습니다.

하나씩 차근차근 따라 해 보시면 이해가 되실 것으로 생각됩니다.

오늘도 제 글을 읽어주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.

감사합니다.

Python 모듈의 버전을 확인하는 방법

인천고래 quant — Fri, 10 May 2024 10:30:12 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

파이참의 터미널에서 Python 모듈의 버전을 확인하는 방법은 약 4가지 정도가 있으며 이 글의 마지막에는 확인된 버전으로 모듈의 버전을 업데이트(상위버전 혹은 하위버전)하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

※ pip 명령은 파이참 터미널에서 사용하는 코드입니다.

Python 모듈의 버전을 확인하는 방법

1. pip show 사용

pip show 명령을 사용하여 특정 패키지의 정보를 확인할 수 있습니다.

pip show flask-socketio

이 명령을 실행하면 현재 flask-socketio 모듈의 버전과 함께 의존성 정보 등을 확인할 수 있습니다.

(py37_32) C:\Users\SH_PER2\PycharmProjects\bot\ChatGPT>pip show flask-socketio
Name: Flask-SocketIO
Version: 5.3.6
Summary: Socket.IO integration for Flask applications
Home-page: https://github.com/miguelgrinberg/flask-socketio        
Author: Miguel Grinberg
Author-email: miguel.grinberg@gmail.com
License:
Location: c:\users\sh_per2\anaconda3\envs\py37_32\lib\site-packages
Requires: python-socketio, Flask
Required-by:

2. pip list 사용

설치된 모든 패키지의 목록을 확인하려면 pip list 명령을 사용할 수 있습니다.

pip list

이를 통해 모든 설치된 패키지의 이름과 버전을 한 번에 볼 수 있습니다.

(py37_32) C:\Users\SH_PER2\PycharmProjects\bot\ChatGPT>pip list
Package                    Version
-------------------------- -----------
altgraph                   0.17.2     
appdirs                    1.4.4      
APScheduler                3.6.3      
argon2-cffi                21.3.0     
argon2-cffi-bindings       21.2.0
async-generator            1.10
attrs                      21.4.0
backcall                   0.2.0
backports.zoneinfo         0.2.1
beautifulsoup4             4.11.1
bidict                     0.22.1
...
fastjsonschema             2.15.3
finance-datareader         0.9.50
finplot                    1.8.1
Flask                      2.2.5
Flask-Cors                 4.0.0
Flask-SocketIO             5.3.6
Flask-SQLAlchemy           3.0.5

3. python 환경에서 직접 확인

Python 환경으로 진입하여 flask_socketio 모듈을 가져온 뒤, 모듈의 버전 정보를 직접 출력할 수도 있습니다.

import flask_socketio 
print(flask_socketio.__version__)

이렇게 하면 flask_socketio 모듈의 버전을 파악할 수 있습니다.

그리고 가장 중요한 내용일 수 있는데 아래와 같이 모듈 지원하는 모든(상위, 하위) 버전을 확인하기 위해서는 아래와 같이 확인을 하면 됩니다.

4. 모듈이 지원하는 모든 버전 확인하기

해당 명령도 터미널에서 확인을 하면 됩니다.

pip index versions flask-socketio

이 명령은 아래와 같이 해당 패키지의 버전 목록을 보여줍니다.

(py37_32) C:\Users\SH_PER2\PycharmProjects\bot\ChatGPT>pip index versions flask-socketio
WARNING: pip index is currently an experimental command. It may be removed/changed in a future release without prior warning.
flask-socketio (5.3.6)
Available versions: 5.3.6, 5.3.5, 5.3.4, 5.3.3, 5.3.2, 5.3.1, 5.3.0, 5.2.0, 5.1.2, 5.1.1, 5.1.0, 5.0.3, 5.0.2, 5.0.1, 5.0.0, 4.3.2, 4.3.1, 4.3.0, 4.2.1, 4.2.0, 4.1.1, 4.1.0, 4.0.0, 3.3.2, 3.3.1, 3.3.0, 3.2.2, 3.2.1, 3.2.0, 3.1.2, 3.1.1
, 3.1.0, 3.0.2, 3.0.1, 3.0.0, 2.9.6, 2.9.5, 2.9.4, 2.9.3, 2.9.2, 2.9.1, 2.9.0, 2.8.6, 2.8.5, 2.8.4, 2.8.3, 2.8.2, 2.8.1, 2.8.0, 2.7.2, 2.7.1, 2.7.0, 2.6.2, 2.6.1, 2.6, 2.5, 2.4, 2.3, 2.2, 2.1, 2.0, 1.2, 1.1, 1.0, 0.6.0, 0.5.0, 0.4.3, 0
.4.2, 0.4.1, 0.4.0, 0.3.8, 0.3.7, 0.3.6, 0.3.5, 0.3.4, 0.3.3, 0.3.2, 0.3.1, 0.3.0, 0.2.2, 0.2.1, 0.2.0, 0.1.0
  INSTALLED: 5.3.6
  LATEST:    5.3.6

이러한 방법으로 특정 패키지의 전체 버전 목록을 확인하고 원하는 버전으로 업그레이드하거나 다운그레이드할 수 있습니다.

마지막으로 모듈의 버전을 변경하는 코드에 대해 알아보도록 하겠습니다.

5. 모듈의 버전 업데이트

일반적으로 버전을 업데이트 하는 방식은 크게 2가지로 나뉩니다.

최신 버전으로 업그레이드, 그리고 다른 버전(하위 버전)으로 변경하는 방식입니다.

5-1. 가장 최신 버전으로 업그레이드

모듈 설치하는 기본 코드에 --upgrade 옵션을 사용합니다.

pip install flask-socketio --upgrade

이 명령은 최신 버전을 찾은 후 설치합니다.

5-2. 특정 버전 설치

패키지 이름과 함께 버전 번호를 지정해 설치하면 됩니다.

예를 들어, Flask-SocketIO의 특정 버전(예: 5.2.0)을 설치하려면 다음과 같이 합니다:

pip install flask-socketio==5.2.0

이렇게 하면 지정한 버전이 설치되며 기존의 다른 버전은 자동으로 제거됩니다.

참고로 PyPI 사이트에서 각 모듈 별 버전을 확인하는 방법도 존재합니다.

https://pypi.org/project/Flask-SocketIO/#history

이것으로 간략히나마 모듈의 버전을 확인하고, 특정 버전으로 변경하는 것까지 알아 보았습니다.

감사합니다.

비동기식 프로그래밍을 위한 async/await, asyncio 사용법

인천고래 quant — Fri, 5 Apr 2024 18:36:18 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

이번 글에서는 비동기식 프로그래밍을 하는데 필요한 async/await 키워드 사용법에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

async/await 사용법

async와 await는 Python 3.5 이상에서 비동기 프로그래밍을 구현하기 위해 사용되는 키워드입니다. 이들을 사용하여 I/O 바운드 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

async

async 키워드는 함수 앞에 사용되며, 해당 함수를 '코루틴(coroutine)'으로 만듭니다.
코루틴은 비동기로 실행될 수 있는 함수입니다.
async 함수는 호출될 때 실행되지 않고, 대신에 'Future 객체'를 반환합니다. 실제 실행을 위해서는 await, asyncio.run(), event_loop.run_until_complete() 등을 사용해야 합니다.

await

await 키워드는 async로 정의된 함수 내에서만 사용할 수 있으며, 비동기로 실행될 코루틴의 완료를 기다립니다.
await은 비동기 함수가 결과를 반환할 때까지 기다리며, 해당 함수의 실행이 완료되면 결과를 반환받습니다.

예제: async와 await 사용

import asyncio

async def fetch_data():
    print("데이터를 가져오는 중...")
    await asyncio.sleep(2)  # 비동기적으로 2초 대기
    print("데이터 가져오기 완료")
    return {'data': 1}

async def main_function():
    data = await fetch_data()  # fetch_data 코루틴의 완료를 기다림
    print(data)

# 이벤트 루프 실행
asyncio.run(main_function())

asyncio 사용법

asyncio는 비동기 I/O를 위한 Python 표준 라이브러리로, 비동기 프로그래밍을 위한 고수준 API를 제공합니다.

이벤트 루프(Event Loop)

asyncio의 핵심 컴포넌트로, 프로그램이 실행되는 동안 계속 실행되는 루프입니다.
비동기 작업을 관리하고, 실행할 코루틴을 스케줄링하며, 완료된 코루틴의 결과를 처리합니다.

asyncio.run()

Python 3.7 이상에서 사용 가능한 함수로, 주어진 코루틴을 실행하고 완료될 때까지 기다립니다.
asyncio.run()은 이벤트 루프를 생성하고, 코루틴을 실행한 후, 루프를 닫습니다.

예제: asyncio와 aiohttp 사용

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  # aiohttp 세션 생성
        async with session.get(url) as response:  # URL로부터 비동기적으로 GET 요청
            return await response.text()  # 응답 본문을 비동기적으로 읽음

async def main():
    url = "http://python.org"
    data = await fetch_url(url)
    print(data[:100])  # 받아온 데이터의 앞부분만 출력

asyncio.run(main())

위 예제에서는 asyncio와 aiohttp를 사용하여 비동기적으로 웹 페이지를 가져오는 간단한 스크립트를 구현했습니다. asyncio를 사용함으로써 복잡한 I/O 작업을 효율적으로 관리할 수 있으며, 프로그램의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

오늘은 async/await, asyncio 사용법을 통해서 비동기식 프로그래밍 호출되는 방식에 대해 알아보았습니다.

감사합니다.

웹 스크래핑을 통한 비동기 프로그래밍 필요성의 이해

인천고래 quant — Fri, 5 Apr 2024 17:55:51 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

이번 글에서는 비동기와 동기식 함수를 만들고 호출하는 방법에 대해 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

프로그래밍을 하다 보면 간단한 데이터를 가져오거나 연산을 하는 경우도 발생이 되고 대용량 데이터를 DB에서 가져오기도 합니다. 그리고 웹 상에서 필요한 데이터를 추출하기도 하죠.

컴퓨터가 고사양이 되다보니 데이터를 연산하는 속도가 빨라지다 보니 결과도 빠르게 나오게 되는데 외부에서 필요한 데이터를 추출하는 과정을 거치는 작업은 네트워크를 거치다 보니 당연히 결과를 얻는데 시간 지연이 발생되게 됩니다.

위의 과정을 아래와 같이 기능별로 항목을 구분하여 함수화 하고 동기식 처리 형태로 코드를 구현해 보도록 하겠습니다.

기능 항목

연산작업
웹 스크래핑

동기식 프로그래밍

파이썬 코드를 기준으로 동기식 프로그래밍에 대해 알아보도록 하겠습니다.

동기식 프로그래밍이란 한 행씩 명령을 수행하고 해당 명령이 수행 완료되기 전까지는 그 다음행으로 명령이 안 넘어가는 것을 의미합니다.

아래의 코드를 보면 웹 사이트에 접속해서 타이틀 제목을 가져오는 get_title_sync() 함수와

데이터를 연산하는 함수로 perform_calculation_sync() 함수가 존재합니다.

위에서 정의한 기능별 항목 2가지를 함수화한 것입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def get_title_sync(url):
    start_time = time.time()
    print(f"{url} 스크래핑 시작...")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    title = soup.title.string
    end_time = time.time()
    print(f"{url} 스크래핑 끝... {end_time - start_time}")

    return title


def perform_calculation_sync():
    start_time = time.time()
    print("for문으로 100만까지 더하기 시작 ...")
    result = sum([i for i in range(1000000)])
    end_time = time.time()
    print(f"더하기 끝: {result}, {end_time - start_time}")


def main_sync():
    start_time = time.time()
    urls = ['https://naver.com', 'https://daum.net', 'https://bing.com']

    # 웹 스크래핑 작업 실행
    titles = [get_title_sync(url) for url in urls]
    print(f"Scraped Titles: {titles}")

    # 계산 작업 실행
    perform_calculation_sync()
    end_time = time.time()
    print(f"프로그램 종료: {end_time - start_time}")


main_sync()

그리고 main_sync()함수에서 아래와 같이 get_title_sync() 함수를 호출하는데 urls의 길이만큼 즉, 3번을 호출하게 하였습니다.

    urls = ['https://naver.com', 'https://daum.net', 'https://bing.com']

    # 웹 스크래핑 작업 실행
    titles = [get_title_sync(url) for url in urls]
    print(f"Scraped Titles: {titles}")

웹 스크래핑 호출이 끝나면 아래와 같이 계산 작업을 실행하도록 호출을 해 줍니다.

    # 계산 작업 실행
    perform_calculation_sync()

위의 코드들 중에 time 관련 코드는 해당 함수의 기능을 시작할 때의 시간과 끝날 때의 시간을 기록하기 위해 로그용으로 추가해 놨습니다.

위의 코드를 복사하시는 대신에 아래의 첨부 파일을 다운로드하시면 확인할 수 있습니다.

동기방식_동기2.py

0.00MB

해당 코드를 실행하면 아래와 같은 결과가 나옵니다.

동기식 결과

웹 스크래핑 함수 호출
naver.com 스크래핑을 시작하고 끝이 나야 urls 리스트에 있는 항목 중 다음 순서의 url(daum.net)이 실행
웹 스크래핑 함수 종료, 리턴 결과 출력
연산 함수 수행, 프로그램 종료.

이런 식으로 코드를 하나씩 순차적으로 실행하게 되는 것을 동기식 프로그래밍이라고 합니다.

파이썬에서는 별도의 요구사항 없이 호출하게 되면 무조건 동기식 프로그래밍 형태의 코드가 되는 것입니다.

여기에서 의문이 생깁니다.

get_title_sync() 함수에서 오랜 시간이 걸리는 작업이 존재한다면???

예를 들어 해당 함수에 주식 데이터를 가져오기 위해 종목별로 웹 스크래핑을 하는 코드가 있다고 가정을 할 경우

함수의 기능을 완료함에 있어서 짧게는 1시간 길게는 3시간 이상 소요될 수 있습니다.

이런 경우라면 perform_calculation_sync() 함수는 get_title_sync()가 끝나는 시간(길게는 3시간 이상)이 지나야 실행이 됩니다.

웹 스크래핑이 아니라 데이터베이스에서 쿼리를 이용하여 데이터를 가져오는 경우도 마찬가지가 될 것이고

키움 OpenAPI에서 주가 데이터를 받아오거나 할 때에도 데이터를 안 받았으니 다른 작업을 못하게 됩니다.

멀티태스킹이 안 되는 것이죠.

그래서 비동기화 작업이 필요하게 됩니다.

그러면 데이터를 로드하고 전달하는 과정에서 발생하는 지연 시간 동안 다른 작업을 수행할 수 없는 문제를 해결하기 위해 아래와 같은 비동기 방법들이 존재합니다.

콜백 함수 사용: 비동기 처리가 완료될 때 호출될 콜백 함수를 정의하여, 데이터 로딩이 끝나는 즉시 특정 작업을 시작할 수 있습니다. 이 방법은 비동기 작업이 완료된 후에 필요한 다음 단계를 즉시 실행할 수 있도록 합니다.
프로미스(Promise)와 async/await 사용: 자바스크립트의 프로미스(Promise)와 async/await 문법을 사용하여 비동기 작업을 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다. 프로미스를 사용하면 비동기 작업이 성공적으로 완료되었을 때와 오류가 발생했을 때의 처리를 간결하게 작성할 수 있으며, async/await를 사용하면 비동기 코드를 동기 코드처럼 읽고 작성할 수 있습니다.
멀티 스레딩 또는 멀티 프로세싱: 파이썬에서는 threading 또는 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 주요 작업을 수행하는 동안 다른 스레드나 프로세스에서 데이터 로딩과 같은 비동기 작업을 수행할 수 있어, 애플리케이션의 전반적인 반응성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이벤트 루프 활용: 특히 Node.js 같은 환경에서는 이벤트 루프를 사용하여 비동기 작업을 관리합니다. 이벤트 루프를 통해 비동기 작업의 완료를 기다리면서도, 다른 작업을 계속해서 처리할 수 있습니다.
웹워커(Web Workers) 사용: 브라우저 환경에서는 웹워커를 사용하여 병렬 처리를 할 수 있습니다. 웹워커는 메인 스레드와는 별개의 백그라운드 스레드에서 코드를 실행할 수 있게 해 주어, 메인 스레드의 UI 업데이트나 다른 작업을 방해받지 않고 비동기 작업을 수행할 수 있습니다.

위의 방법들은 비동기 작업 중에 발생할 수 있는 대기 시간을 최소화하고, 애플리케이션의 전반적인 효율성과 반응성을 향상하는 데 도움이 될 수 있을 것이라 생각되고 각 방법의 구현 방식과 장단점을 고려하여 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요할 것으로 보입니다.

비동기식 프로그래밍

그럼 동기식 코드를 비동기식 코드로 전환을 해 보도록 하겠습니다.

아래의 코드를 참고해 주세요.

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
import time


async def get_title_async(url):
    start_time = time.time()
    print(f"{url} 스크래핑 시작...")
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            soup = BeautifulSoup(await response.text(), 'html.parser')
            end_time = time.time()
            print(f"{url} 스크래핑 끝... {end_time - start_time}")
            return soup.title.string


async def perform_calculation():
    start_time = time.time()
    # 여기에서는 간단한 예로 숫자 계산을 수행합니다.
    print("for문으로 100만까지 더하기 시작 ...")
    result = sum([i for i in range(1000000)])
    end_time = time.time()
    print(f"더하기 끝: {result}, {end_time - start_time}")


async def main():
    start_time = time.time()
    urls = ['https://naver.com', 'https://daum.net', 'https://bing.com']

    # 웹 스크래핑과 계산 작업을 동시에 실행
    # gather()를 사용하여 모든 작업을 동시에 실행하고 결과를 저장합니다.
    results = await asyncio.gather(
        *(get_title_async(url) for url in urls),
        perform_calculation()
    )

    # 스크래핑한 제목들을 출력합니다. 계산 결과는 마지막에 포함되어 있으므로 제외합니다.
    titles = results[:-1]  # 계산 작업의 결과를 제외한 나머지가 제목 리스트입니다.
    print(f"Scraped Titles: {titles}")
    end_time = time.time()
    print(f"프로그램 종료: {end_time - start_time}")

asyncio.run(main())

해당 코드는 아래의 첨부파일로 올려놓겠습니다.

동기방식_비동기2.py

0.00MB

각각의 코드를 확인하기 전에 바로 실행결과부터 확인을 해 보도록 하겠습니다.

