내가 열심히 개조한 노트북을 소개합니다~ 5분이면 이 노트북을 만들 수 있어요!

의 목적

제 생업은 주로 정량 분석 투자이고 Jupter notebook도 즐겨 사용합니다.
그래서 이번에는 제가 직접 만든 notebook을 소개하고 싶어요!
여러분의 노트북에 조금이라도 유용한 정보가 있다면 좋겠습니다!
다음 그림은 맞춤형 나의 notebook입니다.

Jupter notebook 설치

Anaconda를 아직 다운로드하지 않은 사람은 여기(Individual Edition Anaconda)에서 다운로드할 수 있습니다!
다운로드에 관해서는 영어지만 다운로드만 하고 지시를 따르기 때문에 계속하고 싶어요!

사용자 정의

이번 맞춤 제작의 내용은 다음과 같다.

코드의 명칭 규칙을 자동으로 수정

noteboook의 테마 변경

템플릿화

가로폭 변경 ←가로화면 추천자

차트 형식

마지막 시간 시퀀스 데이터

기본적으로 위에서부터 순서대로 하면 나와 같은 노트북을 만들 수 있다.

코드 명명 규칙 자동 수정(Black)

코드를 너무 많이 써서 문법이 잘 모를 때 클릭하면 예뻐진다.

jupyter nbextension install https://github.com/drillan/jupyter-black/archive/master.zip --user
jupyter nbextension enable jupyter-black-master/jupyter-black

만약 이것이 설치되어 있다면, Jupter notebook 도구 모음에서 Black 이 단추를 만들 것입니다. 이 단추를 누르기만 하면, 칸 안의 코드는 PEP8 규칙에 따라 정확합니다.
참조: https://github.com/drillan/jupyter-black

notebook 테마 변경

여기, notebook의 테마를 변경합니다.내가 사용하는 주제는 원파크다.

# install jupyterthemes
pip install jupyterthemes

jt -t onedork -T -N -kl

도구막대, 이름, 로고 등을 표시할 수 있습니다.옵션을 선택하면 도구 모음 등이 더 이상 표시되지 않습니다.
또한 코드를 실행해도 이미 열린 notebook에 반영되지 않습니다. 반영된 notebook을 보려면 notebook을 다시 시작하십시오.
참조: https://github.com/dunovank/jupyter-themes

틀화하다

pip install jupyter_contrib_nbextensions

jupyter contrib nbextension install --user

pip install jupytemplate

jupyter nbextension install --py jupytemplate --sys-prefix

jupyter nbextension enable jupytemplate/main --sys-prefix

이렇게 되면 본보기화된 준비가 다 되었다.
다음은 템플릿 편집입니다.
템플릿의 경우 아래 코드를 실행하고 notebook 파일을 직접 사용하십시오.

import jupytemplate
print(jupytemplate.get_template_path())

notebook 파일을 놀고 나면 다음 명령을 입력하고 템플릿을 반영하십시오.

jupyter nbextension install --py jupytemplate --sys-prefix
jupyter nbextension enable jupytemplate/main --sys-prefix

참조: https://github.com/xtreamsrl/jupytemplate

너비 변경

이전 장에서 만든 템플릿 화면에 다음 명령을 붙여 넣으십시오.
이것은 가로 화면을 사용하는 사람들이 자주 직면하는 문제이지만 가로 페이지의 간격이 매우 많아 코드, 표와 도표를 자주 볼 수 없다.
이걸 처리하고 싶은 분들은 넓이를 넓히는 걸 추천합니다.

%%HTML
<style>
    div#notebook-container    { width: 95%; }
    div#menubar-container     { width: 65%; }
    div#maintoolbar-container { width: 99%; }
</style>

그래프 형식 등

다음은 예쁜 그래프를 만들기 위해 기본적으로 여러 가지를 설정하면 편리하다.
템플릿에 다음 명령을 붙여 넣으십시오.
그러나 가로 너비와 쓰기를 변경하는 명령을 다른 칸에 붙여넣으십시오.이유는%%% HTML이라고 쓰여 있는데, 그 칸에서 HTML이 실행되었기 때문에 ptyhon 명령을 실행할 수 없습니다.

# Data manipulation
import pandas as pd
import numpy as np

# Options for pandas
pd.options.display.max_columns = 50
pd.options.display.max_rows = 30

# Visualizations
# import jtplot module in notebook
from jupyterthemes import jtplot

# choose which theme to inherit plotting style from
# onedork | grade3 | oceans16 | chesterish | monokai | solarizedl | solarizedd
jtplot.style(theme='onedork')

# set "context" (paper, notebook, talk, poster)
# scale font-size of ticklabels, legend, etc.
# remove spines from x and y axes and make grid dashed
jtplot.style(context='talk', fscale=1.4, spines=False, gridlines='--')

# turn on X- and Y-axis tick marks (default=False)
# turn off the axis grid lines (default=True)
# and set the default figure size
jtplot.style(ticks=True, grid=False, figsize=(6, 4.5))

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
import cufflinks as cf
cf.set_config_file(offline=True, theme="space", offline_show_link=False)

# Autoreload extension
if 'autoreload' not in get_ipython().extension_manager.loaded:
    %load_ext autoreload

%autoreload 2

마지막 놀이

위에서 실행한 코드가 부족한 프로그램 라이브러리는 pip install로 적당히 보충하십시오.
닛케이 평균 주가를 좀 봅시다.

from datetime import datetime
import pandas_datareader.data as web

start = datetime(2000, 1, 1)
end = datetime(2020, 12, 3)
symbol = "^N225"
df = web.DataReader(symbol, 'yahoo', start, end)
df

아래와 같다.

다음 명령을 실행하십시오.

qf = cf.QuantFig(df, title="Nikkei 225", legend='top', name="N225")
qf.add_bollinger_bands()
qf.add_sma([10,20],width=2,color=['green','lightgreen'],legendgroup=True)
qf.add_rsi(periods=20,color='java')
qf.add_bollinger_bands(periods=20,boll_std=2,colors=['magenta','grey'],fill=True)
qf.add_volume()
qf.add_macd()
qf.iplot()

다음 차트를 표시합니다.그리고 도표는plotly이기 때문에 만져도 돼요.

참조: https://github.com/santosjorge/cufflinks
참조: https://plotly.com/python/

총결산

어때요?
더 멋진 주제가 있다고 생각해요. 취향에 맞게 완성했으면 좋겠어요!
가능하면 꼭 해보세요!!