⚡ 퀀트 v5

전략 하나를 정의해 스크리닝(지금) · 백테스트(과거) · 모의주문 으로. 조건·대화는 페이지를 옮겨도 유지됩니다. (로그인 필요)

📁 내 전략
🤖 AI로 만들기
필터 조건 (AND)
점수 (횡단면 백분위)
❓ Python / SQL 사용 가이드 — 점수식·필터·리서치·DB
🐍 점수식def score(row): 가 종목별 숫자를 반환(클수록 상위). 필드는 row['키'](키는 위 ? 버튼). print() 출력은 결과표 아래 디버그에 표시.
def score(row):
    return (row.get('return@60') or 0)*0.7 + (row.get('return_on_equity') or 0)*0.3
🐍 필터def include(row):True/False 반환(True만 통과). 룰로 어려운 복합조건용.
def include(row):
    return (row.get('avg_value@20') or 0) > 1e9 and (row.get('trailing_pe') or 99) < 15
🔬 리서치 — 자유 분석. query(sql)로 DB read-only 조회(행 목록), mean·median·stdev·math 사용. result=… 또는 print 출력.
rows = query("SELECT close FROM bars WHERE market='KR' AND resolution='daily' LIMIT 1000")
v = [r['close'] for r in rows if r['close']]
result = {'mean': round(mean(v),1), 'n': len(v)}
🗄 DB — 직접 SELECT/WITH. 테이블: bars(market·ticker·resolution='daily'·ts·open·high·low·close·volume) · fundamentals · supply. 좌측 테이블 클릭=자동 SELECT.
⚠️ 안전: import·파일·네트워크 금지(샌드박스·자원/시간 한도). DB는 read-only. 시장값 'KR'/'US', 봉 resolution='daily'. 오류는 편집기에 밑줄/디버그로 표시.