비동기식 결과

어떤가요? 호출은 정상적으로 웹스크래핑 함수를 호출하였고 그 뒤에 연산 함수까지 호출이 되었으나 웹 스크래핑 결과를 기다리지 않고 호출만 된 상태이며 각각의 웹 스크래핑 결과는 리턴되는 시점에 맞춰서 각자 알아서 끝나게 됩니다.

한 사람 한 사람에게 가서 일 시켜서 결과를 확인한 후 다른 사람에게 일을 시키러 가는 게 아니라

한 사람 한 사람에게 가서 일은 시키지만 결과는 각자 보고하게 해 두는 결과라고 볼 수 있겠네요.

아래의 비교 결과를 보면 좀 더 이해하기 쉬우실 거예요.

더군다나 프로그램 종료하는 시간도 좀 더 줄었네요.

파이썬 함수의 동기 비동기 결과

오늘은 동기화 코드가 동작되는 방식을 통해 비동기화 코드가 왜 필요한지에 대해 알아보았으며

그럼 각각의 비동기화를 만드는 코드에 대해서는 다음 글에서 알아보도록 하겠습니다.

오늘도 제 사이트를 찾아와 주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.

데이터프레임을 엑셀로 변환시 메모리 에러가 발생하는 이유에 대하여.

인천고래 quant — Fri, 5 Apr 2024 00:45:40 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

데이터베이스를 사용하지 않고 시계열 데이터를 엑셀 파일로 관리하는 경우가 있는데요.

예를 들어 통합적인 관리를 하기 위해 개별적인 종목별 주가 데이터가 저장된 엑셀 파일을 모두 로드해서 하나의 데이터프레임에 저장한 뒤 엑셀 파일로 통합하는 경우가 있습니다.

이 때 각 종목의 데이터가 많은 경우 메모리 부족 (MemoryError) 에러가 발생이 될 수 있습니다.

일반적으로 데이터프레임은 메모리에 상주해 있는 데이터이고 엑셀로 저장을 할 때 추가적인 메모리를 사용하지 않아도 될 것 같은데 실제로는 추가적인 메모리를 필요로 함으로써 메모리가 부족한 현상이 발생되게 됩니다.

좀 더 자세히 말씀을 드리자면

데이터프레임을 엑셀 파일로 변환할 때 추가적인 메모리 사용이 발생하는 이유는 변환 과정에서 생기는 메모리 오버헤드 때문입니다.

여기에는 몇 가지 주요 요인이 있습니다:

1. 데이터 변환 및 서식 지정 데이터프레임을 엑셀 파일로 변환할 때, pandas와 openpyxl 같은 라이브러리는 내부적으로 데이터의 형식을 변경하고, 엑셀 파일에 맞게 서식을 지정합니다. 이 과정에서 원본 데이터프레임 외에 추가적인 메모리가 사용됩니다. 예를 들어, 날짜나 숫자 데이터를 엑셀에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하거나, 셀 서식을 설정하는 등의 작업이 포함됩니다.

2. 임시 객체 생성 엑셀 파일로의 변환 과정에서는 원본 데이터 외에도 여러 임시 객체가 메모리에 생성될 수 있습니다. 예를 들어, pandas는 내부적으로 엑셀 파일을 생성하기 위해 데이터를 임시 버퍼에 저장하거나, openpyxl 객체를 생성하여 데이터를 관리할 수 있습니다. 이러한 임시 객체들도 메모리를 추가로 사용합니다.

3. 파일 쓰기 버퍼 실제 파일로 저장하는 과정에서는 파일 쓰기 버퍼가 사용됩니다. 이 버퍼는 디스크에 데이터를 효율적으로 쓰기 위해 메모리에 임시로 데이터를 저장하는 공간입니다. 특히, 대용량 데이터를 처리할 때는 이러한 버퍼링 과정이 메모리 사용량을 증가시킬 수 있습니다.

4. 라이브러리의 메모리 관리 방식 사용하는 라이브러리(pandas, openpyxl 등)의 내부 구현에 따라 메모리 관리 방식이 다를 수 있습니다. 일부 라이브러리는 메모리 효율성을 최적화하기 위해 설계되었지만, 데이터를 파일로 변환하는 과정에서는 필연적으로 추가 메모리가 필요할 수 있습니다.

이러한 이유로, 이미 메모리에 로드되어 있는 데이터프레임을 엑셀 파일로 변환하는 과정에서도 추가적인 메모리 사용이 발생할 수 있으며, 이는 메모리 오버헤드로 인해 MemoryError를 발생시킬 수 있습니다. 대용량 데이터를 처리할 때는 이러한 메모리 사용량을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

그럼 아래와 같이 대용량의 데이터프레임을 엑셀 파일로 만들 때 발생하는 메모리 오류를 해결 방법은 없는 걸까요?

all_signals_df.to_excel(f"data/signal/081_all_signals_data_{today_date_str}.xlsx", index=True)

메모리 에러를 해결할 수 있는 방법은 아래와 같습니다.

        if len(all_signals_df) > 0:
            file_path = f"data/signal/081_all_signals_data_{today_date_str}.xlsx"
            # openpyxl Workbook 생성
            wb = Workbook()
            ws = wb.active

            # 엑셀 파일의 첫 번째 행에 컬럼명 추가
            ws.append(list(all_signals_df.columns))

            # all_signals_df의 각 행을 엑셀 파일에 추가
            for index, row in all_signals_df.iterrows():
                ws.append(list(row))

            # 엑셀 파일 저장
            wb.save(file_path)
            print("모든 종목에 대한 Signal 정보를 취합하였습니다.")

위와 같은 방식의 코드는 all_signals_df 데이터프레임의 각 행을 순회하며,

각 행의 데이터를 새로운 엑셀 파일의 행으로 추가합니다. 첫 번째 행에는 데이터프레임의 컬럼명을 추가합니다.

이 방식은 데이터프레임 전체를 한 번에 메모리에 로드하여 엑셀 파일로 저장하는 것이 아니라,

한 행씩 순차적으로 파일에 쓰므로 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

이렇게 수정한 코드는 pandas의 to_excel() 메서드를 사용하는 것보다 메모리 사용량을 크게 줄이면서 대용량 데이터를 엑셀 파일로 저장할 때 유용합니다.

이번 글을 통해 엑셀로 변환시 메모리 부족 현상을 없애고 우회하여 엑셀로 저장하는 코드에 대해 알아보았습니다.

수고 하셨습니다.

감사합니다.

32비트 가상환경과 64비트 가상환경 구축 명령어의 차이점에 대하여

인천고래 quant — Thu, 4 Apr 2024 21:08:34 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

오늘은 이전 글에서 만들었던 64비트 가상환경과 32비트 가상환경을 만드는 명령어 구문에 대해 알아보고 각각의 차이점에 대해서도 설명을 해 보는 시간을 가져보겠습니다.

conda create -n py37_64 python=3.7와 set CONDA_FORCE_32BIT=1 && conda create -n py37_32 python=3.7 명령어는 아나콘다를 이용하여 가상환경을 생성하는 명령어이지만, 각각 64비트와 32비트 환경을 생성하는 데 사용됩니다.

이들 명령어의 주요 차이점을 간단히 설명하겠습니다.

아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기

안녕하세요. 인천고래입니다. 아나콘다와 같은 패키지 관리 및 환경 관리 시스템을 사용해서 생성된 환경들은 모두 독립적인 가상환경이라고 할 수 있습니다. 이러한 가상환경은 실제 시스템에

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아나콘다에서 32비트 가상환경 만들기

안녕하세요. 인천고래입니다. 이번 글에서는 키움OpenAPI와 연계를 하는 파이썬 자동매매 프로그램을 구동시킬 수 있는 32비트 환경을 구축해 보도록 하겠습니다. (이전 글에서는 아나콘다에서 64

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64비트 환경 생성

명령어: conda create -n py37_64 python=3.7

설명: 이 명령어는 이름이 py37_64이고, Python 3.7 버전을 포함하는 새로운 가상환경을 생성합니다.

명시적으로 64비트를 요구하지 않아도, 실행 중인 운영 체제의 아키텍처와 일치하는 환경이 생성됩니다.

즉, 64비트 운영 체제에서는 기본적으로 64비트 가상환경이 생성됩니다.

32비트 환경 생성

명령어: set CONDA_FORCE_32BIT=1 && conda create -n py37_32 python=3.7

설명: 이 명령어는 두 부분으로 나뉩니다.

set CONDA_FORCE_32BIT=1
환경 변수 CONDA_FORCE_32BIT를 1로 설정하여, 이후에 생성되는 conda 환경을 강제로 32비트로 만들라는 지시입니다.
&&
첫 번째 명령어가 성공적으로 실행된 후에 두 번째 명령어를 실행하라는 의미입니다.
conda create -n py37_32 python=3.7
명령어는 이름이 py37_32인 32비트 Python 3.7 환경을 생성합니다.

차이점 요약

64비트 환경 생성 명령어는 추가 설정 없이 현재 시스템의 아키텍처에 맞는 환경을 생성합니다.

32비트 환경 생성 명령어는 CONDA_FORCE_32BIT 환경 변수를 설정하여 명시적으로 32비트 환경을 생성하도록 합니다.

이는 64비트 시스템에서도 32비트 환경을 만들기 위해 사용됩니다.

두 명령어 사이의 주요 차이점은 생성되는 가상환경의 아키텍처 타입입니다.

32비트 환경은 특히 오래된 소프트웨어나 라이브러리를 사용해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.

이번 글에서는 64비트 가상환경 생성 명령어와 32비트 가상환경 생성 명령어의 차이점에 대해 알아보았습니다.

감사합니다.

아나콘다에서 32비트 가상환경 만들기

인천고래 quant — Thu, 4 Apr 2024 21:00:27 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

이번 글에서는 키움OpenAPI와 연계를 하는 파이썬 자동매매 프로그램을 구동시킬 수 있는 32비트 환경을 구축해 보도록 하겠습니다. (이전 글에서는 아나콘다에서 64비트 가상환경을 만들어 봤었는데요~ 아래 링크 확인해주세요.)

아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기

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자 그러면 아나콘다 환경에서 32비트 가상환경을 구축해보겠습니다. 32비트 가상환경을 구축하는 것은 아주 쉽습니다.

1. 아래와 같이 아나콘다 프롬프트(관리자 권한으로 실행 필수)에서 아래와 같은 명령어를 입력합니다.

명령어 : set CONDA_FORCE_32BIT=1 && conda create -n py37_32 python=3.7

위의 명령어를 입력하면 실행이 되는데 프롬프트가 한 번 꺼졌다가 아래와 같은 결과를 보여줍니다.

done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate py37_32
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate


(base) C:\Windows\system32>

중간에 Proceed? 와 같은 문구가 나오면 y를 입력해서 가상환경 세팅을 진행시킵니다.

2. 가상 환경이 제대로 만들어져 있는지 확인합니다.

명령어 : conda activate myenv

(base) C:\Windows\system32>conda info --envs

# conda environments:
#
base                  *  C:\ProgramData\Anaconda3
py37_32                  C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37_32
py37_64                  C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37_64

3. 만들어진 가상환경을 활성화 하고 버전을 확인합니다.

명령어 : conda activate py37_32

명령어 : python

명령어 : exit()

(base) C:\Windows\system32>conda activate py37_32


(py37_32) C:\Windows\system32>python
Python 3.7.13 (default, Mar 28 2022, 03:01:27) [MSC v.1916 32 bit (Intel)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()


(py37_32) C:\Windows\system32>

위와 같이 32 bit 라고 나오게 되면 32비트 환경이 구축 완료된 것입니다.

이로서 아나콘다에서 64비트 가상환경과 32비트 가상환경 구축을 완료하셨습니다.

수고 많으셨습니다. ^^

아나콘다에서 64비트 가상환경 만들기

인천고래 quant — Thu, 4 Apr 2024 20:44:41 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

아나콘다와 같은 패키지 관리 및 환경 관리 시스템을 사용해서 생성된 환경들은 모두 독립적인 가상환경이라고 할 수 있습니다. 이러한 가상환경은 실제 시스템에 설치된 기본 환경과는 독립적으로, 필요한 패키지와 라이브러리의 특정 버전을 설치하여 사용할 수 있도록 해줍니다.

가상 환경을 사용하는 이유는 다음과 같습니다:

의존성 관리: 프로젝트별로 다른 버전의 패키지를 사용할 수 있으며, 서로 충돌 없이 독립적으로 관리할 수 있습니다.
환경 격리: 가상 환경은 프로젝트별로 필요한 패키지와 그 의존성만을 포함하므로, 프로젝트간의 의존성 충돌을 방지합니다.
편리한 복제 및 배포: 가상 환경을 통해 프로젝트의 패키지 요구 사항을 쉽게 다른 시스템에 복제하거나 배포할 수 있습니다.

따라서, py37_64 가상 환경은 64비트 아키텍처를 지원하는 Python 3.7과 관련 패키지들을 포함하는 독립된 환경입니다. 이 환경은 실제 물리적 시스템 환경이 아닌, 가상화된 환경에서 구동됩니다.

자 그러면 아나콘다 환경에서 64비트 가상환경을 구축해보겠습니다.

1. 아래와 같이 아나콘다 프롬프트(관리자 권한으로 실행 필수)에서 아래와 같은 명령어를 입력합니다.

명령어 : conda create -n py37_64 python=3.7

(base) C:\Windows\system32>conda create -n py37_64 python=3.7
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.10.3
  latest version: 24.3.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda



## Package Plan ##

  environment location: C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37_64

  added / updated specs:
    - python=3.7


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    ca-certificates-2024.3.11  |       haa95532_0         128 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         128 KB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates    pkgs/main/win-64::ca-certificates-2024.3.11-haa95532_0
  certifi            pkgs/main/win-64::certifi-2022.12.7-py37haa95532_0
  openssl            pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1w-h2bbff1b_0
  pip                pkgs/main/win-64::pip-22.3.1-py37haa95532_0
  python             pkgs/main/win-64::python-3.7.16-h6244533_0
  setuptools         pkgs/main/win-64::setuptools-65.6.3-py37haa95532_0
  sqlite             pkgs/main/win-64::sqlite-3.41.2-h2bbff1b_0
  vc                 pkgs/main/win-64::vc-14.2-h21ff451_1
  vs2015_runtime     pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
  wheel              pkgs/main/win-64::wheel-0.38.4-py37haa95532_0
  wincertstore       pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py37haa95532_2


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
ca-certificates-2024 | 128 KB    | ############################################################################ | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate py37_64
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate


(base) C:\Windows\system32>conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  C:\ProgramData\Anaconda3
py37_64                  C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37_64


(base) C:\Windows\system32>conda activate myenv
Could not find conda environment: myenv
You can list all discoverable environments with `conda info --envs`.


(base) C:\Windows\system32>conda activate py37_64

(py37_64) C:\Windows\system32>python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 16:06:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

중간에 Proceed? 와 같은 문구가 나오면 y를 입력해서 가상환경 세팅을 진행시킵니다.

2. 가상 환경이 제대로 만들어져 있는지 확인합니다.

명령어 : conda activate myenv

(base) C:\Windows\system32>conda info --envs

# conda environments:
#
base                  *  C:\ProgramData\Anaconda3
py37_64                  C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37_64

3. 만들어진 가상환경을 활성화 하고 버전을 확인합니다.

명령어 : conda activate py37_64

명령어 : python

(base) C:\Windows\system32>conda activate py37_64

(py37_64) C:\Windows\system32>python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 16:06:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

현재 실행되고 있는 python 명령을 중지하려면 exit() 명령어를 입력하면 됩니다.

그리고 현재의 가상환경을 나가려면 conda deactivate 명령어를 입력하시면 됩니다.

이것으로 64비트 가상환경 만들기를 완성하셨습니다.

수고 많으셨습니다. ^^

아나콘다 64비트에서 32비트잘못 만들어진 가상환경을 삭제하기

인천고래 quant — Thu, 4 Apr 2024 20:22:27 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

요즘 컴퓨터는 64비트인데 반해서 자동매매를 구축하려면 증권사(키움) OpenAPI와 연계를 해야 하니 32비트를 설치해야 하는데요 컴퓨터는 64비트이고 프로그램 환경은 32 비트라는 괴리가 발생합니다.

그래서 64비트에서도 32비트가 정상적으로 구동되게 하기 위해서 아나콘다 가상환경을 구축하게 되는데요.

많으신 분들이 도전과 실패를 거듭하면서 많은 실패작 가상환경을 만들어두고 그대로 쓰시는 경우가 빈번하더라고요.

그래서 컴퓨터를 클린하게 만들 수 있도록 잘못 만들어진 가상환경을 삭제하는 방법에 대해 알려드리고자 합니다.

아래의 절차대로 잘 따라 해 보시길 바라고요~ 원하시는 자동매매 프로그램 만드시길 바라겠습니다.

성투!!!

잘못 만들어진 가상환경을 삭제하기

1. 아나콘다 프롬프트를 관리자 권한으로 실행해서 기존에 설치가 된 가상환경이 있는지 체크합니다.
명령어 : conda info --envs

conda info --envs

아래와 같은 결과물이 나옵니다.
# conda environments:
#
base                  *  C:\ProgramData\Anaconda3
myenv32                  C:\Users\elroy\.conda\envs\myenv32
py37_32                  C:\Users\elroy\.conda\envs\py37_32
py37_64                  C:\Users\elroy\.conda\envs\py37_64

2. 만들어져 있는 가상환경이 32비트가 맞는지 확인을 합니다.

명령어: conda activate py37_32

(base) C:\Users\elroy>conda activate py37_32

(py37_32) C:\Users\elroy>python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 16:06:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

위와 같이 base환경에서 py37_32 환경을 활성화가 되는데 이후 python 명령을 입력해서 실행해 보면
파이썬 버전과 기타 다른 정보들이 나올 겁니다.
혹시라도 위와 같이 64bit 형식으로 나오면 환경이름만 32비트이고 환경 자체는 64비트인 겁니다.
>>>라고 나와 있는 부분에 exit()를 입력해서 현재 실행되고 있는 python 명령을 중지시킵니다.
이제 잘못 만들어진 환경을 삭제를 해 줘야겠죠?
단, 지금 현재 활성화(activate)되어 있는 환경이 py37_32 환경이니 기본 환경으로 바꾼 뒤에 py37_32 환경으로 변경해야 합니다.

