Python

[python, ai, gpt langchain] langchain 예제 – python Code생성

책 “Generative AI with LangChain” chapter 6에 해당 하는 내용입니다. 여기서는 python code 생성의 다양한 사례를 보여 줍니다. llm과 tool을 사용하여 python code를을 생성하기 위해 HuggingFace StarChat,Salesforce code생성 llm,OpenAI ChatGPT(gpt-4-1106-preview model)등을 사용하여 몇가지 python 소스코드를 생성합니다.현재는 gpt-4-1106-preview를 능가하는 코드 생성기는 없네요. 커스텀 소스 빌더도 소개 합니다.(python_developer.py 참조) 하지만 위에 언급한 코드생성 방법만으로는 큰 규모의 코드를 […]

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[python, ai, gpt langchain] langchain 예제 – 요약,CoD, Map-Reduce, 정보추출,RAG, 추론전력탐색

책 “Generative AI with LangChain” chapter4에 해당 하는 내용입니다. langchain과 openai를 사용하여 내용을 요약하고, Chain of density(CoD), Map-Reduce를 통한 요약, 이력서에서 정보 추출, 도구를 사용한 정보 전달, 추론탐색전략(ReWOOD방법 – plan-and-solve 기법)등을 소개 합니다. ReWOOD의 논문에는 zero-shot-react보다 plan-and-solve가 더 좋은 결과를 보여 준다고 했는데 lanchain_experimetal package에 있는 구현을 사용해본 결과 성능과 비용이 zero-shot-react보다 훨씬! 별로 입니다.

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[Python, Embedding, GPT, LangChain] Vector Embeddings Tutorial – Code Your Own AI Assistant with GPT-4 API + LangChain + NLP[Python, Embedding, GPT, LangChain]

유투브 : [Vector Embeddings Tutorial – Code Your Own AI Assistant with GPT-4 API + LangChain + NLP] Vector Embeding에 대한 아주 쉬운 개념 부터 실제 코딩 까지 잘 설명 했어요 참조 해볼 만 합니다. 아래에 사용된 코드를 추가 했어요

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[python, trading]algobot 설치 및 실행 (Window에서)

algobot을 위한 환경 설정 algobot 받기 : https://github.com/ZENALC/algobot 위 순서대로 진행시 pipenv install –dev 시 에러나면Visual Studio Build Tool을 설치 다시 해 본다.https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/ 위의 처럼 했는데도 어래 처럼 python 경로가 맞지 않다고 나오면 아래 그림처럼 현재 python 버전을 제외한 기존에 설치 되었던 python 버전을 registry를 전부 삭제 한다 algobot은 ta-lib를 사용하는데 pipenv install -dev시에 OS가

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[Python] Synology NAS에서 바이낸스(Binance) 거래데이터 수집하기

데이터 설명 : https://github.com/binance/binance-public-data Binance에서 거래 데이터를 수집하는 방법은 이전 글 비트멕스(BitMex)에서 거래데이터 수집하기를 참조하면 된다. 바이낸스 데이터 제공 URL : https://data.binance.vision/?prefix=data/ , https://www.binance.com/en/landing/data NAS 스케쥴러 등록은 이전글 참조 수집프로그램 : binance_mwget2.zip , s.zip 거래데이터를 받을 코인은 아래 coin_lst에 추가 하면 되고 코인명으로 폴더가 만들어 지고 그 폴더에 데이터가 수집된다.

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[Python] Jupyter Notebook in Visual Source Code

참조 : Jupyter in Visual Studio Code – April 2021 Release VS(비주얼소스코드)내에 Jupyter (Jupyter Notebook)을 사용할 수 있게 되었어며 노트북의 cell 내에서 라인별 디버깅이 가능 합니다. ● 디버깅 아래 그림 처럼 선택된 셀에서 “F10” 키를 누르면 라인별로 실행이되며 variable은 Variables 섹션에서 확인 할 수 있다.

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[Python] mlfinlab에서 portfoliolab 분리

Hi @everyone, We are happy to announce that we have released PortfolioLab which now contains all of the implementations on portfolio optimisation from MlFinLab. It’s very important that you please move on over to the new library as we will be deprecating that functionality that exists in MlFinLab, early February. pip install portfoliolab Documentation: https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest

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[Python] Synology NAS에서 BitMEX 거래데이터 수집하기

NAS에 Python3이 설치 되어 있지 않다면 먼저 아래와 같이 Python3 패키지를 먼저 설치 한다. 2. NAS 콘솔에 접속하여 pip 을 설치 한다. pip을 설치 하기 위해 콘솔에서 root로 작업한다. 3. BitMEX 에서 데이터를 가져 오기 위한 program 에서 wget package를 사용하기 때문에 설치 해준다. 그 외 필요한 package가 더 있으면 root 계정에서 “python3 -m pip

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[Python,Pandas,EWM] pandas ewm 의 이해

Decay factor : 𝛼 com : center of mass| 𝛼=1/(1+𝑐𝑜𝑚), for 𝑐𝑜𝑚≥0 span : window 크기 또는 기간𝛼 : 평활계수(EP)금일의 지수이동평균 = (금일 종가* 𝛼 ) + 전일의 지수이동평균*(1- 𝛼 ) 𝛼=2/(𝑠𝑝𝑎𝑛+1), for 𝑠𝑝𝑎𝑛≥1 haflife : 반감기 𝛼=1−𝑒𝑥𝑝(𝑙𝑜𝑔(0.5)/ℎ𝑎𝑙𝑓𝑙𝑖𝑓𝑒), for ℎ𝑎𝑙𝑓𝑙𝑖𝑓𝑒>0 alpha : 평활 계수(smoothing factor) 𝛼 : 직접 입력 0<𝛼≤1 min_perods : 주어진 window내에 있어야할 관측치의 최소 갯수 adjust : True

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[Python] Advances in Financial Machine Learning – Chap01

도서 Advances in Financial Machine Learning (한국어판 : 실전 금융 머신 러닝 완벽 분석) chaper 01의 python 구현 “Tick, Volume, Dollar Volume Bars” jupyter notebook을 아래 깃허브를 참조하면됨. 일부 내용을 수정 하였음 원본 : https://github.com/BlackArbsCEO/Adv_Fin_ML_Exercises 수정 : https://github.com/mrchaos/Adv_Fin_ML_Exercises 틱 데이터를 읽어 올 때 중복제거 하는 부분을 주석 처리 했음, 실제 틱 데이터는 중복하여 여러건이 있을

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