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#코빗리서치 - FTX와 알라메다의 파급효과/FTX 이후 규제 입법 현황 #리서치 #코빗 #KORBIT 공부하는 의미에서 읽어보고 찾아보는 것이고, 혹시 문제가 된다면 삭제할 예정입니다. 제가 쓴 글이 아니고 코빗 리서치에서 배포해준 내용으로 위 링크로 가시면 코빗 리서치 사이트로 가실 수 있습니다. 1. FTX와 알라메다의 파급 효과 핵심 내용 ● FTX와 알라메다는 주로 오프체인 상에서 당사자 간의 사적 비공개 계약에 근거하여 운영되었다. ● 그들의 몰락은 거래소에 자금이 묶인 이용자들뿐 아니라 펀딩을 주고받은 프로젝트들과 대출 관계에 있는 기관들에도 영향을 끼친다. ● 유동성의 중요한 원천은 리테일과 기관 관리 대출 프로그램에서 나온다. 이들 프로그램 중 다수가 테라, 3AC, FTX 사태로 인한 곤란을 겪고 있다. ● FTX 그룹의 정확한 차입 규모는 알려지지 않았으나.. 2022. 12. 9.
22.12.09 - BTC #차트공부 #비트코인 #btc 12.5 봤던 부분 12.9 - 확인시점 1. 빨간색 동그라미 - 숏자리 부분으로 비교해보면 하방이탈이 안나와서 다시 평행패턴 안에서 2. 바로 다음 A-B-C가 B가 조금 많이 올라간서 같긴 하지만... 이렇게 볼 수도 있지 않을까...? 3. VPVR - 구간내에서 볼륨 매물대를 보여주는 지표 1) POC : 가장 거래가 활발했던 구간을 선으로 표시 (POC 라인, 아래 이미지에서는 빨간색 - - - 선으로 설정) - 그렇기 때문에, POC라인은 주가의 위치에 따라 지지 또는 저항의 구간을 의미할 수 있음 2) VOLUME DOWN / UP - 상승, 하강 볼륨을 보여주는 것인데 아래에서는 빨간색이 하강, 초록색이 상승으로 설정 3) VOLUME 은 막대 길이로 표시 -.. 2022. 12. 9.
22.12.05 - BTC #차트공부 차트공부를 시작하는 수준이니 차트공부로. 1. 마지막 평행채널 구간안에서 어떻게 될지 지켜봐야하는 상황이지 않을까 2. 만약 평행채널 하단으로 하락한다면 빨간색 원 자리에서 숏을 봐야하는 자리로 추정 3. 평행채널 하단에서 지지해준다면 지지선구간을 16.9k 라인으로 보면서 상승패턴을 그릴지, 임펄스까지 보일지 추세관망 해보면 좋을듯 2022. 12. 4.
[study] - 추세 추세선 경우 1. 점 2개가 만나는거 2. 점이 3개만나는 경우 : 평행채널 추세선, 이평선 쓰지말아보자 평행선을 우선 그려보자 A-B-C 3점이 있을 때, A-C 기준으로 선 그리고 B라인에 평행선 추가해서 평행채널 완성 순방향에서 상방돌파가 일어날 경우, 그건 임펄스 5파로 봐야함 (역방향도 동일, 역방향시 하방돌파) 임펄스에서 엑셀레이션 2-4파 3파 추세(A-B-C)에서 나오는 평행 채널이 디셀레이션 채널 4,5파는 못맞춘다고 보자 임펄스의 끝자락도 못맞춘다 순방향이면 돌파시 임펄스 역방향이면 A-B-C 메타 홀수일때는 깔끔 : 1,3,5,A,C 짝수일때는 지저분 : 2,4,B 홀수,짝수 카운팅만 생각해봐도 괜찮을듯 (익숙해지면) - 채널 구분 BASE라인 엑셀레이션 디셀레이션 2022. 12. 4.
빅분기 실기 시험 후기 2022.12.03 빅분기 시험 실기 우선, 실기시험에 주관식 단답형이 있는 이유를 잘 모르겠다... 주관식 단답형 (각 3점짜리 10문제) 총 10문제 중에서 계산 문제가 2문제 나왔고, 8문제는 개념 정의하는 문제 전체적인 개념들을 다 알아야 답을 풀 수 있는거라 오히려 필기시험보다 헷갈림.. 계산문제는 하나는 f1-score 구하는 문제였고, 하나는 RMSE 계산문제였던거 같은데... 확실치않음 (기억의 헷갈림..) 작업형 1 (각 10점짜리 3문제) 작업형1은 10점짜리 3문제였는데, 난이도는 생각보다 무난했음 1번은 복합조건일 때의 평균구하기 2번은 두 항목의 개수를 구해서 절대값 차이 구하기 3번은 조건을 부여해서 해당되는 데이터를 찾고, 그 데이터에서 다른 항목(컬럼)의 데이터를 찾기 기억이.. 2022. 12. 4.
빅분기 실기준비 #3 [py] T1-3. 결측치 처리(map 활용) Expected Questions. https://www.kaggle.com/code/bulgam/py-t1-3-map-expected-questions 여기서 공부중... 결측치 처리는 평소에도 활용이 중요할 듯.. 우선 탐색적 분석을 통해서 결측값 확인 df.isnull().sum() 결측치가 많은 컬럼삭제할 때는 df.drop활용 반드시 axis = 1 넣어줄 것 ! (axis = 0 행기준, axis = 1 열기준) # f3 컬럼 삭제 print("삭제 전:", df.shape) df = df.drop(['f3'], axis=1) map 함수 활용해서 결측치 대체하는 방법 - df.fillna 결측치 대체 - map 함수 활용해서 매칭 # f1결측치 .. 2022. 10. 18.

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