3. 활성화된 환경을 비활성화하기 위해 아나콘다 프롬프트에서 아래와 같이 입력해보세요.
명령어 : conda deactivate

(py37_32) C:\Users\elroy>conda deactivate

(base) C:\Users\elroy>

4. 기본 환경(base)으로 돌아왔습니다. 이 상태에서 삭제를 원하는 'py37_32' 환경을 삭제하려면 아래와 같이 입력합니다.
명령어: conda remove --name py37_32 --all

conda remove --name py37_32 --all

해당 명령어를 입력하면 Proceed ([y]/n)? 와 같은 문구가 나오는데
삭제 명령어를 실행할 거냐는 질문에 y를 입력하시면 됩니다. 그러면 아래와 같이 진행이 됩니다.

(base) C:\Users\elroy>conda remove --name py37_32 --all

Remove all packages in environment C:\Users\elroy\.conda\envs\py37_32:


## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\elroy\.conda\envs\py37_32


The following packages will be REMOVED:

  ca-certificates-2023.12.12-haa95532_0
  certifi-2022.12.7-py37haa95532_0
  openssl-1.1.1w-h2bbff1b_0
  packaging-21.3-pyhd3eb1b0_0
  pip-22.3.1-py37haa95532_0
  ply-3.11-py37_0
  pyparsing-3.0.9-py37haa95532_0
  pyqt5-sip-12.11.0-py37hd77b12b_0
  python-3.7.16-h6244533_0
  setuptools-65.6.3-py37haa95532_0
  sip-6.6.2-py37hd77b12b_0
  sqlite-3.41.2-h2bbff1b_0
  toml-0.10.2-pyhd3eb1b0_0
  vc-14.2-h21ff451_1
  vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
  wheel-0.38.4-py37haa95532_0
  wincertstore-0.2-py37haa95532_2

Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

(base) C:\Users\elroy>

5. 마지막으로 아래와 같이 삭제 시도한 환경이 삭제가 되어있는지 재 확인을 하면 됩니다.

명령어 : conda info --envs

(base) C:\Users\elroy>conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  C:\ProgramData\Anaconda3
myenv32                  C:\Users\elroy\.conda\envs\myenv32
py37_64                  C:\Users\elroy\.conda\envs\py37_64

파이썬으로 엑셀 파일의 컬럼명 변경하기

인천고래 quant — Sat, 30 Mar 2024 16:29:00 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

데이터베이스가 아닌 엑셀 파일로 주가 데이터를 저장하는 경우가 있는데요

이런 경우에 특정 셀의 값을 업데이트하기 위해 엑셀 파일을 열어서 수정하는 경우가 있습니다.

파이썬에서는 이런 기능을 지원하는데 오늘은 엑셀 파일의 컬럼명을 변경하는 코드를 작성해 보겠습니다.

엑셀파일이 있는지 확인
openpyxl , load_workbook모듈을 사용하여 엑셀시트의 인스턴스 생성
활성화된 시트 지정
시트의 첫번째 행의 셀들 중에서 "날짜"로 되어 있는 컬럼이 있는지? 확인
엑셀 인스턴스 저장하고 끝내기.

from openpyxl import load_workbook as xlsx_load_workbook

            try:
                # 기존의 파일이 존재하면 마지막 행의 데이터 날짜 이후부터 데이터를 가져오도록 수정.
                if os.path.exists(stock_data_file_name):
                    # 첫 번째 행(컬럼명이 있는 행)의 "날짜"를 "Date"로 변경해서 저장.
                    workbook = xlsx_load_workbook(stock_data_file_name)
                    sheet = workbook.active  # 활성 시트 사용
                    for cell in sheet[1]:  # 첫 번째 행을 순회
                        if cell.value == "날짜":
                            cell.value = "Date"
                            break
                    workbook.save(filename=stock_data_file_name)

Python의 timedelta 사용법, 두 날짜 차이를 계산

인천고래 quant — Sat, 30 Mar 2024 11:54:06 +0900

Python의 datetime 모듈은 날짜와 시간을 다루는 데 필수적인 기능을 제공합니다.

특히, timedelta 클래스는 두 날짜나 시간 사이의 차이를 표현할 때 매우 유용합니다.

이 글에서는 timedelta의 사용법과 다양한 속성과 함께 그 활용 방법을 실제 예제를 통해 어떻게 날짜 계산을 수행할 수 있는지 알아보겠습니다.

timedelta란?

timedelta 객체는 두 날짜 또는 시간 사이의 차이를 나타내는 데 사용되며, 일(days), 초(seconds), 마이크로초(microseconds) 등 다양한 시간 단위로 이루어져 있습니다.

예를 들어, 두 날짜 차이의 계산을 한다는 것은 timedelta 객체로 자동변환되어
특정 프로젝트의 시작일과 종료일 사이의 기간을 계산하거나, 특정 이벤트까지 남은 시간을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

from datetime import datetime

def calculate_trade_volume_ratio(stock_code, start_date_str, end_date_str):
    start_date = datetime.strptime(start_date_str, "%Y-%m-%d")
    end_date = datetime.strptime(end_date_str, "%Y-%m-%d")
    
    # 전달받은 날짜의 기간을 계산하여 반환
    period = end_date - start_date
    
    return period.days  # 날짜 수를 반환

# 예시 실행
calculate_trade_volume_ratio('SomeStockCode', '2019-01-01', '2019-01-30')

위 코드에서 함수를 호출할 때에는 문자열 형식의 날짜를 전달하지만 함수 내에서는 start_date와 end_date는 datetime 타입의 객체로 가정하고 있습니다.

datetime 라이브러리를 사용하면 특정 날짜를 datetime 객체로 표현할 수 있으며, 이러한 객체들 사이의 차이를 계산하여 timedelta 객체를 얻을 수 있습니다.

period = end_date - start_date 이 부분은 end_date에서 start_date를 빼서 두 날짜 사이의 기간을 timedelta 객체로 반환합니다.

timedelta 객체는 기간을 일, 초, 마이크로초 단위로 표현합니다.

return period.days는 이 timedelta 객체에서 일(day) 단위의 값을 반환합니다.

따라서, 전달받은 두 날짜 사이의 총 일수를 얻을 수 있게 됩니다. 예를 들어, 2019-01-01과 2019-01-30 사이의 기간을 계산하면, 결과는 29일이 됩니다. 이는 시작일을 포함하지 않고 종료일까지의 전체 일수를 나타냅니다. (주말 포함)

그럼 세부적으로 timedelta의 속성과 예시에 대해 알아보도록 하겠습니다.

timedelta의 주요 속성

timedelta 객체는 주로 다음과 같은 속성을 포함하고 있습니다
days: 일 수를 나타냅니다. 최대치나 최소치에 제한이 없으며, 음수 값도 가질 수 있습니다.
seconds: 일(day) 단위를 제외한 시간을 초(second) 단위로 나타냅니다.
값의 범위는 0부터 86399(23시간 59분 59초)까지입니다.
microseconds: 마이크로초 단위의 시간을 나타냅니다. 값의 범위는 0부터 999999까지입니다.

timedelta 객체 생성하기

timedelta 객체는 datetime 모듈의 일부로, 다음과 같이 다양한 시간 단위를 이용하여 생성할 수 있습니다:

from datetime import timedelta

# 예제 timedelta 객체 생성
example_timedelta = timedelta(days=5, seconds=3600, microseconds=100000)

print(f"일: {example_timedelta.days}")
print(f"초: {example_timedelta.seconds}")
print(f"마이크로초: {example_timedelta.microseconds}")

timedelta를 활용한 날짜 계산

timedelta는 날짜 계산에 유용하게 사용됩니다.

예를 들어, 특정 날짜에서 일정 기간을 더하거나 빼는 계산이 가능합니다:

from datetime import datetime, timedelta

# 현재 날짜 및 시간
now = datetime.now()

# 10일 후와 3시간 전 계산
ten_days_later = now + timedelta(days=10)
three_hours_ago = now - timedelta(hours=3)

print(f"현재: {now}")
print(f"10일 후: {ten_days_later}")
print(f"3시간 전: {three_hours_ago}")

timedelta의 활용 예시

timedelta 객체는 두 날짜 사이의 차이를 계산하거나 특정 기간을 나타낼 때 유용합니다.

예를 들어, 프로젝트의 예상 기간을 계산하거나, 미래의 특정 이벤트까지 남은 시간을 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

timedelta의 추가 속성: total_seconds()

total_seconds(): timedelta 객체가 나타내는 전체 기간을 초 단위로 반환합니다.

이 메소드는 일, 시, 분, 초, 마이크로초를 모두 초 단위로 환산하여 반환합니다.

from datetime import timedelta

duration = timedelta(days=1, hours=2, minutes=30)
print(f"총 초: {duration.total_seconds()}")

결론

timedelta는 Python에서 날짜와 시간을 다룰 때 매우 유용한 클래스입니다. timedelta의 다양한 속성과 메소드를 이해하고 활용함으로써, 복잡한 날짜 계산도 쉽게 해결할 수 있습니다.

이 글을 통해 timedelta의 다양한 속성과 활용 방법에 대해 자세히 알아보았습니다.

timedelta를 활용한 날짜 및 시간 계산 기법을 잘 이해하고 활용하면, Python 프로그래밍에 있어서 보다 효율적으로 작업할 수 있을 것이라 생각합니다.

감사합니다.

strptime()과 strftime()의 차이점: 날짜와 문자열 사이의 변환 마스터하기

인천고래 quant — Sat, 30 Mar 2024 11:04:55 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

날짜와 시간을 다루는 것은 거의 모든 프로그래밍 프로젝트에서 흔히 마주치는 과제입니다.

특히, 날짜 데이터를 사용자가 읽을 수 있는 문자열로 표시하거나, 사용자 입력을 날짜 객체로 변환해야 할 때가 자주 있죠. Python에서는 이런 작업을 쉽게 할 수 있도록 strptime()과 strftime() 두 함수를 제공합니다.

이 두 함수는 비슷해 보일 수 있지만, 서로 다른 역할을 합니다.

이 블로그 글에서는 strptime()과 strftime()의 차이점을 이해하기 쉽게 설명하려고 합니다.

strptime(): 문자열을 날짜 객체로 변환하기

strptime() 함수는 "string parse time"의 약자로, 문자열 형태의 날짜를 Python의 datetime 객체로 변환하는 데 사용됩니다. 즉, 사용자로부터 입력받은 날짜와 시간을 문자열로 나타낸 것을, Python이 이해할 수 있는 실제 날짜 객체로 변환할 때 필요한 함수입니다.

사용 예시

from datetime import datetime

date_string = "2023-03-28 12:34:56"
date_object = datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

print(date_object)  # 출력: 2023-03-28 12:34:56

위 예시에서는 "2023-03-28 12:34:56"이라는 문자열을 datetime 객체로 변환하고 있습니다.

strptime() 함수의 두 번째 인자는 문자열의 형식을 지정하는데, 이는 Python이 어떤 부분이 년도, 월, 일, 시, 분, 초인지를 인식할 수 있게 해줍니다.

[ 문자열 형식 ]

%Y : 앞의 빈자리를 0으로 채우는 4자리 연도 숫자

%m : 앞의 빈자리를 0으로 채우는 2자리 월 숫자

%d : 앞의 빈자리를 0으로 채우는 2자리 일 숫자

%H, %M, %S : 시, 분, 초 숫자

strftime(): 날짜 객체를 문자열로 변환하기

strftime() 함수는 "string format time"의 약자로, Python의 datetime 객체를 사용자가 읽을 수 있는 문자열 형태로 변환할 때 사용됩니다.

즉, 프로그램 내부에서 사용하는 날짜 객체를 로그 기록, 사용자 인터페이스 등에서 필요한 문자열 형태로 표시할 때 필요한 함수입니다.

사용 예시

from datetime import datetime

now = datetime.now()
date_string = now.strftime("%Y년 %m월 %d일 %H시 %M분 %S초")

print(date_string)  # 출력 예: "2023년 03월 28일 12시 34분 56초"

이 예시에서는 현재 시간을 나타내는 datetime 객체를 "2023년 03월 28일 12시 34분 56초"와 같은 형태의 문자열로 변환하고 있습니다. strftime() 함수를 사용하면, 날짜와 시간의 형식을 다양하게 지정할 수 있어, 다국어 지원이나 특정 형식 요구사항이 있는 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.

결론

strptime()과 strftime()은 Python에서 날짜와 문자열 사이의 변환을 도와주는 유용한 도구입니다.

strptime()은 문자열을 날짜 객체로 변환할 때, strftime()은 날짜 객체를 문자열로 변환할 때 사용됩니다.

이 두 함수를 적절히 활용하면, 날짜와 시간을 다루는 작업을 보다 수월하게 처리할 수 있습니다.

이것으로 글을 마치겠습니다. 감사합니다.

파이썬을 이용하여 시가총액, 거래대금 비중 가져오기

인천고래 quant — Thu, 28 Mar 2024 11:11:12 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

주식 시장에 투자하는 것은 많은 분석과 정보 수집을 필요로 합니다.

오늘은 특히 pykrx를 이용하여 주식 거래대금 비중을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

이 지표는 시장에서 해당 주식이 얼마나 활발하게 거래되고 있는지를 나타내주며, 투자 결정에 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.

거래대금 비중이란?

거래대금 비중은 특정 주식의 거래대금이 그 주식의 시가총액 대비 어느 정도의 비중을 차지하는지를 나타내는 지표입니다.

이 비율이 높을수록, 주식이 활발하게 거래되고 있음을 의미하며, 시장 내에서의 관심도가 높다고 해석할 수 있습니다.

거래대금 비중 계산 방법 Python과 pykrx 라이브러리를 사용해 간단하게 거래대금 비중을 계산할 수 있습니다.

pykrx에서 제공하는 각각의 개별 함수의 사용법에 대해서는 아래의 글을 참고하시기를 바랍니다.

GitHub - sharebook-kr/pykrx: KRX 주식 정보 스크래핑

KRX 주식 정보 스크래핑. Contribute to sharebook-kr/pykrx development by creating an account on GitHub.

github.com

아래는 거래대금 비중을 계산하기 위한 코드의 예시입니다.

from pykrx import stock
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def calculate_trade_volume_ratio(stock_code: str, days: int = 15):
    """
    주어진 종목의 최근 N일간의 거래대금 비중을 계산합니다.

    :param stock_code: 종목 코드
    :param days: 계산에 사용할 일 수
    :return: 거래대금 비중(%)
    """
    # 데이터 기간 설정
    end_date = datetime.now() - timedelta(days=1)
    start_date = end_date - timedelta(days=days)

    # 시가총액과 거래대금 정보 조회
    # 파이참 터미널에서 pykrx 설치하는 코드 : pip install pykrx
    df = stock.get_market_cap(start_date, end_date, stock_code)
    df = pd.DataFrame(df)

    # 현재 시가총액 및 최근 N일간의 거래대금 합산
    current_market_cap = df['시가총액'].iloc[-1]
    total_trade_value = df['거래대금'].sum()

    # 거래대금 비중 계산
    trade_volume_ratio = (total_trade_value / current_market_cap) * 100

    return round(trade_volume_ratio, 2)

# 사용 예
stock_code = '005930'
days = 15
trade_volume_ratio = calculate_trade_volume_ratio(stock_code, days)
print(f'거래대금 비중 : {trade_volume_ratio}%')

이 예제에서는 삼성전자의 최근 15일간의 거래대금 비중을 계산합니다.

출력 결과는 해당 주식의 시장 내 활동성을 나타내는 중요한 지표로 활용될 수 있습니다.

삼성전자 15일간의 거래대금 비중

마치며

주식 투자는 다양한 데이터와 지표를 분석하여 정보에 기반한 결정을 내리는 과정입니다.

거래대금 비중 계산은 그중 하나로, 시장에서의 주식 활동성과 관심도를 평가하는 데 유용한 도구이니 많은 활용을 하시면 좋을 것 같네요.

pandas_datareader와 FinanceDataReader의 차이점에 대하여

인천고래 quant — Wed, 27 Mar 2024 11:37:07 +0900

안녕하세요. 인천고래입니다.

오늘은 pandas_datareader와 FinanceDataReader의 차이점에 대해 알아보도록 하겠습니다.

모두 파이썬을 사용하여 금융 데이터를 가져오기 위한 라이브러리입니다.

각각의 라이브러리는 주식, 채권, 환율 등 다양한 금융 데이터를 손쉽게 다운로드할 수 있게 해주며, 주로 데이터 분석이나 금융 모델링에 사용됩니다.

그러나 이 두 라이브러리는 지원하는 데이터 소스, 기능, 사용 방법 등 여러 면에서 차이를 보입니다.

pandas_datareader

출시 시기: pandas_datareader는 먼저 출시되었으며, 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 생태계에서 널리 사용됩니다.
데이터 소스: Yahoo Finance, Google Finance(과거), FRED(Federal Reserve Economic Data), World Bank 등 다양한 국제 데이터 소스를 지원합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 일부 데이터 소스의 API가 변경되거나 중단되어 접근 가능한 데이터 소스가 변화할 수 있습니다.
주 사용 목적: 주식, 채권, 경제 지표 등 다양한 금융 및 경제 데이터에 접근하기 위해 사용됩니다.
사용법(코드)

import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime

start = datetime(2020, 1, 1)
end = datetime(2020, 12, 31)

# Yahoo Finance에서 애플(AAPL) 주식 데이터를 가져옵니다.
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)

FinanceDataReader

출시 시기: FinanceDataReader는 pandas_datareader 이후에 출시되었으며, 주로 한국 금융 시장의 데이터에 초점을 맞추고 있지만, 미국 주식 시장 등 다른 국가의 데이터에도 접근할 수 있습니다.
데이터 소스: KRX(한국거래소), Naver, Yahoo Finance 등 한국과 미국을 포함한 여러 국가의 주요 금융 데이터 소스를 지원합니다. 특히 한국 시장에 대한 데이터 접근성이 좋아 한국 사용자에게 인기가 높습니다.
KRX (한국거래소) NAVER (네이버 금융) Investing.com Yahoo Finance FRED (Federal Reserve Economic Data)
주 사용 목적: 주식 가격, 환율, 지수 등의 금융 데이터를 쉽게 가져오기 위해 사용되며, 한국 시장 데이터에 특화되어 있는 점이 특징입니다.
사용법(코드)

import FinanceDataReader as fdr

# KRX에서 삼성전자(005930) 주식 데이터를 가져옵니다.
df = fdr.DataReader('005930', '2020-01-01', '2020-12-31')

# 일봉 데이터를 주봉, 월봉 데이터로 변환
# 'W-FRI'는 주말 기준으로 데이터를 집계함을 의미 ('W-MON', 'W-TUE' 등으로 변경 가능)
df_weekly = df.resample('W-FRI').last()
df_monthly = df.resample('M').last()

차이점 요약

지원 데이터 소스: pandas_datareader는 다양한 국제 데이터 소스를 지원하는 반면, FinanceDataReader는 한국 금융 시장을 포함하여 선택된 국제 시장에 좀 더 특화되어 있습니다.
지역 특화: FinanceDataReader는 한국 금융 시장 데이터에 특화되어 있는 반면, pandas_datareader는 보다 광범위한 국제 데이터에 접근할 수 있습니다.
사용 용이성: 두 라이브러리 모두 사용하기 쉽지만, 특정 지역(예: 한국)의 데이터를 주로 다루는 경우 FinanceDataReader가 더 유리할 수 있습니다. 각자의 필요와 데이터 소스의 선호에 따라 적합한 라이브러리를 선택하여 사용할 수 있습니다.

