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Google Finance 데이터를 활용한 주식 데이터 분석 공식 Google Sheets에서 주식 데이터를 분석하려고 GOOGLEFINANCE 함수를 사용해 본 적이 있나요? 이번 포스트에서는 특정 주식의 최근 14일간 데이터를 기반으로 고가, 저가, 종가 간 차이를 계산하고, 그 최대값의 평균을 구하는 공식을 소개합니다. 이 공식은 주식의 변동성을 간단히 파악하는 데 유용합니다. 공식 설명 다음은 Google Sheets의 C1 셀에 입력할 수 있는 공식입니다. B1 셀에는 분석하려는 주식의 티커(Ticker, 예: AAPL, GOOGL)를 입력하면 됩니다. =AVERAGE( ARRAYFORMULA( QUERY( TRANSPOSE( ABS( QUERY( QUERY( { QUERY( GOOGLEFINANCE(B1, "all", TODAY()-25, TODAY()), "SELECT Col3, Col4 ORDER BY Col1 DESC LIMIT 14" ), QUERY( GOOGLEFINANCE(B1, "close", TODAY()-25, TODAY()), "SELECT Col2 ORDER BY Col1 DESC LIMIT 14 OFFSET 1 LABEL Col2 'Closeyest'" ) }, "SELECT Col1-Col2, Col1-Col3, Col3-Col2" ) ) ) ), ...

 250224 오늘 매수한 종목인데, 역시 뭐라도 적어야 할 거 같아서 적는다. 종목명 : 풍산 매매이유 250221일 저평가 된 종목이라는 뉴스 일봉 차트 급등 후 하락하지 않고, 거래량이 적음 시장 상황 해외 증시 : 지난 주 금요일 밤 경제 지표가 좋지 않아 미국장 크게 하락함. 국내 증시 : 미국 증시 대비 2차전지, 해운주 상승으로 선방함. (해운주는 미국에서 중국 조선이 입항시 수수료를 많이 매긴다는 뉴스가 크게 나옴.) 지난 주 금요일, 엔디비아 액침냉각 관련 내용으로 관련 주 반응 있었음. 매매결과 적립식으로 걸어둠. 10% 되면 팔아야지. 1.1% 수익내고 있음. 개선점 나쁘지 않은 매매인데, 빨리 10% 수익내고 탈출하면 좋겠음. https://finance.naver.com/item/main.naver?code=103140# 어떤 이유인지 사진이 잘 올라가지 않음. 링크를 남기나 매수타점설명으로는 부족할 거 같다.

250207 에 매수한 종목인데, 매매에 대해서 뭐라도 적어 놓는 게 좋을 거 같아서 적는다. 종목 : 교보증권 매매 이유 아침 10분 이내에 당일 거래량이 전일 거래량이 2배인 종목을 찾다가 검색이 되었다. 아침 9시 11분에 5790원 1주 매수 했다. 당일 매수, 3%되면 당일 매도 목표였다. 당일 3% 수익은 안되었고, 왜 오르나 확인해 보니, 배당 정책이 변경되었다고 하고, 최근 증권주가 오르길래, 좀 더 들고 가고 있다.  시장 상황 : 글쎄 글을 적는 오늘이 일요일. 트럼프, 우크라이나 희토류 그런 이야기가 있고, 미국 인플레이션 우려로 급락. 좀 심한듯, 양자컴퓨터, SSD 몰리브덴, 그런 것을 들은 것 같다.(지난 주 금에 종가 매매로 파두 매입.) 매매 결과 : 현재 이 매매는 매일 적립식으로 1주씩 매수가 되고 있고, 현재 10주 매입이 됐고, 7.5%의 수익을 내고 있다. 개선점 : 원칙대로라면 3% 수익을 보고 매도 해야하는데, 계속 사고 있는 데 이래도 될까? ATR 1.5배 매도룰을 적용해 볼까? 고민 중이다. 아침 10분 내 거래량 2배 Test 는 계속 해 보아야 겠다. 잘 될까? 머라도 하나 넣어야 할꺼 같아서 네이버 증권 해당 종목 일봉을 넣어본다.

요점만 간단히 카카오톡 : https://www.kakaocorp.com/page/service/service/KakaoTalk 기능 무료채팅 1:1 채팅 그룹 채팅 멀티미디어 (사진/동영상) 수발신 -> 사진까지 해 봄. PC Windows, macOS 지원 -> 안 해봤다. 음성/영상 통화 라이브 가능 -> 안 해봤다. 네트워크 기상 현황도 https://www.kakaocorp.com/page/service/service/KakaoTalk/dataWeather  프로필 좋아하는 사진, 스티커, 노래. 톡캘린더 약속, 기념일들 오픈채팅 관심사가 같은 친구들을 사귀는 가장 빠른 방법 카카오 뷰 콘텐츠를 보는 새로운 시선 #(샵) 검색 채팅방에서 벗아날 필요가 없음. 이모티콘 새로운 언어 카카오 쇼핑 -> 미사용 채널 무료 비즈니스 플랫폼 다양한 자산 -> 채널 https://accounts.kakao.com/login/kakaobusiness?continue=https://business.kakao.com/dashboard/?sid%3Dpfr 카카오 메일 메일? - 톡만 오는 것도 신경쓰이는 메일이라..ㅡ.ㅡ;;; 테마 꾸미기 -? 그것참.... 지갑 연말정산, 주민등록등본 발급 등 주요 공공웹사이트 실험실 하루 중 가장 많이 사용하는 카카오톡 기능 참 많다.

