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TIGER 코리아TOP10 ETF 분석: 한국 증시 '대장주 10개'에 한 번에 투자한다면? TIGER 코리아TOP10 ETF 분석: 한국 증시 '대장주 10개'에 한 번에 투자한다면?한눈에 보는 요약어떤 ETF인가: 코스피·코스닥 유동시가총액 상위 10개 종목에 집중 투자하는 ETF입니다. 사실상 "한국 증시 대표 선수 10명"을 한 바구니에 담은 상품입니다.긍정 포인트: 반도체 중심의 대형주 상승 흐름을 그대로 받을 수 있고, 보수가 낮고 거래가 활발합니다.부정 포인트: 10종목 집중에, 상위 2종목(SK하이닉스·삼성전자) 비중이 매우 큽니다. 이름만 보면 분산투자 같지만 실제로는 '반도체 베팅'에 가깝습니다.한 줄 결론: 한국 대형주의 성장에 투자하고 싶고 변동성을 감수할 수 있다면 후보가 될 수 있습니다. 안정적인 분산투자 상품으로 보기는 어렵습니다.1. TIGER 코리아TOP10은 어떤.. 2026. 10. 1.
행렬 (이미지를 데이터화 할때 꼭필요) 행렬 2 by 3 행렬의 합 행렬의 실수배 2023. 8. 8.
Colaboratory (코랩 사용하기) 파이썬, 리스트, plot 구글 코랩 사용하기 간단히 알려드립니다. 접속하시면 사용 가능합니다. 구글 아이디 있으시죠?ㅎ https://colab.research.google.com/?hl=ko Google Colaboratory colab.research.google.com 텍스트 #을 이용하면 글자 크기가 점차 작아짐 목차가 알아서 만들어진답니다 ㅎ 문서 작업도 쌉가능 방법은 아래 참고 런타임 유형 변경 용도에 따라 cpu, gpu, tpu 변경하여 사용 1차원 리스트 만들기 #(실습) [10, 20, 30] 1차원 리스트 만들기 a = [10, 20, 30] print(a) # (실습) 빈 리스트 만들기 b = [] print(b) # (실습) list(), range() 함수를 이용해 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10.. 2023. 8. 7.
생선 데이터, 렌덤으로 섞기 numpy, KNeighborsClassifier KNeighborsClassifier k-최근접 이웃 모델을 이용하여 머신러닝을 진행해보겠습니다. fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0, 9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0] fish_weight = [242.0, 290.0, 340.0,.. 2023. 7. 31.
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