데이터 종류에 따른 Flask 서버 & 클라이언트측 코드

인천고래 quant — Sun, 18 Feb 2024 18:21:52 +0900

이번 글에서는 Flask 서버로부터 데이터를 받아와서 클라이언트에서 처리하는 예시들을 하나의 HTML 코드로 감싸서 보여드리겠습니다. 각각 HTML, JSON, XML 데이터를 처리하는 방법에 대한 설명도 함께 제공하도록 하겠습니다.

1. 플라스크 서버 측 코드

1-1. Flask에서 클라이언트로 HTML 태그 반환
1-2. Flask에서 클라이언트로 JSON 반환
1-3. Flask에서 클라이언트로 XML 반환
1-4. Flask에서 클라이언트로 HTML Template 반환

2. 클라이언트 측 자바스크립트 & HTML 코드

2-1. HTML 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)
2-2. JSON 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)
2-3. XML 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)

인천고래 AI이미지

웹 페이지는 로딩될 때 클라이언트(웹 브라우저)에서 JavaScript를 사용하여 서버(Flask)에 데이터를 요청하는 형식으로 되어 있습니다. 페이지 로딩 시 자동으로 실행되는 JavaScript의 fetch 함수가 서버에 대한 비동기 HTTP 요청을 발생시키고, 서버로부터의 응답에 따라 클라이언트 측에서 데이터를 처리하여 웹 페이지에 표시하는 것이 일반적인 방식입니다.

이 과정은 아래의 세부적인 단계로 이루어집니다:

페이지 로딩: 사용자가 웹 브라우저에서 특정 URL을 요청하여 페이지를 로드합니다.
데이터 요청: 페이지 로딩 완료 후, 페이지에 포함된 JavaScript($(document).ready 내부의 코드)가 실행되며, 이 코드가 Flask 서버의 특정 엔드포인트(/get-html, /get-json, /get-xml)에 데이터 요청을 보냅니다.
서버 처리: Flask 서버는 이러한 요청을 받고, 요청된 데이터 형식에 맞는 데이터를 처리하여 응답으로 반환합니다. 예를 들어 HTML, JSON, XML 형태의 데이터를 클라이언트에 전송할 수 있습니다.
클라이언트에서의 데이터 처리 및 표시: 클라이언트 측 JavaScript는 서버로부터 받은 응답 데이터를 적절히 처리(예: HTML로 바로 삽입, JSON 파싱 후 DOM 조작, XML 파싱 후 데이터 추출 및 표시)하여 사용자에게 보여주는 웹 페이지의 내용을 동적으로 업데이트합니다.

이전 글에서는 클라이언트측에서 플라스크 서버측으로 데이터를 요청하고 받는 방식에 대해 설명을 드렸었으니

우선 플라스크 서버측 코드부터 정리를 해 보도록 하겠습니다.

1. 플라스크 서버 측 코드

# 파이썬(플라스크) 코드 선언부

from flask import Flask, jsonify, Response, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/get-html')
def get_html():
    html_content = '<div><p>Hello, this is HTML from Flask!</p></div>'
    return html_content

@app.route('/get-json')
def get_json():
    data = {'message': 'Hello, this is JSON from Flask!'}
    return jsonify(data)

@app.route('/get-xml')
def get_xml():
    xml_content = '<data><message>Hello, this is XML from Flask!</message></data>'
    return Response(xml_content, mimetype='application/xml')

@app.route('/render-template')
def render_hello():
    # `render_template` 함수를 사용하여 `hello.html` 템플릿 파일을 렌더링합니다.
    # `message` 변수에 값을 할당하여 템플릿에 전달합니다.
    return render_template('hello.html', message="Hello, this is from Flask Template!")

위의 코드는 4가지 타입의 자료형태를 반환하는 코드로 이루어져 있으며 세부사항별로 아래와 같이 구분하여 사용하 수 있습니다.

1-1. Flask에서 클라이언트로 HTML 태그 반환

@app.route('/get-html')
def get_html():
    html_content = '<div><p>Hello, this is HTML from Flask!</p></div>'
    return html_content

이 라우트는 클라이언트에게 직접 HTML 문자열을 반환합니다.
html_content 변수에 HTML 내용을 문자열로 저장하고, 이를 return 문을 사용하여 응답으로 전송합니다.
클라이언트는 이 HTML 문자열을 받아 웹 페이지에 직접 렌더링할 수 있습니다.

1-2. Flask에서 클라이언트로 JSON 반환

@app.route('/get-json')
def get_json():
    data = {'message': 'Hello, this is JSON from Flask!'}
    return jsonify(data)

이 라우트는 클라이언트에게 JSON 형식의 데이터를 반환합니다.
Python 사전 객체 data를 jsonify 함수에 전달하여, JSON 형태의 응답을 생성합니다.
jsonify 함수는 Python 사전을 JSON 문자열로 변환하고, 적절한 Content-Type: application/json 헤더와 함께 응답을 클라이언트에 전송합니다.

1-3. Flask에서 클라이언트로 XML 반환

@app.route('/get-xml')
def get_xml():
    xml_content = '<data><message>Hello, this is XML from Flask!</message></data>'
    return Response(xml_content, mimetype='application/xml')

이 라우트는 클라이언트에게 XML 형식의 데이터를 반환합니다.
XML 데이터는 문자열 xml_content에 직접 작성되며, Response 객체를 사용하여 이 문자열을 응답 본문으로 설정합니다.
mimetype='application/xml'을 지정하여, 반환되는 데이터가 XML임을 명시합니다.

1-4. Flask에서 클라이언트로 HTML Template 반환

@app.route('/render-template')
def render_hello():
    return render_template('hello.html', message="Hello, this is from Flask Template!")

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Flask Template Example - hello.html</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ message }}</h1>
</body>
</html>

이 라우트는 Flask의 템플릿 엔진(Jinja2)을 사용하여 HTML 템플릿 파일(hello.html)을 렌더링하고, 그 결과를 클라이언트에 반환합니다.
render_template 함수는 첫 번째 인자로 템플릿 파일명(hello.html)을 받고, 추가적인 인자로 템플릿에 전달할 변수들을 지정합니다.
여기서는 message 변수에 문자열 값을 할당하고, 이를 템플릿 파일 내에서 사용할 수 있습니다. 템플릿 파일은 templates 디렉토리 내에 위치해야 합니다.

이처럼 Flask에서 클라이언트 측으로 전달하는 데이터타입 4가지 방식을 정리하였으며

이에 대응하여 클라이언트 측에서는 어떻게 데이터를 받아서 보여주는지를 예시 코드와 함께 설명을 드리도록 하겠습니다.

2. 클라이언트 측 자바스크립트 & HTML 코드

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Flask 데이터 바인딩 예시</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>

<div id="html-container">HTML 데이터 로딩...</div>
<div id="json-container">JSON 데이터 로딩...</div>
<div id="xml-container">XML 데이터 로딩...</div>

<script>
    // HTML 데이터 처리
    fetch('/get-html')
        .then(response => response.text())
        .then(html => {
            document.getElementById('html-container').innerHTML = html;
        });

    // JSON 데이터 처리
    fetch('/get-json')
        .then(response => response.json())
        .then(data => {
            const message = data.message;
            document.getElementById('json-container').innerHTML = `<p>${message}</p>`;
        });

    // XML 데이터 처리
    fetch('/get-xml')
        .then(response => response.text())
        .then(str => (new window.DOMParser()).parseFromString(str, "text/xml"))
        .then(data => {
            const message = data.getElementsByTagName('message')[0].textContent;
            document.getElementById('xml-container').innerHTML = `<p>${message}</p>`;
        });
</script>

</body>
</html>

클라이언트 측에서 각각의 데이터 처리 방식에 대한 요약 설명은 다음과 같습니다

2-1. HTML 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)

목적: 서버로부터 HTML 형식의 데이터를 받아와 웹 페이지의 특정 부분을 동적으로 업데이트합니다.

방법: fetch 함수를 사용해 서버의 /get-html 엔드포인트로부터 HTML 문자열을 요청합니다.
응답으로 받은 HTML 문자열은 .then(response => response.text())을 통해 텍스트로 변환되고,
innerHTML 속성을 사용하여 id="html-container"를 가진 div 요소 내에 삽입됩니다.

적용 예: 서버로부터 완성된 HTML 조각(예: 사용자 목록, 댓글)을 받아와 페이지에 바로 적용할 때 사용합니다.

2-2. JSON 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)

목적: 서버로부터 JSON 형식의 데이터를 받아와 클라이언트 측에서 처리한 후, 이를 바탕으로 웹 페이지를 동적으로 업데이트합니다.

방법: fetch 함수로 /get-json 엔드포인트로부터 JSON 데이터를 요청합니다.
응답으로 받은 데이터는 .then(response => response.json())을 통해 JavaScript 객체로 파싱됩니다.
파싱된 데이터(예: data.message)를 사용하여 HTML 요소를 생성하고, 이를 id="json-container"를 가진 div에 삽입합니다.

적용 예: 서버로부터 받은 JSON 데이터를 바탕으로 사용자 인터페이스를 구성하거나 업데이트할 때 사용합니다.

2-3. XML 데이터 처리 (클라이언트측 HTML)

목적: 서버로부터 XML 형식의 데이터를 받아와 클라이언트 측에서 파싱한 후, 웹 페이지를 동적으로 업데이트하는 데 사용합니다.

방법: fetch 함수를 사용해 /get-xml 엔드포인트로부터 XML 데이터를 요청합니다.
받은 응답을 텍스트로 변환한 후, DOMParser를 사용해 XML 문서로 파싱합니다.
파싱된 XML 문서에서 필요한 데이터(예: 태그의 내용)를 추출하여 id="xml-container"를 가진 div에 HTML 형태로 삽입합니다.

적용 예: 서버로부터 XML 형식의 데이터를 받아 이를 웹 페이지에서 사용해야 할 때 사용합니다.
XML 형식은 설정 파일이나 복잡한 데이터 구조 표현에 자주 사용됩니다.

이러한 방식은 웹 애플리케이션에서 동적인 컨텐츠를 제공하거나, 사용자의 인터랙션에 따라 실시간으로 데이터를 업데이트해야 할 때 자주 사용됨에 따라 Flask와 같은 백엔드 프레임워크와 JavaScript를 결합하여, 사용자 경험을 향상시키고 풍부한 웹 애플리케이션을 구현할 수 있을 것으로 생각합니다.

오늘도 제 글을 읽어주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.

※ 아래의 글은 클라이언트 & Flask 서버측 코드에 대한 세부 설명이 있는 글입니다. 참고 바랍니다.

AJAX를 사용하여 서버(Flask)에 데이터를 요청하는 두 가지 방법

클라이언트에서는 데이터를 표시하기 위해 일반적인 2가지 방식을 제공합니다. 사용자가 URL로 접속하여 일반적으로 페이지가 로딩이 될 때 특별한 행동을 하지 않아도 페이지가 로드되는 것처

quant.i-whale.com

클라이언트 요청에 응답하는 Flask 서버 코드

인천고래 quant — Sun, 18 Feb 2024 16:57:46 +0900

이전 글에서는 Flask 서버에 데이터를 요청하기 위한 클라이언트측 자바스크립트(Ajax) 코드에 대해 알아보았습니다.

이번 글에서는 Falsk 서버는 클라이언트 측에서 보낸 AJAX 요청에 따라 필요한 데이터를 처리하고 응답을 반환하도록 되어 있는데 AJAX 요청을 처리하기 위한 Flask 서버 측 예시 코드를 예시와 함께 설명을 드리도록 하겠습니다.

인천고래 AI이미지

1. 페이지 로딩 시 데이터를 요청하는 경우의 Flask 코드

클라이언트는 서버의 특정 엔드포인트(/some-endpoint)로 GET 요청을 보내고. 서버는 이 요청을 받고 필요한 데이터를 조회한 후 JSON 형태로 클라이언트에 응답하는 구조로 이루어집니다.

# 파이썬 코드로 이루어진 플라스크 선언부
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/some-endpoint', methods=['GET'])
def get_data():
    # 데이터를 처리하는 로직 (예: 데이터베이스 조회)
    data = {
        'key1': 'value1',
        'key2': 'value2',
        # 여기에 필요한 데이터를 추가
    }
    return jsonify(data)  # JSON 형태로 데이터를 클라이언트에 응답

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

파이썬을 이용하는 개발자분들이라면 익숙한 코드입니다.

다만 생소하다고 할 수 있는 부분은 route 부분일텐데요 이 부분에 대한 설명을 하도록 하겠습니다.

1-1. @app.route

Flask는 웹서비스를 위한 프레임워크로 특정 엔드포인트(/some-endpoint)로 들어오는 HTTP GET 요청을 처리하기 위한 라우트를 정의합니다.

@app.route는 Flask에서 라우트를 정의하는 데 사용되는 데코레이터입니다. 이 데코레이터는 함수 위에 위치하며, 해당 함수를 특정 URL 경로에 매핑합니다.
@app.route 데코레이터에 지정된 URL 경로(/some-endpoint)로 요청이 들어오면, Flask는 이에 해당하는 함수를 호출하여 응답을 처리합니다.

1-2. '/some-endpoint'

'/some-endpoint'는 클라이언트가 서버에 접근하기 위해 사용하는 URL 경로를 지정합니다.
예를 들어, 클라이언트가 http://yourdomain.com/some-endpoint에 접속하면, 이 라우트에 매핑된 함수가 호출됩니다.
경로는 웹 애플리케이션 내에서 리소스를 식별하는 데 사용되며, 필요에 따라 변수를 포함할 수도 있습니다(예: /user/).

1-3. methods=['GET']

methods=['GET']는 이 라우트가 처리할 HTTP 메소드를 지정합니다.
여기서는 GET 메소드만을 처리하도록 설정되어 있습니다.
HTTP GET 메소드는 주로 서버로부터 데이터를 조회할 때 사용됩니다. 클라이언트는 데이터를 요청하고, 서버는 요청받은 리소스의 표현(representation)을 클라이언트에게 전달합니다.
methods 인자에는 여러 HTTP 메소드를 리스트 형태로 지정할 수 있으며, 이를 통해 같은 경로에 대해 다른 HTTP 메소드를 처리하는 여러 라우트를 정의할 수 있습니다(예: methods=['GET', 'POST']).

# 파이썬 (Flask) 코드 선언부
@app.route('/some-endpoint', methods=['GET'])
def handle_request():
    # 여기에 요청을 처리하는 로직을 구현합니다.
    return 'Response for GET request'

2. 클라이언트에서 임의의 요청값을 전달하여 Flask에 요청하는 경우

이 경우, 클라이언트는 서버의 또 다른 엔드포인트(/filtered-data)로 POST 요청을 보내며, 이때 필터링 조건을 데이터로 함께 전송합니다.

Flask(플라스크) 서버는 클라이언트로 전달 받은 데이터를 기반으로 필터링된 결과를 조회하여 응답합니다.

# 파이썬(Flask) 코드 선언부
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/filtered-data', methods=['POST'])
def get_filtered_data():
    # 클라이언트로부터 받은 필터링 조건
    filter_condition = request.json.get('filter')

    # 필터링 조건을 기반으로 데이터를 처리하는 로직
    # 여기서는 예시로 단순한 데이터를 반환하나, 실제로는 데이터베이스 조회 등을 통해 필터링된 데이터를 조회할 수 있습니다.
    filtered_data = [
        {'key1': 'value1', 'filter': filter_condition},
        {'key2': 'value2', 'filter': filter_condition},
        # 필터링 조건에 따른 결과 데이터
    ]

    return jsonify(filtered_data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

이 예시에서는 아래와 같은 순서로 진행이 됩니다.

Flask서버는 request 객체를 사용하여 클라이언트로부터 전송된 JSON 데이터를 접근합니다.
request.json.get('filter')를 통해 클라이언트가 보낸 필터링 조건을 받아옵니다.
이 조건에 따라 필요한 데이터 처리(예: 데이터베이스 조회)를 진행한 후,
결과를 JSON 형태로 클라이언트에 반환합니다.

위의 Flask 서버 코드는 클라이언트 측에서 제공한 AJAX 요청에 대응하여 서버에서 필요한 데이터를 처리하고 응답하는 기본적인 방법을 보여줍니다.

이 글을 통해 클라이언트와 서버 간의 데이터 통신을 위해 AJAX와 Flask를 함께 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

※ 아래의 링크는 위의 Flask 서버의 데이터를 요청하는 클라이언트 측 코드가 있는 글입니다. 참고 바랍니다.

AJAX를 사용하여 서버(Flask)에 데이터를 요청하는 두 가지 방법

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※ 아래의 링크는 HTML 코드와 Flask 서버간의 데이터 타입에 대한 처리 방식을 정리한 글입니다. 참고 바랍니다.

데이터 종류에 따른 Flask 서버 & 클라이언트측 코드

이번 글에서는 Flask 서버로부터 데이터를 받아와서 클라이언트에서 처리하는 예시들을 하나의 HTML 코드로 감싸서 보여드리겠습니다. 각각 HTML, JSON, XML 데이터를 처리하는 방법에 대한 설명도 함

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AJAX를 사용하여 서버(Flask)에 데이터를 요청하는 두 가지 방법

인천고래 quant — Sun, 18 Feb 2024 15:57:41 +0900

클라이언트에서는 데이터를 표시하기 위해 일반적인 2가지 방식을 제공합니다.

사용자가 URL로 접속하여 일반적으로 페이지가 로딩이 될 때 특별한 행동을 하지 않아도 페이지가 로드되는 것처럼

접속할 때 서버로 요청을 보내는 방식과 사용자의 행동에 의해 서버로 특정 데이터를 요청하는 경우입니다.

오늘은 클라이언트에서 Flask 서버로 데이터를 요청하는 방법 2가지에 대해 아래의 예시 코드와 함께 설명을 드리도록 하겠습니다.

Flask에서 응답하는 경우에 대해서는 다음 글에 설명을 드리도록 하겠습니다.

