취미생활

최근 AI 그림 그리기가 유행하는 것 같아서 나도한번 시도를 해보았고, 그 결과물이 생각보다 괜찮아서 업로드를 해본다. 우선 설치 후 다양한 모델들을 돌려았으나, 최종적으로 'dalcefo' 모델로 정착했다. 다른 이유보다는 지극히 개인적으로 애니메이션 느낌 & 실사 느낌은 뭐랄까 별로 안끌렸다. 그리고 좋은 모델들이 많이 있었지만, 최종적으로 선택했던 이유는 아래 업로드한 저 약간의 물빠진 느낌이 인상적이었다랄까 .. ? 그러던 와중 실사 + 애니를 적절히 섞은 '반실사'라는 것이 유행(?)하는 것 같아서, 나도 도전해보기로 했다. (겸사겸사 컬러도 넣을겸) 색감도 넣어주고, 실사 모델을 일부 섞어줬더니 확실히 느낌이 달라졌다. 다만 아직까지는 애니 느낌이 조금은 더 강한 것 같아서 비율을 조절해서 조..

이번엔 좀 빠르게 후기를 작성해본다. FOMC 발표로 엄청난 하락이 있었고, 꽤 많은 손실이 발생했다. 봇으로 본 손해는 크진 않지만, 문제는 시드의 절반 이상 손매매로 사두었던 코인이 크게 하락하면서 손해가 커졌고... 아쉽긴 하지만 항상 수익만 낼 순 없으니 상황을 지켜보며 다시 수익을 만들어 봐야 할 것 같다. 일단 이런 큰 하락장엔 역시 물릴 수 밖에 없다. 그리고 이렇게 큰 하락을 겪으면서 어떻게 하면 보다 덜 아프게 물릴 수 있을지에 대해 고민을 하게 되는 것 같다. 일단 매수 비중을 낮췄다. 그리고 물타기 로직을 조금 수정해서 볼린저 밴드 하단을 뚫었다고 매수하지 않고 일정 % 이상 하락이 발생했을 때 물타도록 해서 보다 덜 아프게 물리도록 수정했고 수익창출 구간도 기존 3.1%에서 1.5%..

마음은 중간중간 자주 글을 쓰고 싶었지만 연말이고 일하고 하다 보니 시간이 없었다. 우선 12월 한달간 봇 테스트 결과를 공유하자면 봇으로 약 7~80만원의 수익을 냈고, 최종적으로는 시드의 절반인 약 600만 원 수준에서 거래하도록 설정하였기에 600만 원 기준 약 11~12% 수익, 테스트 당시 시드 기준(1137만 원) 약 6~7% 수익이 발생했다. 아무래도 하나의 계좌로 손 매매를 같이 하다 보니 정확한 금액 산정이 어려운 단점이 있긴 하다. 손 매매 포함 총 200만 원의 수익이 발생해서 절반인 100만 원은 인출하였고, 1월은 1240만 원을 기준으로 다시 테스트를 하고자 한다. 현재 1.3(월) 기준으로 1.1~1.3 삼일간 봇으로는 약 20만 원의 수익이 발생했다. 아무래도 지금은 600만..

이 글은 자동매매 봇을 만들고 그 간의 과정을 정리하고 또 수익에 대한 기록을 남기기 위해 작성하게 되었고 본격적으로 매매 봇에 대한 이야기를 시작하기 전에 나에 대한 잡담으로 먼저 시작해본다. 코인을 접한지도 1년이라는 시간이 다 되어간다. 코로나 이후 주식을 시작하며 한창 코스피가 박살난 그 덕분에 사는 종목마다 괜찮은 수익을 맛보고 친구 따라 미국 주식을 시작하며 재미를 보다가 GME 사태에 합류하게 되면서 단기간에 큰 수익도 보았다. 그 전까진 그래도 나름 분산투자도 하며 조심히 운영을 했다고 생각했으나, 단기간에 큰 수익으로 재미를 보고 나니, 나도 모르게 눈이 돌아가고 결국 몰빵을 하다 크게 잃어 보기도 했다. 그 뒤로 시작한 코인은 마찬가지로 3월 ~ 4월 사이에 나에게 수익을 안겨다 주었으..

Augmented Age(증강의 시대) 향후 20년 동안 인간이 일했던 방식의 변화는 지난 2,000년간 보다 더 많은 변화가 있을 것이며 인류사에 새로운 새벽이 왔다고 한다. 인간이 일하는 방식은 크게 네 시대로 나눌 수 있다. 수렵과 채집의 시대 농경 시대 산업 시대 정보 시대 수렵과 채집의 시대는 수백만 년간 지속됐으며, 농경시대는 수천 년, 산업시대는 수 세기 간 이어졌다. 그리고 정보시대는 몇십 년간 지속되고 있는 중이다. 그리고 우리는 위대한 그다음 시대의 시작에 있다. 바로 증강의 시대이다.(Augmented Age) - 이 새로운 시대에서 인간의 사고를 돕는 컴퓨터 시스템을 통해 인간의 자연 능력이 증강될 것이다. 로봇 시스템은 제작을 도우며 디지털 신경계는 타고난 자연적인 감각너머의 세계..

현장실습 기간 2018.07.02-2018.07.27 면접과 OT 신청하고 연락을 받아서 OT에 참여하였다. OT에서는 삼성생명 SFP에 대한 대략적인 이야기를 들을 수 있었고 면접 날짜를 잡았다. 바로 다음 주에 온라인 면접을 진행했다. 면접은 화상면접으로 약 15분 진행했다. 정직원을 뽑는 것이 아니다 보니, 금융이나 보험에 대한 질문은 없었다. 자기소개, 지원동기, 뽑아야 하는 이유, 회사에 대해서 아는 대로 말해보시오 등 기본적인 질문으로 6~7개 정도 했던 것 같다. OT에서도 그렇고 제일 많이 들은 질문은 '컴퓨터 학부생인데 여기 지원했네요?'였고, IT 회사 가서 서류 작업만 하다 오는 경우도 많다고 들었고 그럴 거면 IT 회사만 지원할 필요도 없고, 삼성생명이 커리큘럼이 가장 좋아 보여서 ..

네이버 인기 검색어 우선 네이버 홈페이지로 접속을 해본다. (https://www.naver.com/) 네이버 검색어를 크롤링해보도록 하자. 찾아보니 `area_hotkeyword PM_CL_realtimekeyword_rolling_base` `div`안에 `ul`이 있고 그 안에 `ah_item`라는 이름으로 `li`들이 있으며 또 그 안에 `ah_r`인 순위 클래스와 `ah_k` 키워드 클래스가 들어있다. 코드 `naver_issues.py` import requests from bs4 import BeautifulSoup def issue(self, update): session = requests.Session() addr = 'https://www.naver.com/' self.addr = a..

네이버 영화 네이버 영화 메인에 방문하면 현재 상영 중인 영화 순위가 나온다.(http://movie.naver.com/movie/running/current.nhn) F12를 눌러서 찾고자 하는 정보를 찾아 따라 내려가다 보면 저렇게 영화 제목과 별점 등을 찾을 수 있다. 여기서는 제목과 해당 영화의 링크만을 받아와서 출력할 것이다. 코드 `naver_movie_rank.py` from bs4 import BeautifulSoup import requests # 지난번과 마찬가지로 웹에서 정보를 받아오기 위해 필요한 것들을 import해준다. def show_ranklist(self, update): session = requests.Session() addr = 'http://movie.naver.c..