<aside> π§ "μ½λμ κ΅¬μ‘°κ° μμ΅μ μμ μ±μ κ²°μ ν©λλ€." λ‘컬 LLMκ³Ό Antigravityκ° νμ νμ¬ νμμν¨ V5.5 리ν©ν λ§ μμ§μ ν΅μ¬ λ‘μ§κ³Ό μ½λλ₯Ό 곡κ°ν©λλ€.
</aside>
λ¨μν κΈ°λ₯ μΆκ°κ° μλλλ€. μ€μ μ΄μ νκ²½μμ λ°μν μ μλ λ°μ΄ν° μ€λ₯μ 리μ€ν¬ λμλ₯Ό λ§κΈ° μν μν€ν μ²μ νμ μ λλ€.
# MultiIndex μ κ·ν λ° λ°μ΄ν° λ‘λ© λ‘μ§Β
def fetch_historicμ΄γ±l_data(ticker, period="1y"):
data = yf.download(ticker, period=period, progress=False)
if isinstance(data.columns, pd.MultiIndex):
data.columns = ['_'.join(col).strip() for col in data.columns]
return data
# ATR Decay & BB Squeeze κΈ°λ° VCP λΆμΒ
def analyze_v6_vcp_quantitative(data):
# ATR κ°μμ λ³Όλ¦°μ λ°΄λ μμΆμ λμμ 체ν¬νμ¬ μμΆ κ΅¬κ° ν¬μ°©
...
return "VCP (Tightened)" if is_squeezed and atr_decay < 1.0 else "VOLATILE"
<aside> π¬ μ΄μ μ΄ μ κ΅ν΄μ§ μμ΄μ νΈμ ν¨κ» 10μ΅ λ―Έμ μ ν₯ν΄ λμκ°μΈμ! μμΈν μ€μΉ λ° κ°λ μμμ μ νλΈ 'νλμ λμ΄ν°'μμ νμΈνμ€ μ μμ΅λλ€.
</aside>
<aside> β οΈ μ΄λ² V5.5 λ²μ μ μμ€ν μ 'λΌλ'λ₯Ό λ°κΎΌ μ λ©΄ κ°νΈνμ λλ€. κΈ°μ‘΄ νμΌμ μ½λλ₯Ό μΆκ°νλ κ²μ΄ μλλΌ, μλμ 3κ° νμΌμ μλ‘ λ§λ€μ΄ κ΅μ²΄ν΄μΌ ν©λλ€.
</aside>