이전의 글을 확인하시려면 아래의 글을 확인해주세요.

Flask + JavaScript 데이터 전송 방향에 따른 구분(파이썬을 이용한 웹 서비스 만들기)

혹시 파이썬으로 만들어 놓은 어플리케이션을 웹 어플리케이션으로 바꿀 계획이 있으신가요? 탁월한 선택을 하셨습니다. 특히나 파이썬을 이용해서 자동매매를 하기 위해 OpenAPI로 연계한 상태

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1. 페이지 로딩 시 데이터를 요청하는 방식

이 방법은 웹 페이지가 로드될 때 자동으로 서버에 데이터를 요청합니다.

이는 사용자가 페이지에 처음 접근할 때 초기 데이터를 로드하는 데 유용합니다.

<script>
// 자바스크립트 선언부
$(document).ready(function() {
    // 페이지가 로드될 때 데이터를 요청하는 AJAX 호출
    $.ajax({
        url: '/some-endpoint', // 서버의 엔드포인트 URL
        type: 'GET', // 데이터를 가져오는 GET 요청
        success: function(response) {
            // 서버로부터 응답을 성공적으로 받았을 때 실행될 함수
            console.log(response);
            // 여기에서 받은 데이터를 페이지에 표시하는 로직을 추가할 수 있습니다.
        },
        error: function(error) {
            // 요청에 실패했을 때 실행될 함수
            console.error(error);
        }
    });
});
</script>

2. 버튼 클릭 시 데이터를 요청하는 방식

이 방법은 사용자가 페이지 내의 특정 버튼을 클릭했을 때, 서버에 특정 데이터를 요청하는 이벤트를 발생시킵니다.

이때, 요청에 추가적인 데이터(예: 필터링 조건)를 포함시켜 서버로부터 특정 조건에 맞는 데이터를 받아올 수 있습니다.

<script>
// 자바스크립트 선언부
$(document).ready(function() {
    $('#fetchDataButton').click(function() {
        // 버튼 클릭 이벤트 핸들러
        $.ajax({
            url: '/filtered-data', // 필터링된 데이터를 요청하는 서버의 엔드포인트
            type: 'POST', // 서버로 추가 데이터를 전송하기 위한 POST 요청
            data: {
                filter: 'someFilter', // 서버에 전송할 필터링 조건 또는 기타 데이터
            },
            success: function(response) {
                // 서버로부터 응답을 성공적으로 받았을 때 실행될 함수
                console.log(response);
                // 여기에서 받은 데이터를 페이지에 표시하는 로직을 추가할 수 있습니다.
            },
            error: function(error) {
                // 요청에 실패했을 때 실행될 함수
                console.error(error);
            }
        });
    });
});
</script>

<button id="fetchDataButton">데이터 가져오기</button>

이 예시들은 jQuery를 사용한 AJAX 요청의 기본적인 형태를 보여줍니다.

페이지 로딩 시 자동으로 데이터를 요청하는 방식은 사용자가 페이지에 처음 접근했을 때 필요한 데이터를 로드하는 데 적합하며, 버튼 클릭 같은 사용자의 액션에 따라 데이터를 요청하는 방식은 사용자 인터랙션에 따라 동적으로 데이터를 업데이트하고 싶을 때 유용합니다.

이 글이 여러분들에게 도움이 되는 글이 되기를 바랍니다.

Flask + JavaScript 데이터 전송 방향에 따른 구분(파이썬을 이용한 웹 서비스 만들기)

인천고래 quant — Sun, 18 Feb 2024 15:43:57 +0900

혹시 파이썬으로 만들어 놓은 어플리케이션을 웹 어플리케이션으로 바꿀 계획이 있으신가요? 탁월한 선택을 하셨습니다.
특히나 파이썬을 이용해서 자동매매를 하기 위해 OpenAPI로 연계한 상태에서도 웹 애플리케이션으로 서비스를 할 수도 있습니다.

우선은 웹 애플리케이션에서 서버와 클라이언트 간에 데이터를 주고받는 방법에 대해 알고 계실 필요가 있습니다.

이번 글에서는 Server-Sent Events(SSE)와 AJAX를 중심으로, 각각의 특징과 작동 방식을 비교하여 설명드리겠습니다.

데이터 전송 방향에 따른 호출 방식 구분

SSE : Flask 서버에서 클라이언트로 단방향 데이터를 보내는 경우
AJAX : 클라이언트에서 Flask 서버로 요청을 하고 Flask 서버에서 클라이언트로 응답을 하는 경우

인천고래 AI이미지

Server-Sent Events (SSE)

호출 방식: 클라이언트(브라우저)가 서버에 한 번 연결을 요청한 후, 서버로부터 데이터를 지속적으로 받습니다.

응답 방식: 서버가 클라이언트에게 단방향으로 데이터를 푸시합니다. 클라이언트는 서버로부터 데이터를 받기만 하고,
서버에 데이터를 보낼 수는 없습니다.

특징:

실시간 업데이트( HTTP 프로토콜을 사용)에 적합합니다.
예를 들어, 주식 시세, 뉴스 피드, 실시간 알림 등이 있습니다.
연결이 끊어진 경우 자동으로 재연결을 시도합니다.
텍스트 데이터 전송에 최적화되어 있습니다(주로 JSON 형태로 데이터를 전송).

// 자바스크립트 선언부
var source = new EventSource('/SSE/');
source.onmessage = function(event) {
    var data = JSON.parse(event.data);
    document.getElementById('someElement').innerHTML = data.someField;
};

AJAX (Asynchronous JavaScript and XML)

호출 방식: 클라이언트(브라우저)는 필요할 때마다 서버에 HTTP 요청을 보내고, 서버로부터 응답을 받습니다.

응답 방식: 클라이언트와 서버 간의 요청과 응답은 비동기적으로 이루어집니다. 요청을 보낸 후 응답을 기다리는 동안 클라이언트는 다른 작업을 계속할 수 있습니다.

특징:

사용자의 액션(버튼 클릭, 폼 제출 등)에 응답하여 필요한 데이터를 서버로부터 가져오거나 서버에 데이터를 전송할 때 사용됩니다.
JSON, XML, HTML, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 주고받을 수 있습니다.
페이지를 새로 고침하지 않고도 서버로부터 업데이트 된 데이터를 받아 페이지의 일부를 업데이트할 수 있습니다.

// 자바스크립트 선언부
$.ajax({
    url: '/some-endpoint',
    type: 'GET', // 또는 'POST'
    dataType: 'json', // 받고자 하는 데이터의 타입
    success: function(data) {
        // 성공적으로 데이터를 받았을 때의 처리
        console.log(data);
    },
    error: function(error) {
        // 오류 처리
        console.error(error);
    }
});

결론

SSE는 서버로부터 실시간으로 데이터를 받아야 할 때 주로 사용됩니다.
위에서 언급된 2가지의 전송방식과는 무관하게 서버에서는 OpenAPI와 연계하여 필터링된 데이터를 제공 가능합니다.
클라이언트는 서버에 연결을 요청한 후, 서버로부터 데이터를 지속적으로 받습니다.
AJAX는 사용자의 액션에 따라 서버에 데이터를 요청하거나 서버로부터 데이터를 받아야 할 때 사용됩니다.
비동기적인 요청과 응답으로 페이지를 새로 고침하지 않고도 데이터를 주고받을 수 있습니다.

각 기술은 웹 애플리케이션의 특정 요구 사항과 상황에 따라 선택적으로 사용될 수 있으며 저와 같은 경우에는 두 가지를 병행해서 사용하고 있습니다.

위의 글이 여러분에게 도움이 되는 글이기를 기대해봅니다.

다음 글

AJAX를 사용하여 서버(Flask)에 데이터를 요청하는 두 가지 방법

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2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Tue, 2 Jan 2024 19:19:41 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

금일 기준으로 2개월 이내에 발생한 상한가(기준봉)의 저가와 종가 사이의 가격대에 눌림목 형태로 진입한 종목들의 리스트들입니다. (각 종목별 테마 포함)

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

안녕하세요. 주식 관련 투자 지식을 공유하는 투자자 인천고래입니다. 오늘은 이전글에 이어서 상한가 캔들 혹은 기준봉의 저점과 고점을 대상으로 4등분 선을 그려보도록 하겠습니다. 2023.08.29

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위의 링크 글은 키움증권에서 상한가를 4 등분하여 가로선을 만드는 방법에 대해 설명한 글이니 독자님들의 차트에 반영하여 활용하시면 앞으로의 매매에 많은 도움이 될 것이며

차트 세팅이 완료된 이후 그리고 아래의 눌림목 정보를 차트로 각각 확인하신 후 매매에 임하신다면 더더욱 좋은 결과가 있을 것으로 판단합니다. 모쪼록 이글이 여러분들께 많은 도움이 되기를 바랍니다.

2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

금일 기준으로 2개월 이내에 발생한 상한가를 리스트업 하여 해당 상한가의 주가 범위에 진입한 눌림목 구간에 대한 정보를 제공함에 그 목적이 있습니다.

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

다만, 변동성이 크며 상승 확률도 높은 상한가의 눌림목을 노린다면 그만큼 수익이 커질 수 있기 때문에 상한가 눌림목에 대해 관심을 가지고 대응하셔야 단기간 수익률이 좋기 때문에 상한가 위주의 눌림목 구간 정보를 제공해 드리고 있으니

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-27	009520	포스코엠텍	28,238	4/4	포스코 그룹
2023-12-06	084690	대상홀딩스	12,495	4/4	-
2023-12-21	000490	대동	16,978	4/4	농기계,로봇 #2,대동 그룹
2023-12-05	032300	한국파마	24,375	4/4	폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	원격 진료 (비대면)
2023-11-29	063170	서울옥션	12,370	4/4	STO / NFT #1,STO / NFT #2,경매 (미술품)
2023-12-19	200470	에이팩트	3,342	4/4	반도체 #1
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-08	059120	아진엑스텍	10,385	4/4	스마트 팩토리
2023-12-21	237820	플레이디	6,275	4/4	KT 그룹주 (한국형 챗 GPT),메타 스레드,광고
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-18	073110	엘엠에스	7,985	4/4	그래핀 (흑연)
2023-11-15	142760	비엘	2,135	4/4	코로나 치료제
2023-12-20	139670	키네마스터	4,640	4/4	-
2023-11-27	058110	멕아이씨에스	3,826	4/4	-
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-12-08	032580	피델릭스	1,685	4/4	중국 반도체
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	138360	협진	1,050	4/4	-
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	3,111	4/4	-
2023-12-21	071460	위니아	587	4/4	대유위니아 그룹,미세 먼지 (황사)

2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	247540	에코프로비엠	279,750	3/4	에코프로 그룹
2023-12-20	136480	하림	4,382	3/4	하림 그룹,육계 (닭)
2023-12-27	383930	디티앤씨알오	16,120	3/4	-
2023-12-13	035080	그래디언트	13,350	3/4	야놀자,도서,여행
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자
2023-12-15	124500	아이티센	7,005	3/4	금 (GOLD)
2023-12-04	102370	케이옥션	6,045	3/4	경매 (미술품)
2023-12-20	321820	와이더플래닛	21,600	3/4	알리바바,이정재 / 정우성,한동훈 (인맥),인공 지능 (AI) #2
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	-
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,208	3/4	에이즈
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	엠폭스
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	864	3/4	-
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	-
2023-11-30	294140	레몬	2,322	3/4	-
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,345	3/4	-
2023-12-21	273060	와이즈버즈	1,508	3/4	메타 스레드,광고
2023-12-26	021880	메이슨캐피탈	487	3/4	-
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	-
2023-12-28	094860	네오리진	412	3/4	-
2023-12-28	020400	대동금속	12,815	3/4	대동 그룹
2023-12-18	023790	동일철강	1,756	3/4	-
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-12-27	078860	아이오케이	3,820	3/4	-

2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	105,075	2/4	-
2023-11-27	033310	엠투엔	3,248	2/4	-
2023-11-16	007980	태평양물산	2,085	2/4	-
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	아마존 (AWS)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	8,422	2/4	게임 (모바일) #1
2023-11-28	204210	모두투어리츠	10,425	2/4	-
2023-11-16	405920	나라셀라	6,100	2/4	-
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	-
2023-12-22	011230	삼화전자	4,046	2/4	-
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	482	2/4	이정재 / 정우성
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	-
2023-12-15	121850	코이즈	1,493	2/4	-
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	-
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-19	054630	에이디칩스	292	2/4	-
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,573	2/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-

2024년 1월 2일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	35,000	1/4	-
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	15,110	1/4	-
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	-
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	-
2023-11-29	004060	SG세계물산	460	1/4	그린 벨트 해제
2023-12-26	208340	파멥신	3,200	1/4	-
2023-12-20	212560	네오오토	9,060	1/4	-
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,641	1/4	초전도체 (고온)

2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Thu, 28 Dec 2023 19:39:33 +0900

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2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-27	009520	포스코엠텍	28,238	4/4	리튬 #1,포스코 그룹
2023-12-22	084850	아이티엠반도체	25,275	4/4	-
2023-12-21	000490	대동	16,978	4/4	대동 그룹,농기계,로봇 #2
2023-12-14	384470	코어라인소프트	26,912	4/4	인공 지능 (AI) #2,의료 AI (헬스케어 로봇)
2023-11-29	063170	서울옥션	12,370	4/4	STO / NFT #1,경매 (미술품),STO / NFT #2
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-21	068290	삼성출판사	18,962	4/4	저출산 (출산 장려),핑크퐁
2023-12-21	363260	모비데이즈	622	4/4	AI 챗 봇 #2,메타 스레드
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-12-26	208340	파멥신	3,748	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-12-21	237820	플레이디	6,275	4/4	KT 그룹주 (한국형 챗 GPT),AI 챗 봇 #2,메타 스레드
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-18	073110	엘엠에스	7,985	4/4	그래핀 (흑연),메타버스 #2
2023-12-20	139670	키네마스터	4,640	4/4	-
2023-11-27	058110	멕아이씨에스	3,826	4/4	폐렴 (마이코플라스마),의료 (미용) 기기 #1
2023-12-22	059100	아이컴포넌트	7,808	4/4	OLED #1,초전도체 (고온)
2023-11-14	137940	넥스트아이	708	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	138360	협진	1,050	4/4	-
2023-12-14	023790	동일철강	1,785	4/4	철강
2023-12-21	071460	위니아	587	4/4	미세 먼지 (황사),대유위니아 그룹
2023-10-31	071950	코아스	593	4/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	247540	에코프로비엠	279,750	3/4	에코프로 그룹,LFP 배터리,2차 전지 #2
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-12-19	102120	어보브반도체	13,495	3/4	반도체 #1,온디바이스 AI (반도체)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-12-04	102370	케이옥션	6,045	3/4	경매 (미술품),STO / NFT #2
2023-12-15	124500	아이티센	7,005	3/4	금 (GOLD)
2023-12-19	200470	에이팩트	3,125	3/4	반도체 #1
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	폐렴 (마이코플라스마),진단 키트
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,208	3/4	에이즈,치매 & 알츠하이머 #2,제약 & 바이오 #5
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	초전도체 (상온)
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	864	3/4	폐렴 (마이코플라스마),제약 & 바이오 #4,의약품 (원료) #2
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마),엠폭스
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	스마트 팩토리,로봇 #2,메타버스 #1,반도체 #4
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,200	3/4	-
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,345	3/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-01	388790	라이콤	2,658	3/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-12-21	273060	와이즈버즈	1,508	3/4	AI 챗 봇 #1,메타 스레드
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-11-10	290120	대유에이피	3,600	3/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	폐렴 (마이코플라스마),의약품 (원료) #2,빈대
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-08	008600	윌비스	597	3/4	이준석 (인맥)
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,858	3/4	-
2023-12-18	023790	동일철강	1,756	3/4	철강

2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	105,075	2/4	수소 (전지) #1,리튬 #1,2차 전지 #2
2023-12-20	136480	하림	4,121	2/4	육계 (닭),하림 그룹
2023-12-13	035080	그래디언트	12,645	2/4	야놀자,여행,도서
2023-11-27	033310	엠투엔	3,248	2/4	-
2023-11-16	007980	태평양물산	2,085	2/4	한동훈 (인맥)
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4,아마존 (AWS)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	8,422	2/4	게임 (모바일) #1
2023-11-30	294140	레몬	2,176	2/4	전고체 배터리
2023-11-16	405920	나라셀라	6,100	2/4	주류
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-12-22	011230	삼화전자	4,046	2/4	전기차 #1,희귀 금속 (희토류 등) #2
2023-11-03	115180	큐리언트	4,548	2/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-12-15	121850	코이즈	1,493	2/4	이재명 (인맥),2차 전지 #3
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	화장품 #03,리튬 #2,메가시티 서울
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-08	005110	한창	1,282	2/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-12-19	054630	에이디칩스	292	2/4	-
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,573	2/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-

2023년 12월 28일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	35,000	1/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	15,110	1/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-12-20	212560	네오오토	9,060	1/4	자동차 부품 #3
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	폐렴 (마이코플라스마),의약품 (원료) #2,빈대
2023-12-13	115180	큐리언트	4,650	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	453	1/4	이정재 / 정우성
2023-12-12	137940	넥스트아이	715	1/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,641	1/4	카메라 모듈 (부품),리튬 #2,초전도체 (고온)
2023-11-02	006380	카프로	852	1/4	-

2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Wed, 27 Dec 2023 18:16:36 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

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2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	247540	에코프로비엠	289,375	4/4	LFP 배터리,2차 전지 #2,에코프로 그룹
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	리튬 #1,수소 (전지) #1,2차 전지 #2
2023-12-22	084850	아이티엠반도체	25,275	4/4	-
2023-12-19	102120	어보브반도체	14,062	4/4	반도체 #1,온디바이스 AI (반도체)
2023-12-20	084680	이월드	1,639	4/4	토스 (toss)
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-21	363260	모비데이즈	622	4/4	AI 챗 봇 #2,메타 스레드
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-12-21	273060	와이즈버즈	1,626	4/4	AI 챗 봇 #1,메타 스레드
2023-12-21	237820	플레이디	6,275	4/4	AI 챗 봇 #2,KT 그룹주 (한국형 챗 GPT),메타 스레드
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,691	4/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-18	073110	엘엠에스	7,985	4/4	그래핀 (흑연),메타버스 #2
2023-11-29	011420	갤럭시아에스엠	2,428	4/4	엔터테인먼트,STO / NFT #1
2023-11-27	058110	멕아이씨에스	3,826	4/4	의료 (미용) 기기 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-14	137940	넥스트아이	708	4/4	이준석 (인맥)
2023-12-22	011230	삼화전자	4,499	4/4	전기차 #1,희귀 금속 (희토류 등) #2
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-11-16	138360	협진	1,050	4/4	-
2023-12-21	071460	위니아	587	4/4	미세 먼지 (황사),대유위니아 그룹

