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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
free-stockdb는 주식 백테스팅을 위한 로컬 계량 데이터 엔진입니다. 다운로드, 클리닝 등 복잡한 데이터 준비 과정을 통합하여 제공하며, 다양한 시간대와 조정 옵션을 지원합니다. 데이터를 로컬에 저장하여 오프라인 상태에서도 조회 및 백테스팅이 가능하도록 설계되었습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @github_daily (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기A주식 전략에 대한 백테스팅(backtesting)을 하려면 코드는 작성했지만, 데이터가 아직 준비되지 않았습니다. 다운로드, 클리닝(cleaning), 권리배당 조정(adjusting for rights issues) 등 각 단계마다 개별적으로 처리해야 합니다.
free-stockdb는 이러한 모든 준비 과정을 하나로 묶어주는 로컬 계량(quantitative) 데이터 엔진입니다. 데이터를 먼저 동기화(sync)하고, 그 다음 로컬 서비스를 시작하면 조회(query) 및 계산(compute)이 가능합니다.
이 엔진은 주식과 ETF에 대해 일별, 주별, 월별 데이터를 지원하며, 필요에 따라 배당락 조정(ex-dividend adjustment), 사후 조정(post-adjustment) 또는 미조정 옵션으로 1분, 5분, 15분, 30분 K라인을 지원합니다.
GitHub:
http://github.com/hello245m/free-stockdb
내장된 39개의 기술 지표(technical indicators)와 5가지 지수 계산 방법(index calculation methods)을 제공하며, 주식, 산업, 개념 섹터별로 일괄 조회할 수 있고 골든 크로스(golden cross) 신호를 직접 계산할 수 있습니다.
Python, Excel, WPS 및 웹을 통해 연결할 수 있으며, 또한 MCP를 사용하여 AI 도구가 로컬 시장 데이터를 읽고 지표를 계산하도록 할 수도 있습니다.
저는 특히 데이터 동기화와 연구의 분리가 좋다고 생각합니다. 다운로드된 데이터는 로컬 장치에 남아있기 때문에, 오프라인 상태에서도 조회 및 백테스팅이 가능하며, 향후 업데이트 시 변경된 부분만 처리하면 됩니다.
Windows, macOS, Linux용 릴리스 버전이 제공되며, 사용자가 자체 데이터 소스를 교체할 수 있습니다.