GRASP 원칙 견고하고 유지보수 가능한 코드의 기초


![라는 링크된 이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-TheEraoftheMathematicianHasArrived_0.png)

저는 순수수학자로 훈련받았어요. 사실 알게 치는 사람이죠. 박사 학위를 받을 쯤에는 너무나 특이한 전문분야로 깊숙이 들어가 있어, 심사위원을 찾기도 어려울 정도였어요. 학자가 되고 싶었다는 생각 때문에 이 토끼굴 속으로 빠져들게 된 거예요. 그런데 가만 생각하니 결론은 변했어요.

나에게는 학계가 너무 외롭고 냉대적으로 느껴졌고, 그래서 다른 길을 찾아야겠다고 결정했어요. 그런데 오직 수학식 작성에만 익숙했던 나는 어디로 가야 할까요? 이전의 전문 지식을 떨쳐버리고 새롭게 시작해야 한다는 사실을 받아들였는데, 앞으로 나에게 깊은 대수학이 무용지물일 것임을 깨달았죠.

며칠이 지난 뒤에 놀랍게도 그 가정이 전혀 틀렸다는 것을 알게 되었어요. 오늘, 새로 일어나는 모든 일을 이해하기 위해선 수학보다 더 적합한 분야가 없다고 말할 수 있어요. 저만 믿지 마시고 직업 시장도 그렇게 느끼고 있거든요. 미국 노동 통계국이 최근 발표한 보고서에 따르면, 수학자와 통계학자의 취업 시장이 다음 10년 동안 33%나 성장할 것으로 예측돼 있고...


2024년, 수학자가 대세가 된 이유

## 파이썬 시각화

네트워크 그래프는 간단한 모양과 선을 사용하여 복잡한 시스템을 보여줍니다. 이것들은 데이터 내의 연결을 이해하는 데 도움이 됩니다. 여기 네트워크 그림을 만들기 위한 좋은 파이썬 도구 15가지가 있습니다. 이 모든 도구들은 무료로 이용할 수 있습니다.

- NetworkX

NetworkX는 네트워크 처리에 도움이 되는 파이썬 도구입니다. 여러분이:



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1. 네트워크 생성

2. 네트워크 변경

3. 네트워크 연구

파이썬에서 그래프 데이터를 다룰 때 많은 사람들이 NetworkX를 사용합니다. 또한 많은 그래프 인공지능 도구의 기반으로 사용됩니다.



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![그래프 도구](/TIL/assets/img/2024-07-09-Top15PythonToolsforStunningNetworkGraphs_0.png)

- GitHub: https://github.com/networkx/networkx
- Documentation: https://networkx.org

# Graph-tool

Graph-tool은 네트워크 작업을 위한 Python 패키지입니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:



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1. 네트워크 데이터 다루기

2. 네트워크에서 수학 문제 풀기

환상적인 네트워크 그래프를 위한 최고의 15가지 Python 도구

알다시피, Flask는 간단하고 유연성이 뛰어난 Python의 인기 웹 프레임워크입니다. Flask를 사용하여 애플리케이션을 개발할 때 데이터를 나타내는 방법으로 모델을 사용해야 합니다. 이 블로그에서는 Flask에서 모델을 작성하고 데이터 유효성 검사에 @validates 데코레이터를 사용하는 방법을 탐구해보겠습니다.

SQLAlchemy로 Flask 설정하기

시작하려면 Flask와 SQLAlchemy를 설정해야 합니다. SQLAlchemy는 Flask에서 데이터베이스 작업을 쉽게 할 수 있도록 해주는 강력한 ORM(객체 관계 매퍼)입니다. 필요한 패키지를 설치하고 Flask 애플리케이션을 설정하는 방법부터 시작해봅시다.

```js
# 서버/app.py 파일에서
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///app.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)
```


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이 설정에서는 Flask 애플리케이션을 생성하고 'app.db'라는 SQLite 데이터베이스를 사용하도록 구성하며, SQLAlchemy는 Flask 앱과 함께 초기화됩니다.