2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-20	136480	하림	4,382	3/4	육계 (닭),하림 그룹
2023-12-21	000490	대동	15,875	3/4	농기계,로봇 #2,대동 그룹
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-29	063170	서울옥션	11,590	3/4	STO / NFT #2,STO / NFT #1,경매 (미술품)
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-12-04	102370	케이옥션	6,045	3/4	STO / NFT #2,경매 (미술품)
2023-12-15	124500	아이티센	7,005	3/4	금 (GOLD)
2023-12-19	200470	에이팩트	3,125	3/4	반도체 #1
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	초전도체 (상온)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	엠폭스,코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-20	376980	원티드랩	10,070	3/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	로봇 #2,스마트 팩토리,반도체 #4,메타버스 #1
2023-11-30	294140	레몬	2,322	3/4	전고체 배터리
2023-12-14	307930	컴퍼니케이	5,790	3/4	업스테이지,원격 진료 (비대면)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,200	3/4	-
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,345	3/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-01	388790	라이콤	2,658	3/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,252	3/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-20	139670	키네마스터	4,340	3/4	-
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-08	008600	윌비스	597	3/4	이준석 (인맥)
2023-12-12	019660	글로본	1,010	3/4	화장품 #03
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,858	3/4	-
2023-12-14	023790	동일철강	1,735	3/4	철강
2023-12-18	023790	동일철강	1,756	3/4	철강
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	084690	대상홀딩스	10,865	2/4	곡물 & 사료 & 음식료 #1,식용유 (팜유),한동훈 (인맥)
2023-12-05	032300	한국파마	21,425	2/4	치매 & 알츠하이머 #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	15,878	2/4	제약 & 바이오 #5
2023-12-13	035080	그래디언트	12,645	2/4	야놀자,도서,여행
2023-11-27	033310	엠투엔	3,248	2/4	-
2023-12-04	253840	수젠텍	7,090	2/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,004	2/4	제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #2,에이즈
2023-11-16	007980	태평양물산	2,085	2/4	한동훈 (인맥)
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	808	2/4	제약 & 바이오 #4,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	8,422	2/4	게임 (모바일) #1
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-11-03	115180	큐리언트	4,548	2/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-05	053950	경남제약	1,542	2/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	리튬 #2,화장품 #03,메가시티 서울
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-08	005110	한창	1,282	2/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)
2023-12-19	054630	에이디칩스	292	2/4	-
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-

2023년 12월 27일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	35,000	1/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-11-15	016880	웅진	1,173	1/4	아마존 (AWS),2차 전지 #4,AI 챗 봇 #1
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-12-13	115180	큐리언트	4,650	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-12	137940	넥스트아이	715	1/4	이준석 (인맥)
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	453	1/4	이정재 / 정우성
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,030	1/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-12-15	121850	코이즈	1,388	1/4	2차 전지 #3,이재명 (인맥)
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,480	1/4	-

2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Tue, 26 Dec 2023 19:05:18 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

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2개월 이내의 상한가 종목
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상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

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2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

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구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	338,875	4/4	포스코 그룹,2차 전지 #2,LFP 배터리
2023-12-06	067160	아프리카TV	78,700	4/4	-
2023-12-22	084850	아이티엠반도체	25,275	4/4	-
2023-12-21	000490	대동	16,978	4/4	대동 그룹,농기계,로봇 #2
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	45,350	4/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-13	011810	STX	11,712	4/4	드론 (UAM) #2,니켈,조선,리튬 #1,방산 & 전쟁,해운 (해상 운임),STX 그룹
2023-11-29	063170	서울옥션	12,370	4/4	STO / NFT #2,STO / NFT #1,경매 (미술품)
2023-12-07	138610	나이벡	20,175	4/4	치매 & 알츠하이머 #1,제약 & 바이오 #5,비만 치료제
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-11-29	011420	갤럭시아에스엠	2,428	4/4	STO / NFT #1,엔터테인먼트
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-12-22	011230	삼화전자	4,499	4/4	희귀 금속 (희토류 등) #2,전기차 #1
2023-12-22	059100	아이컴포넌트	7,808	4/4	OLED #1,초전도체 (고온)
2023-12-14	023790	동일철강	1,785	4/4	철강
2023-12-21	071460	위니아	587	4/4	미세 먼지 (황사),대유위니아 그룹
2023-10-31	071950	코아스	593	4/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	247540	에코프로비엠	279,750	3/4	2차 전지 #2,LFP 배터리,에코프로 그룹
2023-12-20	136480	하림	4,382	3/4	하림 그룹,육계 (닭)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-12-04	102370	케이옥션	6,045	3/4	STO / NFT #2,경매 (미술품)
2023-12-20	321820	와이더플래닛	21,600	3/4	한동훈 (인맥),인공 지능 (AI) #2,이정재 / 정우성,알리바바
2023-12-19	200470	에이팩트	3,125	3/4	반도체 #1
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	폐렴 (마이코플라스마),진단 키트
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,208	3/4	에이즈,치매 & 알츠하이머 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-16	007980	태평양물산	2,206	3/4	한동훈 (인맥)
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	초전도체 (상온)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	스마트 팩토리,메타버스 #1,반도체 #4,로봇 #2
2023-12-14	307930	컴퍼니케이	5,790	3/4	원격 진료 (비대면),업스테이지
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-12-21	237820	플레이디	5,860	3/4	메타 스레드,AI 챗 봇 #2,KT 그룹주 (한국형 챗 GPT)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-20	139670	키네마스터	4,340	3/4	-
2023-11-15	078590	휴림에이텍	420	3/4	자동차 부품 #2
2023-11-03	115180	큐리언트	4,748	3/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-08	008600	윌비스	597	3/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	138360	협진	982	3/4	-
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,858	3/4	-
2023-12-18	023790	동일철강	1,756	3/4	철강

2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	084690	대상홀딩스	10,865	2/4	한동훈 (인맥),곡물 & 사료 & 음식료 #1,식용유 (팜유)
2023-12-05	032300	한국파마	21,425	2/4	치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-12-13	035080	그래디언트	12,645	2/4	야놀자,여행,도서
2023-12-15	124500	아이티센	6,518	2/4	금 (GOLD)
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	808	2/4	의약품 (원료) #2,제약 & 바이오 #4,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	폐렴 (마이코플라스마),코로나 치료제,엠폭스
2023-11-30	294140	레몬	2,176	2/4	전고체 배터리
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-12-05	053950	경남제약	1,542	2/4	의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	화장품 #03,메가시티 서울,리튬 #2
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,573	2/4	-
2023-12-08	177350	베셀	1,380	2/4	드론 (UAM) #1

2023년 12월 26일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	100,200	1/4	수소 (전지) #1,리튬 #1,2차 전지 #2
2023-11-09	000480	CR홀딩스	6,510	1/4	-
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	35,000	1/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	15,110	1/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-11-27	033310	엠투엔	3,025	1/4	-
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-11-15	016880	웅진	1,173	1/4	AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4,아마존 (AWS)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	7,820	1/4	게임 (모바일) #1
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-12-20	212560	네오오토	9,060	1/4	자동차 부품 #3
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-12-13	115180	큐리언트	4,650	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	453	1/4	이정재 / 정우성
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,030	1/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-12-15	121850	코이즈	1,388	1/4	이재명 (인맥),2차 전지 #3
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,641	1/4	카메라 모듈 (부품),리튬 #2,초전도체 (고온)
2023-11-02	006380	카프로	852	1/4	-
2023-12-08	005110	한창	1,200	1/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-12-19	054630	에이디칩스	272	1/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-
2023-12-21	000300	대유플러스	168	1/4	전기차 충전 (무선),대유위니아 그룹

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Fri, 22 Dec 2023 20:07:59 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	247540	에코프로비엠	289,375	4/4	LFP 배터리,2차 전지 #2,에코프로 그룹
2023-12-21	000490	대동	16,978	4/4	농기계,로봇 #2,대동 그룹
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	45,350	4/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-12-19	102120	어보브반도체	14,062	4/4	온디바이스 AI (반도체),반도체 #1
2023-12-20	084680	이월드	1,639	4/4	토스 (toss)
2023-11-29	063170	서울옥션	12,370	4/4	STO / NFT #2,STO / NFT #1,경매 (미술품)
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,924	4/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-21	068290	삼성출판사	18,962	4/4	저출산 (출산 장려),핑크퐁
2023-12-04	102370	케이옥션	6,318	4/4	STO / NFT #2,경매 (미술품)
2023-12-19	200470	에이팩트	3,342	4/4	반도체 #1
2023-12-12	323280	태성	3,659	4/4	온디바이스 AI (반도체),반도체 #4,PCB (FPCB 등),2차 전지 #2
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,691	4/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-29	011420	갤럭시아에스엠	2,428	4/4	엔터테인먼트,STO / NFT #1
2023-12-20	139670	키네마스터	4,640	4/4	-
2023-11-03	115180	큐리언트	4,949	4/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-15	078590	휴림에이텍	446	4/4	자동차 부품 #2
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	138360	협진	1,050	4/4	-
2023-12-21	020400	대동금속	10,115	4/4	농기계,자동차 부품 #2,건설 기계,대동 그룹
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	3,111	4/4	-
2023-12-18	023790	동일철강	1,866	4/4	철강
2023-12-21	071460	위니아	587	4/4	미세 먼지 (황사),대유위니아 그룹
2023-12-08	177350	베셀	1,573	4/4	드론 (UAM) #1
2023-12-18	177350	베셀	1,584	4/4	드론 (UAM) #1

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	74,000	3/4	-
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-12-15	124500	아이티센	7,005	3/4	금 (GOLD)
2023-12-20	321820	와이더플래닛	21,600	3/4	한동훈 (인맥),인공 지능 (AI) #2,알리바바,이정재 / 정우성
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,208	3/4	에이즈,제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #2
2023-11-16	007980	태평양물산	2,206	3/4	한동훈 (인맥)
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	초전도체 (상온)
2023-11-20	376980	원티드랩	10,070	3/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	스마트 팩토리,반도체 #4,로봇 #2,메타버스 #1
2023-12-14	307930	컴퍼니케이	5,790	3/4	원격 진료 (비대면),업스테이지
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-12-21	273060	와이즈버즈	1,508	3/4	AI 챗 봇 #1,메타 스레드
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-12-21	237820	플레이디	5,860	3/4	AI 챗 봇 #2,KT 그룹주 (한국형 챗 GPT),메타 스레드
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-12-21	000300	대유플러스	186	3/4	전기차 충전 (무선),대유위니아 그룹
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	105,075	2/4	수소 (전지) #1,2차 전지 #2,리튬 #1
2023-12-20	136480	하림	4,121	2/4	육계 (닭),하림 그룹
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	37,550	2/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-12-05	032300	한국파마	21,425	2/4	폐렴 (마이코플라스마),치매 & 알츠하이머 #2,빈대
2023-12-13	035080	그래디언트	12,645	2/4	도서,여행,야놀자
2023-11-30	004100	태양금속	3,660	2/4	한동훈 (인맥)
2023-11-27	033310	엠투엔	3,248	2/4	-
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	클라우드,보안주 (정보) #02,아마존 (AWS)
2023-11-30	294140	레몬	2,176	2/4	전고체 배터리
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	코로나 치료제,엠폭스,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	808	2/4	의약품 (원료) #2,제약 & 바이오 #4,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	8,422	2/4	게임 (모바일) #1
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-28	204210	모두투어리츠	10,425	2/4	-
2023-11-21	187220	디티앤씨	6,095	2/4	한동훈 (인맥),드론 (UAM) #2
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-12-05	053950	경남제약	1,542	2/4	의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	메가시티 서울,리튬 #2,화장품 #03
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-08	005110	한창	1,282	2/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-12-19	054630	에이디칩스	292	2/4	-
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,573	2/4	-

2023년 12월 22일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-11-09	000480	CR홀딩스	6,510	1/4	-
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-12-15	066790	씨씨에스	2,080	1/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-11-15	016880	웅진	1,173	1/4	2차 전지 #4,아마존 (AWS),AI 챗 봇 #1
2023-12-20	212560	네오오토	9,060	1/4	자동차 부품 #3
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-12-13	115180	큐리언트	4,650	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-19	115180	큐리언트	4,810	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-12-15	121850	코이즈	1,388	1/4	이재명 (인맥),2차 전지 #3
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,641	1/4	초전도체 (고온),카메라 모듈 (부품),리튬 #2
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Thu, 21 Dec 2023 18:16:59 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

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2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
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상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

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2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

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2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	78,700	4/4	-
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	2차 전지 #2,리튬 #2,LFP 배터리
2023-11-17	199800	툴젠	59,800	4/4	제약 & 바이오 #3,유전자 치료제
2023-12-06	084690	대상홀딩스	12,495	4/4	식용유 (팜유),곡물 & 사료 & 음식료 #1,한동훈 (인맥)
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	42,650	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-19	102120	어보브반도체	14,062	4/4	온디바이스 AI (반도체),반도체 #1
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,924	4/4	전기차 #2,자동차 부품 #1,플라스틱
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-04	253840	수젠텍	8,210	4/4	폐렴 (마이코플라스마),진단 키트
2023-11-16	007980	태평양물산	2,328	4/4	한동훈 (인맥)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-12-14	307930	컴퍼니케이	6,180	4/4	업스테이지,원격 진료 (비대면)
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-03	115180	큐리언트	4,949	4/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-15	078590	휴림에이텍	446	4/4	자동차 부품 #2
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-16	138360	협진	1,050	4/4	-
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-

2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	수소 (전지) #1,2차 전지 #2,리튬 #1
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-12-15	124500	아이티센	7,005	3/4	금 (GOLD)
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	아마존 (AWS),보안주 (정보) #02,클라우드
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,025	3/4	게임 (모바일) #1
2023-12-19	294630	서남	4,135	3/4	초전도체 (상온)
2023-11-20	376980	원티드랩	10,070	3/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	로봇 #2,스마트 팩토리,반도체 #4,메타버스 #1
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마),엠폭스
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,200	3/4	-
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,858	3/4	-
2023-12-15	069330	유아이디	1,666	3/4	-
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-12-13	035080	그래디언트	12,645	2/4	도서,여행,야놀자
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,340	2/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-12-15	066790	씨씨에스	2,275	2/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-11-27	033310	엠투엔	3,248	2/4	-
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,004	2/4	치매 & 알츠하이머 #2,제약 & 바이오 #5,에이즈
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	AI 챗 봇 #1,아마존 (AWS),2차 전지 #4
2023-11-30	294140	레몬	2,176	2/4	전고체 배터리
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	808	2/4	제약 & 바이오 #4,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-10-24	036090	위지트	770	2/4	가상 화폐
2023-11-15	142760	비엘	1,884	2/4	코로나 치료제
2023-12-13	115180	큐리언트	4,982	2/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-12-05	053950	경남제약	1,542	2/4	의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-12-15	121850	코이즈	1,493	2/4	이재명 (인맥),2차 전지 #3
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	화장품 #03,리튬 #2,메가시티 서울
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-
2023-12-19	054630	에이디칩스	292	2/4	-

2023년 12월 21일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-11-09	000480	CR홀딩스	6,510	1/4	-
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	11,350	1/4	바이오 가스/황,재건 #2,모듈러 주택,네옴시티
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,320	1/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-11-30	004100	태양금속	3,490	1/4	한동훈 (인맥)
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,535	1/4	스마트 팜
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-12-19	115180	큐리언트	4,810	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,100	1/4	이정재 / 정우성
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-12-19	230980	비유테크놀러지	574	1/4	STO / NFT #1,방산 & 전쟁,인공 지능 (AI) #1,메타버스 #1,AR & VR & XR
2023-12-14	005320	국동	751	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,641	1/4	카메라 모듈 (부품),리튬 #2,초전도체 (고온)
2023-12-08	005110	한창	1,200	1/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Wed, 20 Dec 2023 18:16:19 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

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2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	수소 (전지) #1,2차 전지 #2,리튬 #1
2023-12-06	067160	아프리카TV	78,700	4/4	-
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	2차 전지 #2,LFP 배터리,리튬 #2
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	42,650	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,924	4/4	자동차 부품 #1,플라스틱,전기차 #2
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-15	124500	아이티센	7,492	4/4	금 (GOLD)
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-12-04	253840	수젠텍	8,210	4/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-12-14	185490	아이진	3,895	4/4	제약 & 바이오 #2,코로나 백신
2023-12-13	115180	큐리언트	5,648	4/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-12-15	069330	유아이디	1,758	4/4	-
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-

2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	치매 & 알츠하이머 #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-12-13	035080	그래디언트	13,350	3/4	야놀자,여행,도서
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-10-26	068290	삼성출판사	15,010	3/4	핑크퐁
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,470	3/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-12-15	066790	씨씨에스	2,470	3/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,208	3/4	제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #2,에이즈
2023-11-30	294140	레몬	2,322	3/4	전고체 배터리
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	엠폭스,코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	메타버스 #1,반도체 #4,로봇 #2,스마트 팩토리
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,229	3/4	플라스틱
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,858	3/4	-
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,431	2/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	보안주 (정보) #02,클라우드,아마존 (AWS)
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	2차 전지 #4,아마존 (AWS),AI 챗 봇 #1
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-08	200230	텔콘RF제약	808	2/4	제약 & 바이오 #4,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,258	2/4	이정재 / 정우성
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-12-15	121850	코이즈	1,493	2/4	2차 전지 #3,이재명 (인맥)
2023-12-14	005320	국동	812	2/4	-
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-12-18	083470	이엠앤아이	1,766	2/4	카메라 모듈 (부품),리튬 #2,초전도체 (고온)
2023-12-08	082660	코스나인	404	2/4	화장품 #03,리튬 #2,메가시티 서울
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-12-08	005110	한창	1,282	2/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)
2023-12-12	072520	제넨바이오	396	2/4	-