 https://en.wikipedia.org/wiki/Failure_mode_and_effects_analysis 일단 위의 Wikipedia Page 를 Link 로 남겨 둔다. FMEA 는 ~ 의 Failure Mode 를 생각하고, 그 영향을 생각해 보는 것이다. 여기 ~ 에 들어가는 종류 만큼이나 다양한 FMEA 가 있다. ~ 에 병원이라고 한다면, 병원에서 발생가능한 고장모드와 영향을 분석한다. 만약 코로나 라면 코로나 관련 FMEA 가 된다. 무궁무진한 다양한 FMEA 가 생긴다. 그중 대표적인 건 DFMEA 와 PFMEA 다. 설계와 공정 FMEA 다. 설계 FMEA 는 ITEM/Function 중심으로 FMEA 를 전개하고, 공정은 공정의 Step 중심으로 전개한다. ITEM들이 모여 Subsystem 이 되니, Subsystem 의 설계 FMEA, Step 이 모여 하나의 공정을 이루니, 공정 FMEA 가 된다. FMEA 의 각 라인은 이러한 Item, Step 의 Failure Mode 의 Cause 각 항목에 대응 조치가 하나씩 기입된다.  그럼 Item 이 component 가 아닌 Subsystem 이라면, 그럼 System FMEA 가 된다. 만약 이러한 FMEA 가 Function 의 고장 중심이라면, Function FMEA 가 된다. 만약 당신의 Life 라면, Life FMEA 가 된다. FMEA 는 우리의 일상에 이미 깊숙히 들어와 있다. 비가 오면 우산을 쓰는 것, 코로나가 걱정되면 마스크를 쓰는 것, 걱정되면 하는 행동이 있다는 것이 이미, FMEA 를 하고 있는 것이다.  [출처 : 없음.]

"리튬 이차전지 Test" 라는 단어로 google 에서 검색을 하니 나온 PDF 에 있었다. 이차 전지 셀 평가 방법을 정리해 보고 싶어서, 검색했는 데, 이런 자료가 나왔다. http://www.qrins.com/tt/site/ttboard.cgi?act=download&db=catalog&aidx=149&fidx=1 클랙프 같은 나사를 풀면 안에 전극과 전해질을 넣을 수 있는 공간이 있는 모양이다. 앞쪽에 있는 홀로 전해질을 넣는 모양이다. 클램프로 일정한 힘을 가할 수 있는 모양이다. (잘 모르니, 반복적으로 "모양이다" 라는 말을 적게 되는 구나.) 일반적으로는 coin cell 을 만들어서 평가 할 텐데, 왜 이런 류의 평가 도구가 필요한 것인지, 잘 이해가 되지 않는다.  해당 PDF 의 하단 부분에는 해당 기기의 "Standard Test Cell", "Test Cell with Reference Electrode ECC-Ref", "Test Cell for Universal Use", "Docking Station for 5 Cells ECC-stand" 등이 있는 것을 보아서는 Ref. 전극으로 Lithium metal 을 사용하거나, 3전극 실험을 하는 데 사용할 수 있고, 전극을 위 도구로 조립한 후 Docking station 에 삽입하여 Cell 평가를 하여 전극 평가를 진행하는 것으로 보인다. 챔버 내에 설치하거나, 벽에 고정해서 사용하는 것으로 보이는 데, 재현성 높은 결과를 위해서 챔버 내에서 실험하는 게 좋을 거 같고, 빠른 평가가 필요해서 온도 유지의 필요성이 없다면, 벽에 고정하는 방식을 사용해도 좋을 것 같다.  이러한 도구를 사용할 때의 장점은 무엇일까? 동일한 힘, 동일한 압력으로 반복 평가하기 때문에 재현성이 뛰어난 걸까? 업체에 문의해 보아야 겠다.  ...

분류 : Ontology 요약 : Reasoner 의 역활은 Classifier 이며, Class 및 Instance 의 분류가 규칙에 따라서 적절히 이루어졌는지, 확인하는 일을 한다. 내용: Reasoner 의 기능 inferred ontology class hierarchy : 하나의 Class 가 다른 Class 의 Subclass 인지 확인한다. Consistency checking : Class 가 어떤 Instance 를 가질 수 있는지 여부를 확인한다. Classifier 이러한 이유로 Reasoner 는 Classifier 라는 이름으로 불리기도 한다. 그러나 분류 이상의 검증의 기능이 있으므로, Reasoner 라고 불리는 것이 더 적절하다. Reasoner 가 해당 기능을 수행할 수 있는 이류 Reasoner 는 Class 들이 서로 규칙을 준수하는 지 확인하여 위의 기능을 수행한다. 여기에서는 Disjoint axiom 에 따라서 검증한다. 즉 Class 의 정의 단계에서 Disjoint Class 를 잘 정의해 주어야 하며, 이 때 신중하지 못한 또는 잘못된 Disjoint class 를 정의하면 잘못된 결과를 보여줄 수 있으니 신중해야 한다.