기본 모델 생성

다음으로, 애플리케이션에서 데이터를 나타내는 기본 모델을 만들어 보겠습니다. id, username 및 email 필드가 있는 간단한 User 모델을 정의해 보겠습니다.

```js
class User(db.Model):
    __tablename__='users'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return f'<User {self.username}>'
```


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이 예시에서는 사용자 클래스를 정의했습니다. 이 클래스는 db.Model을 상속하며, 데이터베이스에서 'users'라는 테이블을 생성합니다. 이 테이블은 세 개의 열(id, username, email)을 가지고 있습니다. id는 정수를 취하며 기본 키이므로 자체 증가하며, username은 최대 80자의 문자열을 취하며 고유해야하고 비워둘 수 없습니다. 이메일 열은 username과 같이 작동하지만 120자를 취합니다. 또한 모델 인스턴스의 문자열 표현을 제공하는 __repr__ 메서드도 추가했습니다. 다음 섹션에서는 이러한 데이터 유형에 더 많은 제한을 설정하는 방법에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

필드 유효성 검사를 위해 @validates 사용

유효성 검사는 데이터베이스에 추가되는 데이터의 무결성을 보장하기 위해 중요합니다. Flask-SQLAlchemy는 데이터가 데이터베이스에 쓰여지기 전에 데이터 필드를 유효성 검사할 수 있도록 하는 @validates 데코레이터를 제공합니다. 사용자 모델에 유효성 검사를 추가해봅시다.

```python
from sqlalchemy.orm import validates

class User(db.Model):

    __tablename__='users'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

    @validates('username')
    def validate_username(self, key, username):
        if not username:
            raise ValueError("Username cannot be empty")
        if len(username) < 3:
            raise ValueError("Username must be at least 3 characters long")
        return username

    @validates('email')
    def validate_email(self, key, email):
        if '@' not in email:
            raise ValueError("Invalid email address")
        return email

    def __repr__(self):
        return f'<User {self.username}>'
```


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이 예시에서는 username과 email 필드에 대한 유효성 검사 방법을 추가하는 @validates 데코레이터를 사용합니다. validate_user 함수에서 "if not username:"를 사용하여 User 테이블에 새 인스턴스 데이터가 추가될 때 username이 있는지 확인합니다. 만약 없다면 ValueError를 발생시킵니다. 이 함수에서 "if len(username) ` 3"을 사용하여 username이 적어도 3자 이상이어야 하며 그렇지 않으면 다른 ValueError를 발생시킵니다. 두 번째 유효성 검사인 validate_email에서는 주어진 이메일이 적어도 `@` 기호를 포함해야 유효하다고 확인하고 있습니다.

레코드 생성 및 유효성 검사

이제 모델과 유효성 검사가 준비되었으므로 테스트해 보겠습니다. 새 레코드를 만들고 사용자를 데이터베이스에 추가할 때 발생하는 유효성 오류를 처리하는 방법을 보여드리겠습니다.

```js
#server/app.py
@app.route('/add_user')
def add_user():
    try:
        new_user = User(username='js', email='jsmith@example.com')
        db.session.add(new_user)
        db.session.commit()
        return "사용자가 성공적으로 추가되었습니다!"
    except ValueError as e:
        return str(e)

if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)
```


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</script>

이 예시에서는 유효하지 않은 사용자 이름(`js`)으로 새 사용자를 추가하려고 시도합니다. 유효성 검사 로직에서 문제를 감지하면 ValueError가 발생합니다. 이 예외를 처리하고 적절한 오류 메시지를 반환하여 데이터베이스에 유효한 데이터만 추가되도록 합니다. 이 방법을 통해 데이터 무결성을 유지하고 잘못된 항목을 방지할 수 있습니다.

결론

총론적으로, 이 블로그가 Python Flask 코드에서 @validates 데코레이터가 어떻게 작동하는지 더 잘 알 수 있도록 도움이 되었으면 좋겠습니다. 모델 설정, 유효성 검사 구현, 오류 처리, 고급 유효성 검사 기법 탐색을 통해 Flask 애플리케이션이 데이터 무결성을 유지하고 비즈니스 규칙을 준수하도록 할 수 있습니다. 이러한 도구를 활용하면 견고하고 신뢰할 수 있는 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

Flask 모델 작업 성공을 위한 유효성 검사 방법

## 파이썬 면접 질문

보통 면접관들은 구직자가 이력서에 기재한 기술 스킬 및 관련 세부사항을 기반으로 질문을 할 것입니다. 주요 기업의 기술 역할에 대한 특별 제안을 받은 사람이 자신의 면접 경험을 공유했습니다. 이력서에 기재된 기술에 기반하여 면접관은 대략 다음과 같은 영역을 다루는 질문을 했습니다:

- 다양한 데이터 유형 및 그들 사이의 차이점
- 프로세스, 스레드 및 코루틴의 정의 및 차이점


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• 얕은 복사와 깊은 복사의 차이점

• 일반적인 개발 패턴

• 함수형 프로그래밍 대 객체 지향 프로그래밍

• 클로저와 데코레이터


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</script>

• Garbage collection mechanisms

• Common Linux commands, with examples

이 분의 경험에 따르면 위 주제들이 면접 질문에서 자주 다루는 주제들이라고 해요. 대부분 이에 대해 대답할 수 있다면, 여러분이...