2023년 12월 20일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	086520	에코프로	712,000	1/4	2차 전지 #2,온실 가스 (탄소 배출권),에코프로 그룹
2023-12-11	299900	위지윅스튜디오	4,210	1/4	이정재 / 정우성,메타버스 #2,영상 콘텐츠 (제작&배급&OTT) #01
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	11,350	1/4	재건 #2,바이오 가스/황,모듈러 주택,네옴시티
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-04	175140	인포마크	3,600	1/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-02	006380	카프로	852	1/4	-
2023-12-11	177350	베셀	1,894	1/4	드론 (UAM) #1
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Tue, 19 Dec 2023 20:18:50 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	2차 전지 #2,리튬 #1,수소 (전지) #1
2023-12-06	067160	아프리카TV	78,700	4/4	-
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	LFP 배터리,2차 전지 #2,리튬 #2
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	42,650	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-05	032300	한국파마	24,375	4/4	폐렴 (마이코플라스마),치매 & 알츠하이머 #2,빈대
2023-12-07	138610	나이벡	20,175	4/4	비만 치료제,제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #1
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,654	4/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,600	4/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-12-15	066790	씨씨에스	2,665	4/4	초전도체 (상온),김동연 (인맥)
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-12-04	253840	수젠텍	8,210	4/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-15	284620	카이노스메드	4,411	4/4	제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #2,에이즈
2023-11-30	294140	레몬	2,469	4/4	전고체 배터리
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-12-14	330730	스톤브릿지벤처스	4,915	4/4	창투사 (투자),택배 & 물류,업스테이지
2023-12-14	185490	아이진	3,895	4/4	제약 & 바이오 #2,코로나 백신
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	온실 가스 (탄소 배출권),태양광
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-15	069330	유아이디	1,758	4/4	-
2023-12-08	177350	베셀	1,573	4/4	드론 (UAM) #1
2023-12-18	177350	베셀	1,584	4/4	드론 (UAM) #1
2023-10-31	071950	코아스	593	4/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-12-13	035080	그래디언트	13,350	3/4	도서,야놀자,여행
2023-10-26	068290	삼성출판사	15,010	3/4	핑크퐁
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,025	3/4	게임 (모바일) #1
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	엠폭스,폐렴 (마이코플라스마),코로나 치료제
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	메타버스 #1,반도체 #4,로봇 #2,스마트 팩토리
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	폐렴 (마이코플라스마),제약 & 바이오 #1
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	폐렴 (마이코플라스마),빈대,의약품 (원료) #2
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-12-15	121850	코이즈	1,598	3/4	이재명 (인맥),2차 전지 #3
2023-11-08	008600	윌비스	597	3/4	이준석 (인맥)
2023-12-08	082660	코스나인	432	3/4	화장품 #03,메가시티 서울,리튬 #2
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,229	3/4	플라스틱
2023-12-12	072520	제넨바이오	428	3/4	-
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	10,945	2/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	보안주 (정보) #02,클라우드,아마존 (AWS)
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	2차 전지 #4,아마존 (AWS),AI 챗 봇 #1
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,258	2/4	이정재 / 정우성
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-12-14	005320	국동	812	2/4	-
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-12-12	019660	글로본	945	2/4	화장품 #03
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,604	2/4	-
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-
2023-11-01	069140	누리플랜	2,354	2/4	메가시티 서울

2023년 12월 19일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	086520	에코프로	712,000	1/4	온실 가스 (탄소 배출권),2차 전지 #2,에코프로 그룹
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	11,350	1/4	네옴시티,재건 #2,모듈러 주택,바이오 가스/황
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-12-18	321820	와이더플래닛	17,880	1/4	인공 지능 (AI) #2,한동훈 (인맥),알리바바,이정재 / 정우성
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-12-04	011420	갤럭시아에스엠	3,100	1/4	STO / NFT #1,엔터테인먼트
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	폐렴 (마이코플라스마),빈대,의약품 (원료) #2
2023-12-04	175140	인포마크	3,600	1/4	인공 지능 (AI) #2
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈

2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Mon, 18 Dec 2023 18:15:59 +0900

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2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	수소 (전지) #1,리튬 #1,2차 전지 #2
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	리튬 #2,2차 전지 #2,LFP 배터리
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,924	4/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-07	138610	나이벡	20,175	4/4	비만 치료제,제약 & 바이오 #5,치매 & 알츠하이머 #1
2023-12-15	124500	아이티센	7,492	4/4	금 (GOLD)
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,654	4/4	초전도체,김동연 (인맥)
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,600	4/4	초전도체,김동연 (인맥)
2023-12-15	066790	씨씨에스	2,665	4/4	초전도체,김동연 (인맥)
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-30	294140	레몬	2,469	4/4	전고체 배터리
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-14	330730	스톤브릿지벤처스	4,915	4/4	택배 & 물류,업스테이지,창투사 (투자)
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	온실 가스 (탄소 배출권),태양광
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-12-15	069330	유아이디	1,758	4/4	-
2023-12-08	177350	베셀	1,573	4/4	드론 (UAM) #1

2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	74,000	3/4	-
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-12-14	384470	코어라인소프트	25,425	3/4	인공 지능 (AI) #2,의료 AI (헬스케어 로봇)
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	40,100	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	치매 & 알츠하이머 #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-12-13	035080	그래디언트	13,350	3/4	야놀자,도서,여행
2023-10-26	068290	삼성출판사	15,010	3/4	핑크퐁
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,025	3/4	게임 (모바일) #1
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	메타버스 #1,로봇 #2,스마트 팩토리,반도체 #4
2023-12-14	185490	아이진	3,800	3/4	제약 & 바이오 #2,코로나 백신
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-03	115180	큐리언트	4,748	3/4	제약 & 바이오 #2
2023-12-08	032580	피델릭스	1,584	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-12-15	121850	코이즈	1,598	3/4	2차 전지 #3,이재명 (인맥)
2023-12-14	005320	국동	872	3/4	-
2023-12-08	082660	코스나인	432	3/4	리튬 #2,화장품 #03,메가시티 서울
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-12	019660	글로본	1,010	3/4	화장품 #03
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)
2023-12-12	072520	제넨바이오	428	3/4	-

2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	10,945	2/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	아마존 (AWS),보안주 (정보) #02,클라우드
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	아마존 (AWS),AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	코로나 치료제,엠폭스,폐렴 (마이코플라스마)
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-10-24	036090	위지트	770	2/4	가상 화폐
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,258	2/4	이정재 / 정우성
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-
2023-11-01	069140	누리플랜	2,354	2/4	메가시티 서울

2023년 12월 18일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	11,350	1/4	바이오 가스/황,재건 #2,네옴시티,모듈러 주택
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	HBM (고대역폭 메모리),반도체 #6
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,805	1/4	STO / NFT #1,엔비디아,드론 (UAM) #2
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-12-04	175140	인포마크	3,600	1/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-13	115180	큐리언트	4,650	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-23	290560	신시웨이	10,400	1/4	보안주 (정보) #02
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,350	1/4	-

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Fri, 15 Dec 2023 18:21:00 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	리튬 #1,수소 (전지) #1,2차 전지 #2
2023-12-13	417200	LS머트리얼즈	30,488	4/4	LS 그룹,신규 상장 (최근 10일)
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	리튬 #2,LFP 배터리,2차 전지 #2
2023-12-06	084690	대상홀딩스	12,495	4/4	곡물 & 사료 & 음식료 #1,한동훈 (인맥),식용유 (팜유)
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-12-04	253840	수젠텍	8,210	4/4	폐렴 (마이코플라스마),진단 키트
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	온실 가스 (탄소 배출권),태양광
2023-12-14	014190	원익큐브	2,145	4/4	폴더블폰 (스마트폰)
2023-12-08	032580	피델릭스	1,685	4/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-12-08	082660	코스나인	460	4/4	메가시티 서울,리튬 #2,화장품 #03
2023-11-01	069140	누리플랜	2,671	4/4	메가시티 서울

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-12-14	384470	코어라인소프트	25,425	3/4	인공 지능 (AI) #2,의료 AI (헬스케어 로봇)
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	40,100	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	자동차 부품 #1,플라스틱,전기차 #2
2023-12-07	138610	나이벡	18,900	3/4	제약 & 바이오 #5,비만 치료제,치매 & 알츠하이머 #1
2023-12-13	035080	그래디언트	13,350	3/4	여행,야놀자,도서
2023-11-30	004100	태양금속	3,830	3/4	한동훈 (인맥)
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,025	3/4	게임 (모바일) #1
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	로봇 #2,스마트 팩토리,메타버스 #1,반도체 #4
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-12-14	330730	스톤브릿지벤처스	4,610	3/4	창투사 (투자),업스테이지,택배 & 물류
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-05	053950	경남제약	1,661	3/4	폐렴 (마이코플라스마),빈대,의약품 (원료) #2
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	724	3/4	-
2023-12-14	005320	국동	872	3/4	-
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-12	019660	글로본	1,010	3/4	화장품 #03
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)
2023-12-12	072520	제넨바이오	428	3/4	-

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	69,300	2/4	-
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	바이오 가스/황,재건 #2,모듈러 주택,네옴시티
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	10,945	2/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	보안주 (정보) #02,아마존 (AWS),클라우드
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	2차 전지 #4,AI 챗 봇 #1,아마존 (AWS)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	폐렴 (마이코플라스마),엠폭스,코로나 치료제
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,258	2/4	이정재 / 정우성
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-10-18	032580	피델릭스	1,709	2/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹

2023년 12월 15일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	36,200	1/4	제약 & 바이오 #5,제약 & 바이오 #2
2023-10-17	101670	하이드로리튬	12,130	1/4	리튬 #1
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,805	1/4	드론 (UAM) #2,STO / NFT #1,엔비디아
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	폐렴 (마이코플라스마),빈대,의약품 (원료) #2
2023-12-04	175140	인포마크	3,600	1/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-23	290560	신시웨이	10,400	1/4	보안주 (정보) #02
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,350	1/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Thu, 14 Dec 2023 18:17:25 +0900

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2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-11	079550	LIG넥스원	123,675	4/4	드론 (UAM) #1,로봇 #1,방산 & 전쟁
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	2차 전지 #2,LFP 배터리,리튬 #2
2023-12-06	063080	컴투스홀딩스	42,650	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-12-05	032300	한국파마	24,375	4/4	치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마),빈대
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-10-27	004560	현대비앤지스틸	13,740	4/4	니켈,철강,희귀 금속 (희토류 등) #1
2023-11-15	191420	테고사이언스	12,760	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-05	053950	경남제약	1,780	4/4	폐렴 (마이코플라스마),의약품 (원료) #2,빈대
2023-11-15	078590	휴림에이텍	446	4/4	자동차 부품 #2
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-12-08	082660	코스나인	460	4/4	리튬 #2,메가시티 서울,화장품 #03
2023-12-12	019660	글로본	1,074	4/4	화장품 #03
2023-12-12	072520	제넨바이오	459	4/4	-
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-
2023-11-01	069140	누리플랜	2,671	4/4	메가시티 서울

2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	리튬 #1,2차 전지 #2,수소 (전지) #1
2023-12-05	000240	한국앤컴퍼니	20,920	3/4	전기차 #2
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	42,300	3/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-03	214390	경보제약	7,815	3/4	의약품 (원료) #1
2023-11-30	004100	태양금속	3,830	3/4	한동훈 (인맥)
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,025	3/4	게임 (모바일) #1
2023-11-20	376980	원티드랩	10,070	3/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	메타버스 #1,로봇 #2,스마트 팩토리,반도체 #4
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,415	3/4	이정재 / 정우성
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-10-18	032580	피델릭스	1,787	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-22	094860	네오리진	334	3/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	69,300	2/4	-
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	네옴시티,바이오 가스/황,모듈러 주택,재건 #2
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,451	2/4	자동차 부품 #1,플라스틱,전기차 #2
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	10,945	2/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	아마존 (AWS),클라우드,보안주 (정보) #02
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4,아마존 (AWS)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마),엠폭스
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-08	229000	젠큐릭스	4,994	2/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-12	137940	넥스트아이	775	2/4	이준석 (인맥)
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹

2023년 12월 14일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-10-16	417500	제이아이테크	3,855	1/4	반도체 #5,브롬 (이스라엘)
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,535	1/4	스마트 팜
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-11-07	053950	경남제약	1,679	1/4	폐렴 (마이코플라스마),의약품 (원료) #2,빈대
2023-12-04	175140	인포마크	3,600	1/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-23	290560	신시웨이	10,400	1/4	보안주 (정보) #02
2023-12-12	058450	엔터파트너즈	2,350	1/4	-
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Wed, 13 Dec 2023 18:18:32 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-11	079550	LIG넥스원	123,675	4/4	드론 (UAM) #1,로봇 #1,방산 & 전쟁
2023-12-05	000240	한국앤컴퍼니	21,385	4/4	전기차 #2
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	LFP 배터리,리튬 #2,2차 전지 #2
2023-10-27	004560	현대비앤지스틸	13,740	4/4	철강,희귀 금속 (희토류 등) #1,니켈
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-15	191420	테고사이언스	12,760	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-11	131100	티엔엔터테인먼트	2,572	4/4	이정재 / 정우성
2023-12-05	053950	경남제약	1,780	4/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	078590	휴림에이텍	446	4/4	자동차 부품 #2
2023-12-08	082660	코스나인	460	4/4	화장품 #03,리튬 #2,메가시티 서울
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-08	005110	한창	1,446	4/4	남북 경협 (DMZ),2차 전지 #3
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-17	199800	툴젠	57,800	3/4	제약 & 바이오 #3,유전자 치료제
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-12-07	363280	티와이홀딩스	5,920	3/4	-
2023-12-05	032300	한국파마	22,900	3/4	빈대,치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-11-03	214390	경보제약	7,815	3/4	의약품 (원료) #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	2차 전지 #5,전기차 #1,자동차 부품 #1
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-12-04	253840	수젠텍	7,650	3/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	반도체 #4,로봇 #2,스마트 팩토리,메타버스 #1
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-10-18	032580	피델릭스	1,787	3/4	반도체 #6,중국 반도체
2023-11-10	290120	대유에이피	3,600	3/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-01	069140	누리플랜	2,512	3/4	메가시티 서울

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	317,625	2/4	LFP 배터리,포스코 그룹,2차 전지 #2
2023-11-06	001570	금양	105,075	2/4	수소 (전지) #1,리튬 #1,2차 전지 #2
2023-12-06	067160	아프리카TV	69,300	2/4	-
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,451	2/4	전기차 #2,자동차 부품 #1,플라스틱
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	10,945	2/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-10-31	396470	워트	10,042	2/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,340	2/4	초전도체,김동연 (인맥)
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	클라우드,보안주 (정보) #02,아마존 (AWS)
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4,아마존 (AWS)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,322	2/4	코로나 치료제,엠폭스,폐렴 (마이코플라스마)
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	4,994	2/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-07	053950	경남제약	1,797	2/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-12-04	175140	인포마크	3,870	2/4	인공 지능 (AI) #2
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	482	2/4	이정재 / 정우성
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,228	2/4	웹툰&웹소설
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-

2023년 12월 13일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	11,350	1/4	모듈러 주택,네옴시티,재건 #2,바이오 가스/황
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,320	1/4	초전도체,김동연 (인맥)
2023-10-16	417500	제이아이테크	3,855	1/4	반도체 #5,브롬 (이스라엘)
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,805	1/4	엔비디아,STO / NFT #1,드론 (UAM) #2
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-23	290560	신시웨이	10,400	1/4	보안주 (정보) #02

2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Tue, 12 Dec 2023 18:50:16 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

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2개월 이내의 상한가 종목
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2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

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구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	338,875	4/4	2차 전지 #2,포스코 그룹,LFP 배터리
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	2차 전지 #2,리튬 #2,LFP 배터리
2023-11-10	372320	큐로셀	26,212	4/4	제약 & 바이오 #5
2023-12-05	032300	한국파마	24,375	4/4	빈대,치매 & 알츠하이머 #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,654	4/4	김동연 (인맥),초전도체
2023-12-11	066790	씨씨에스	2,600	4/4	김동연 (인맥),초전도체
2023-12-04	253840	수젠텍	8,210	4/4	진단 키트,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,495	4/4	폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-11	052300	씨티프라퍼티	541	4/4	이정재 / 정우성
2023-10-18	032580	피델릭스	1,865	4/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,622	4/4	웹툰&웹소설
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-
2023-11-01	069140	누리플랜	2,671	4/4	메가시티 서울

2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	2차 전지 #2,수소 (전지) #1,리튬 #1
2023-12-05	000240	한국앤컴퍼니	20,920	3/4	전기차 #2
2023-12-06	067160	아프리카TV	74,000	3/4	-
2023-11-17	199800	툴젠	57,800	3/4	제약 & 바이오 #3,유전자 치료제
2023-12-07	363280	티와이홀딩스	5,920	3/4	-
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-11-03	214390	경보제약	7,815	3/4	의약품 (원료) #1
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	플라스틱,전기차 #2,자동차 부품 #1
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	전기차 #1,2차 전지 #5,자동차 부품 #1
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,820	3/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	보안주 (정보) #02,클라우드,아마존 (AWS)
2023-11-15	016880	웅진	1,348	3/4	2차 전지 #4,AI 챗 봇 #1,아마존 (AWS)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	엠폭스,코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	반도체 #4,로봇 #2,스마트 팩토리,메타버스 #1
2023-10-24	036090	위지트	802	3/4	가상 화폐
2023-11-24	147830	제룡산업	3,790	3/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-07	053950	경남제약	1,914	3/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-11	177350	베셀	2,030	3/4	드론 (UAM) #1
2023-12-08	005110	한창	1,364	3/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	네옴시티,재건 #2,모듈러 주택,바이오 가스/황
2023-10-31	396470	워트	10,042	2/4	HBM (고대역폭 메모리),반도체 #6
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,994	2/4	엔비디아,드론 (UAM) #2,STO / NFT #1
2023-11-16	405920	나라셀라	6,100	2/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-12-04	175140	인포마크	3,870	2/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-03	115180	큐리언트	4,548	2/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,095	2/4	-

