AAPL 1년치 주식 자료를 쉽게 다운로드 받을 수 없을까?

왜 없겠습니까?

그래서 chatGPT와 Bing에게 물어보았습니다.

chatGTP

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Q: https://finance.yahoo.com/ 에서 API를 이용해서 AAPL 주식 1년 자료 다운로드 받는 코드 짜줘.

A: 안녕하세요! Yahoo Finance API는 2017년 이후에 deprecated되어 더 이상 지원되지 않기 때문에, 이를 이용한 데이터 수집이 불가능합니다. 대신 Yahoo Finance에서는 다양한 주식 데이터를 제공하고 있으므로 다른 방법으로 데이터를 수집해야 합니다.

먼저, Python에서는 yfinance 라이브러리를 이용해서 Yahoo Finance에서 주식 데이터를 다운로드할 수 있습니다. yfinance를 사용하면 간편하게 주식 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 아래는 yfinance 라이브러리를 이용해 AAPL의 1년치 주식 데이터를 다운로드하는 코드입니다.

import yfinance as yf

import datetime

start_date = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=365)

end_date = datetime.datetime.now()

# AAPL의 주식 데이터를 다운로드합니다.

aapl = yf.download("AAPL", start=start_date, end=end_date)

# CSV 파일로 저장합니다.

aapl.to_csv("AAPL.csv")

이 코드는 현재 날짜를 기준으로 1년 전부터 현재까지의 AAPL 주식 데이터를 다운로드하고, CSV 파일로 저장합니다. 위 코드에서 start_date와 end_date 변수를 변경함으로써 원하는 기간의 데이터를 다운로드할 수 있습니다.

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BING

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# yfinance 라이브러리 설치

pip install yfinance

# yfinance 라이브러리 임포트

import yfinance as yf

# AAPL 티커 객체 생성

aapl = yf.Ticker("AAPL")

# 1년 동안의 주가 데이터 가져오기

hist = aapl.history(period="1y")

# 데이터를 csv 파일로 저장하기

hist.to_csv("aapl_1y.csv")

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chatGTP와 bing에게 코드를 작성해 달라고 하였을 때 현재 단순한 코드에서는 chatGPT의 손을 들어주고 싶습니다.

그 이유는 date와 period의 차이라고 해두죠. 나중에 특정 년 월 일을 사용할 것을 생각한다면 bing보다는 chatGPT가 (아직은) 한 수 위 인듯 합니다. :)

출처: @ye._.vely618

임상에서 변이 탐지는 조금은 달라야지

오늘 읽어본 논문은 임상에서 변이탐지을 위한 모범 사례에 대한 내용입니다.

Best practices for variant calling in clinical sequencing

DOI: 10.1186/s13073-020-00791-w 

사실 지난번 논문이 현장에서는 더 도움이 되는 논문이긴 하나 

임상 현장에서의 의견이 좀 더 녹아져 있을까 해서 읽어보았습니다.

그래봤자 이미 우리 모두 대략적으로 다 알고 있는 바로 그 얘기입니다.

업으로 하고 있으신 들이 보면 사실 새로운건 없어요. 그냥 레퍼런스에요

어떤 정렬 프로그램이 좋은지, 정렬 하고 나서 바로 변이 탐지를 해도 되는지, 아니면 전처리를 어떻게 하고 변이 탐지를 하면 좋은지, 어떤 변이 탐지 방법을 사용하는게 좋은지..

여기서는 GATK 모범 사례를 주로 들긴 했지만, 여러 변이 탐지 프로그램 사용해서 가급적 못잡는 변이를 최소화하고, 가끔 de-novo 변이가 있는데 그거는 나도 모르겠으니 IGV 키고 눈씻고 찾아봐라. CNV도 시중에 떠돌아 다니는 프로그램 사용하더라도 마지막에는 IGV켜서 확인해라.

인듯하네요.

그리고 다음 내용은 MS사의 Bing에게 "요약해줘"(균형있게) 치트키를 써서 나온 내용입니다.

이 논문은 유전 질환과 암과 같은 질병에 대한 임상 유전 검사에서 사용되는 차세대 시퀀싱 기술의 발전에 따라 정확한 변이 호출이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 또한 현재 변이 호출에 대한 최선의 관행과 향후 개선 방향을 제시합니다.

답변 후 요약이 충분히 도움이 되었나요? 더 자세한 정보를 원하시면 말씀해달라고 해서, "아니오, 더 자세히 알고 싶어요" 해서 나온 내용은 아래와 같습니다.

논문은 다음과 같은 내용으로 구성되어 있습니다.

배경: 차세대 시퀀싱(NGS) 기술은 임상 유전 검사의 범위와 정확도를 크게 향상시켰습니다. 그러나 NGS 데이터에서 변이를 호출하는 과정은 여전히 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 변이 호출에 대한 표준화된 가이드라인과 최적화된 파이프라인이 필요합니다.

본론: 논문에서는 NGS 데이터에서 변이를 호출하는 과정에 영향을 미치는 여러 요인들을 설명합니다. 예를 들어, 시퀀싱 플랫폼, 시료 준비 방법, 분석 소프트웨어 등입니다. 또한 현재 사용되고 있는 변이 호출 알고리즘과 도구들을 비교하고 평가합니다. 마지막으로 임상 유전 검사에서 변이 호출의 정확도와 신뢰도를 향상시키기 위한 권장 사항과 개선 방안을 제시합니다.

결론: NGS 기술은 임상 유전 검사의 혁신적인 도구입니다. 그러나 변이 호출은 여전히 어려운 문제입니다. 이 논문은 임상 유전 검사에서 변이 호출에 대한 최선의 관행과 향후 연구 방향을 제공합니다.

더 궁금하신 점이 있으신가요?🙋

다음은 chatGPT한테 요약해줘 한 내용

이 논문은 기존 유전체 연구를 보완하고, 유전체 변이를 활용하여 질병 진단과 치료 방법을 개선하는 것을 목적으로 하고 있다.

이 논문에서는 유전체 연구의 새로운 방법으로 'CRISPR-Cas9' 기술을 사용하여 질병 관련 유전자를 수정하는 방법을 제시한다.

chatGPT는 참 치명적으로 창의적인듯...

결론은 chatGPT한테 링크 알려주고 요약해줘하면 헛소리 작렬, MS Bing한테 링크 알려주고 요약해줘 하면 성심껏 알려주는 거기다가 답변도 창의적으로, 균형있게, 근거기반 세분화해서 알려주는게 포인트

@ye._.vely618