2023년 12월 12일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	15,110	1/4	신규 상장 (최근 10일),제약 & 바이오 #5
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-16	417500	제이아이테크	3,855	1/4	브롬 (이스라엘),반도체 #5
2023-10-24	037440	희림	7,920	1/4	네옴시티
2023-12-04	011420	갤럭시아에스엠	3,100	1/4	STO / NFT #1,엔터테인먼트
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-12-01	290120	대유에이피	3,685	1/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Mon, 11 Dec 2023 18:17:10 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	338,875	4/4	LFP 배터리,2차 전지 #2,포스코 그룹
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	리튬 #2,LFP 배터리,2차 전지 #2
2023-12-06	084690	대상홀딩스	12,495	4/4	한동훈 (인맥),곡물 & 사료 & 음식료 #1,식용유 (팜유)
2023-10-13	000680	LS네트웍스	4,576	4/4	LS 그룹
2023-12-07	363280	티와이홀딩스	6,255	4/4	-
2023-11-03	214390	경보제약	8,262	4/4	의약품 (원료) #1
2023-11-02	066790	씨씨에스	2,654	4/4	김동연 (인맥),초전도체
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,962	4/4	스마트 팜
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-10-24	036090	위지트	834	4/4	가상 화폐
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-10-18	032580	피델릭스	1,865	4/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,622	4/4	웹툰&웹소설
2023-11-14	137940	넥스트아이	708	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-12-08	005110	한창	1,446	4/4	2차 전지 #3,남북 경협 (DMZ)
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	수소 (전지) #1,2차 전지 #2,리튬 #1
2023-12-06	067160	아프리카TV	74,000	3/4	-
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	42,300	3/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-12-07	338840	와이바이오로직스	16,645	3/4	제약 & 바이오 #5,신규 상장 (최근 10일)
2023-11-17	038290	마크로젠	19,870	3/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	전기차 #1,2차 전지 #5,자동차 부품 #1
2023-10-26	068290	삼성출판사	15,010	3/4	핑크퐁
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	보안주 (정보) #02,아마존 (AWS),클라우드
2023-11-15	016880	웅진	1,348	3/4	아마존 (AWS),AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,635	3/4	코로나 치료제,엠폭스,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	로봇 #2,스마트 팩토리,메타버스 #1,반도체 #4
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,342	3/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-07	053950	경남제약	1,914	3/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-12-04	175140	인포마크	4,140	3/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-01	069140	누리플랜	2,512	3/4	메가시티 서울

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	모듈러 주택,재건 #2,바이오 가스/황,네옴시티
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,994	2/4	드론 (UAM) #2,엔비디아,STO / NFT #1
2023-10-24	002800	신신제약	5,858	2/4	제약 & 바이오 #4
2023-12-04	011420	갤럭시아에스엠	3,198	2/4	엔터테인먼트,STO / NFT #1
2023-11-16	405920	나라셀라	6,100	2/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-11-21	187220	디티앤씨	6,095	2/4	한동훈 (인맥),드론 (UAM) #2
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-23	290560	신시웨이	11,172	2/4	보안주 (정보) #02
2023-11-02	006380	카프로	883	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹

2023년 12월 11일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고대역폭 메모리)
2023-10-12	234100	폴라리스세원	1,790	1/4	자동차 부품 #2,폴라리스 그룹
2023-11-29	004060	SG세계물산	460	1/4	그린 벨트 해제
2023-11-06	069540	라이트론	2,470	1/4	수소차,LFP 배터리,광산 채굴
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-03	115180	큐리언트	4,348	1/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Fri, 8 Dec 2023 18:42:57 +0900

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2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

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2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	338,875	4/4	포스코 그룹,2차 전지 #2,LFP 배터리
2023-11-06	001570	금양	114,825	4/4	리튬 #1,2차 전지 #2,수소 (전지) #1
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-12-06	084690	대상홀딩스	12,495	4/4	한동훈 (인맥),곡물 & 사료 & 음식료 #1,식용유 (팜유)
2023-10-13	000680	LS네트웍스	4,576	4/4	LS 그룹
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,962	4/4	스마트 팜
2023-10-10	024060	흥구석유	7,978	4/4	석유 화학 (국제 유가)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-20	376980	원티드랩	10,760	4/4	이민 정책 (한동훈)
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,948	4/4	엠폭스,코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	온실 가스 (탄소 배출권),태양광
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,691	4/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-07	053950	경남제약	2,032	4/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-21	187220	디티앤씨	6,365	4/4	한동훈 (인맥),드론 (UAM) #2
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,622	4/4	웹툰&웹소설
2023-11-14	137940	넥스트아이	708	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	게임 (모바일) #1,STO / NFT #1
2023-10-23	121890	에스디시스템	1,810	4/4	-
2023-10-31	071950	코아스	593	4/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-12-06	067160	아프리카TV	74,000	3/4	-
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	2차 전지 #5,자동차 부품 #1,전기차 #1
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	클라우드,보안주 (정보) #02,아마존 (AWS)
2023-10-24	002800	신신제약	6,365	3/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	반도체 #4,스마트 팩토리,로봇 #2,메타버스 #1
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-11-23	290560	신시웨이	11,945	3/4	보안주 (정보) #02
2023-11-02	006380	카프로	914	3/4	-

2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	39,250	2/4	제약 & 바이오 #5,제약 & 바이오 #2
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	모듈러 주택,바이오 가스/황,재건 #2,네옴시티
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,451	2/4	자동차 부품 #1,전기차 #2,플라스틱
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-11-15	016880	웅진	1,260	2/4	AI 챗 봇 #1,2차 전지 #4,아마존 (AWS)
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,994	2/4	엔비디아,드론 (UAM) #2,STO / NFT #1
2023-11-16	405920	나라셀라	6,100	2/4	주류
2023-11-06	069540	라이트론	2,632	2/4	LFP 배터리,수소차,광산 채굴
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	자율 주행 #1,5G & 6G (통신 장비)
2023-10-11	094940	푸른기술	8,380	2/4	남북 경협 (DMZ),로봇 #2,의료 AI (헬스케어 로봇),철도,디지털 화폐 (CBDC)
2023-12-04	175140	인포마크	3,870	2/4	인공 지능 (AI) #2
2023-10-18	032580	피델릭스	1,709	2/4	중국 반도체,반도체 #6
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	677	2/4	-
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-01	069140	누리플랜	2,354	2/4	메가시티 서울

2023년 12월 8일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	HBM (고 대역폭 메모리),반도체 #6
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-10-12	234100	폴라리스세원	1,790	1/4	폴라리스 그룹,자동차 부품 #2
2023-11-29	004060	SG세계물산	460	1/4	그린 벨트 해제
2023-11-24	147830	제룡산업	3,415	1/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Thu, 7 Dec 2023 18:15:37 +0900

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해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

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2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-22	003280	흥아해운	2,101	4/4	해운 (해상 운임)
2023-10-23	360070	탑머티리얼	60,575	4/4	2차 전지 #2,LFP 배터리,리튬 #2
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	45,350	4/4	제약 & 바이오 #5,제약 & 바이오 #2
2023-10-13	000680	LS네트웍스	4,576	4/4	LS 그룹
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-12-05	142280	녹십자엠에스	4,948	4/4	코로나 치료제,폐렴 (마이코플라스마),엠폭스
2023-11-15	191420	테고사이언스	12,760	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,992	4/4	애플카
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-08	229000	젠큐릭스	5,691	4/4	제약 & 바이오 #1,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,461	4/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-11-07	053950	경남제약	2,032	4/4	의약품 (원료) #2,빈대,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-23	417180	핑거스토리	3,622	4/4	웹툰&웹소설
2023-11-10	290120	대유에이피	3,860	4/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-02	115180	큐리언트	3,714	4/4	제약 & 바이오 #2
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)
2023-11-22	094860	네오리진	356	4/4	STO / NFT #1,게임 (모바일) #1
2023-10-31	071950	코아스	593	4/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	328,250	3/4	포스코 그룹,2차 전지 #2,LFP 배터리
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	2차 전지 #2,수소 (전지) #1,리튬 #1
2023-11-10	372320	큐로셀	24,225	3/4	제약 & 바이오 #5
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-11-30	004100	태양금속	3,830	3/4	한동훈 (인맥)
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	클라우드,보안주 (정보) #02,아마존 (AWS)
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,125	3/4	제약 & 바이오 #3
2023-10-24	002800	신신제약	6,365	3/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-20	376980	원티드랩	10,070	3/4	이민 정책 (한동훈)
2023-11-06	069540	라이트론	2,795	3/4	광산 채굴,LFP 배터리,수소차
2023-11-21	187220	디티앤씨	6,230	3/4	드론 (UAM) #2,한동훈 (인맥)
2023-11-23	290560	신시웨이	11,945	3/4	보안주 (정보) #02
2023-11-02	006380	카프로	914	3/4	-

2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	네옴시티,바이오 가스/황,재건 #2,모듈러 주택
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,451	2/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,561	2/4	2차 전지 #5,전기차 #1,자동차 부품 #1
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,678	2/4	스마트 팜
2023-10-10	024060	흥구석유	7,792	2/4	석유 화학 (국제 유가)
2023-11-29	004060	SG세계물산	481	2/4	그린 벨트 해제
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	4,994	2/4	STO / NFT #1,엔비디아,드론 (UAM) #2
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,095	2/4	메타버스 #1,반도체 #4,로봇 #2,스마트 팩토리
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-10-11	094940	푸른기술	8,380	2/4	남북 경협 (DMZ),철도,디지털 화폐 (CBDC),로봇 #2,의료 AI (헬스케어 로봇)
2023-12-04	175140	인포마크	3,870	2/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-15	142760	비엘	1,884	2/4	코로나 치료제
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-14	137940	넥스트아이	650	2/4	이준석 (인맥)
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-01	069140	누리플랜	2,354	2/4	메가시티 서울

2023년 12월 7일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	396470	워트	9,480	1/4	반도체 #6,HBM (고 대역폭 메모리)
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-10-12	234100	폴라리스세원	1,790	1/4	폴라리스 그룹,자동차 부품 #2
2023-11-15	004920	씨아이테크	1,676	1/4	-
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-01	388790	라이콤	2,345	1/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Wed, 6 Dec 2023 18:17:34 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	원격 진료 (비대면),유전자 치료제
2023-11-30	011500	한농화성	13,918	4/4	전고체 배터리
2023-11-30	004100	태양금속	4,000	4/4	한동훈 (인맥)
2023-10-10	024060	흥구석유	7,978	4/4	석유 화학 (국제 유가)
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	5,371	4/4	STO / NFT #1,엔비디아,드론 (UAM) #2
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-07	053950	경남제약	2,032	4/4	빈대,의약품 (원료) #2,폐렴 (마이코플라스마)
2023-11-23	290560	신시웨이	12,718	4/4	보안주 (정보) #02
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	2차 전지 #2,수소 (전지) #1,리튬 #1
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	전기차 #2,자동차 부품 #1,플라스틱
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	화이자,의약품 (원료) #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	전기차 #1,자동차 부품 #1,2차 전지 #5
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,820	3/4	스마트 팜
2023-10-25	430690	한싹	20,375	3/4	클라우드,보안주 (정보) #02,아마존 (AWS)
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,870	3/4	애플카
2023-10-24	002800	신신제약	6,365	3/4	제약 & 바이오 #4
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	로봇 #2,메타버스 #1,반도체 #4,스마트 팩토리
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,345	3/4	-
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,252	3/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-12-04	175140	인포마크	4,140	3/4	인공 지능 (AI) #2
2023-11-15	142760	비엘	2,010	3/4	코로나 치료제
2023-11-14	137940	넥스트아이	679	3/4	이준석 (인맥)
2023-11-02	006380	카프로	914	3/4	-
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	317,625	2/4	2차 전지 #2,포스코 그룹,LFP 배터리
2023-11-10	372320	큐로셀	22,238	2/4	제약 & 바이오 #5
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	모듈러 주택,바이오 가스/황,네옴시티,재건 #2
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-11-29	004060	SG세계물산	481	2/4	그린 벨트 해제
2023-11-06	069540	라이트론	2,632	2/4	수소차,LFP 배터리,광산 채굴
2023-11-01	388790	라이콤	2,501	2/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	전력 설비 (송/변전),남북 경협 (DMZ)
2023-10-11	094940	푸른기술	8,380	2/4	디지털 화폐 (CBDC),로봇 #2,의료 AI (헬스케어 로봇),철도,남북 경협 (DMZ)
2023-12-01	290120	대유에이피	3,961	2/4	자동차 부품 #1,대유위니아 그룹
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹
2023-11-01	069140	누리플랜	2,354	2/4	메가시티 서울

2023년 12월 6일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	267850	아시아나IDT	13,710	1/4	-
2023-11-20	041920	메디아나	7,230	1/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-11-09	052790	액토즈소프트	10,190	1/4	게임 (모바일) #1
2023-10-10	065450	빅텍	4,070	1/4	드론 (UAM) #2,방산 & 전쟁
2023-11-15	004920	씨아이테크	1,676	1/4	-
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-11-01	129890	앱코	892	1/4	메가시티 서울
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

인천고래 quant — Tue, 5 Dec 2023 17:28:33 +0900

안녕하세요. 투자에 필요한 주식 정보를 분석하여 공유하는 투자자 인천고래입니다.

해당 글에서 제공하는 데이터는 아래와 같습니다.

제공 데이터

2개월 이내의 상한가 종목
해당 상한가 종목의 테마 제공
상한가를 4 등분한 가격 (현재가 -> 기준가) 제공
당일의 종가가 상한가를 4 등분한 가격(1구간~4구간) 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있도록 눌림목 구간 표시

상한가 및 기준봉에 4등분 선 그리기 (키움증권 HTS, 수식관리자)

i-whale.com

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 종목 리스트 (종목별 테마)

이 글은 당일 상한가에 대한 정보를 제공하지 않는 대신에

즉, 아래에 언급된 테마주들은 2개월 이내에 발생한 테마들이라고 보시면 됩니다.

아시는 내용이지만 눌림목은 단봉, 양봉 가리지 않고 발생을 합니다.

구간별 종목에 대한 자세한 정보는 아래의 내용을 참고하시기를 바라겠습니다.

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 4구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-29	445680	큐리옥스바이오시스템즈	45,350	4/4	제약 & 바이오 #2,제약 & 바이오 #5
2023-10-13	000680	LS네트웍스	4,576	4/4	LS 그룹
2023-11-17	038290	마크로젠	21,160	4/4	유전자 치료제,원격 진료 (비대면)
2023-11-08	123420	위메이드플레이	10,918	4/4	게임 (모바일) #1,위메이드 그룹
2023-10-10	024060	흥구석유	7,978	4/4	석유 화학 (국제 유가)
2023-11-08	052790	액토즈소프트	9,628	4/4	게임 (모바일) #1
2023-11-28	191420	테고사이언스	12,898	4/4	제약 & 바이오 #3
2023-11-28	204210	모두투어리츠	11,975	4/4	-
2023-11-06	069540	라이트론	2,958	4/4	수소차,광산 채굴,LFP 배터리
2023-11-08	008600	윌비스	635	4/4	이준석 (인맥)

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 3구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	001570	금양	109,950	3/4	수소 (전지) #1,2차 전지 #2,리튬 #1
2023-11-23	002620	제일파마홀딩스	11,650	3/4	의약품 (원료) #1,화이자
2023-10-27	038110	에코플라스틱	4,688	3/4	전기차 #2,플라스틱,자동차 부품 #1
2023-11-28	024900	덕양산업	4,878	3/4	2차 전지 #5,자동차 부품 #1,전기차 #1
2023-11-27	033310	엠투엔	3,470	3/4	-
2023-10-25	403490	우듬지팜	2,820	3/4	스마트 팜
2023-10-24	002800	신신제약	6,365	3/4	제약 & 바이오 #4
2023-10-19	033320	제이씨현시스템	5,182	3/4	STO / NFT #1,엔비디아,드론 (UAM) #2
2023-11-08	013520	화승코퍼레이션	1,870	3/4	애플카
2023-11-08	059120	아진엑스텍	9,740	3/4	스마트 팩토리,로봇 #2,메타버스 #1,반도체 #4
2023-11-24	004540	깨끗한나라	2,345	3/4	-
2023-11-01	388790	라이콤	2,658	3/4	5G & 6G (통신 장비),자율 주행 #1
2023-11-14	009440	KC그린홀딩스	3,252	3/4	태양광,온실 가스 (탄소 배출권)
2023-11-21	187220	디티앤씨	6,230	3/4	드론 (UAM) #2,한동훈 (인맥)
2023-12-01	290120	대유에이피	4,238	3/4	대유위니아 그룹,자동차 부품 #1
2023-11-23	290560	신시웨이	11,945	3/4	보안주 (정보) #02
2023-10-31	071950	코아스	562	3/4	남북 경협 (DMZ)

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 2구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-11-06	003670	포스코퓨처엠	317,625	2/4	2차 전지 #2,LFP 배터리,포스코 그룹
2023-11-10	372320	큐로셀	22,238	2/4	제약 & 바이오 #5
2023-10-23	003070	코오롱글로벌	12,258	2/4	재건 #2,모듈러 주택,네옴시티,바이오 가스/황
2023-10-26	068290	삼성출판사	13,925	2/4	핑크퐁
2023-11-30	004100	태양금속	3,660	2/4	한동훈 (인맥)
2023-11-20	041920	메디아나	7,982	2/4	의료 (미용) 기기 #1
2023-10-25	430690	한싹	19,188	2/4	보안주 (정보) #02,클라우드,아마존 (AWS)
2023-11-29	004060	SG세계물산	481	2/4	그린 벨트 해제
2023-10-11	094940	푸른기술	8,380	2/4	철도,남북 경협 (DMZ),디지털 화폐 (CBDC),의료 AI (헬스케어 로봇),로봇 #2
2023-11-24	147830	제룡산업	3,602	2/4	남북 경협 (DMZ),전력 설비 (송/변전)
2023-11-07	053950	경남제약	1,797	2/4	빈대,의약품 (원료) #2
2023-11-15	142760	비엘	1,884	2/4	코로나 치료제
2023-11-14	137940	넥스트아이	650	2/4	이준석 (인맥)
2023-11-17	050760	에스폴리텍	2,106	2/4	플라스틱
2023-11-21	377460	위니아에이드	1,688	2/4	대유위니아 그룹

2023년 12월 5일 상한가 기준봉 눌림목 1구간

상한가 날짜	종목코드	상한가 종목명	기준가	Position	테마
2023-10-25	439090	마녀공장	21,550	1/4	화장품 #03
2023-11-09	000480	CR홀딩스	6,510	1/4	-
2023-11-07	002100	경농	9,760	1/4	빈대
2023-10-31	267850	아시아나IDT	13,710	1/4	-
2023-10-10	065450	빅텍	4,070	1/4	방산 & 전쟁,드론 (UAM) #2
2023-11-15	004920	씨아이테크	1,676	1/4	-
2023-11-16	405920	나라셀라	5,700	1/4	주류
2023-11-16	276730	제주맥주	962	1/4	주류
2023-11-28	035620	바른손이앤에이	630	1/4	-
2023-11-01	009190	대양금속	1,110	1/4	니켈
2023-10-06	062970	피피아이	2,195	1/4	양자 암호,데이터 센터 (SI & NI),5G & 6G (통신 장비)
2023-11-22	050090	비케이홀딩스	1,014	1/4	-
2023-11-01	069140	누리플랜	2,195	1/4	메가시티 서울