꿈의 직장을 잡기 위해 반드시 알아야 할 필수 Python 면접 질문 20개

두 가지 이전 기사에서는 특정 버전의 이식 가능한 Python을 만드는 방법과 LlamaFile을 사용하는 방법에 대해 알아보았어요.

그런데 LlamaFile에는 GGUF 모델과 런타임을 함께 패키지로 묶는 것을 가능케 하는 몇 가지 특별한 기능이 있어요.

이 기사에서는 Method 2를 사용하는 방법을 배워보려고 해요— 아주 작지만 매우 강력한 qwen-1.5-chat-0.5b의 .exe 파일을 생성하는 방법을 배울 거예요. Qwen05.exe를 실행하면 기존 애플리케이션에 대해 준비된 OpenAI 호환 API 서버가 시작돼요!

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-One-clickLLMsarenowarealityRoadtoportableAIpart2_0.png)



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</script>

여기에서 다루게 될 내용입니다:

```js
사용 사례
필요한 도구
Qwen05.exe 만들기 및 실행하기
기존 파이썬 사용하여 실행하기
Streamlit GUI?
```

# 사용 사례

제가 LlamaFile을 파헤치기 시작한 이유는 회사에서 거의...

한 번의 클릭으로 LLMs가 현실이 되다 - 휴대 가능한 AI로 가는 길 두 번째 이야기

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-PleasePLEASEUseIf-ElseStatementsorIllFindYou_0.png)

프로그래밍 세계에서 명확한 조건문이 없는 코드는 미치도록 짜증이 납니다. 교통 부호 없는 도시를 운전하는 것과 같습니다. 난잡하고 혼란스럽고 정말 위험합니다. 그래서 논리적으로 생각한다면, if-else 문을 사용해주세요. 그렇지 않다면, 당신을 찾아가서 강제로 코드 리팩토링을 시킬지도 몰라요.

# 조건문의 아름다움

if-else 문은 프로그래밍에서 의사 결정을 하는 데 중추적인 역할을 합니다. 다양한 조건에 따라 코드가 가지를 치거나 다른 경로를 따라갈 수 있습니다. 이렇게 함으로써 코드가 유연하고 가독성이 좋아지며 유지보수하기 쉬워집니다. 간단한 예제로 설명해보겠습니다:



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<script>
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</script>

만약 온도가 30도를 넘으면:
print("뜨거운 날씨네요, 수분을 충분히 섭취하세요!")
그렇지 않으면:
print("날씨가 좋고 시원해요.")

이 구조를 사용하면 코드를 읽는 사람이 각 메시지가 출력되는 조건을 즉시 이해할 수 있습니다. 명확하고 간결하며 효율적입니다.

# 중첩된 삼항 연산자의 공포

이제 중첩된 삼항 연산자의 공포를 상상해보세요. 다음의 혼돈스러운 예제를 해독하려고 노력하는 것을 상상해보세요:



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<script>
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</script>

message = "기온이 30도를 넘는 더운 날씨네요! 수분을 충분히 섭취하세요." if temperature > 30 else "날씨가 시원해서 좋네요."

이것은 코드를 간결하게 줄이는 똑똑한 방법인 것 같지만, 조건이 더 복잡해지면 읽기가 굉장히 어려워집니다. 중첩된 삼항 연산자는 마침표가 없는 소설을 읽는 것과 같습니다. 뜻을 이해할 수는 있겠지만, 고통스러운 경험이 될 것입니다.

# 명확성을 위한 이유

명확한 코드는 예의뿐만 아니라 필수적입니다. 깨끗하고 이해하기 쉬운 코드를 작성할 때, 당신뿐만 아니라 미래에 프로젝트에 참여할 수 있는 모든 개발자들에게 도움이 됩니다. 복잡하고 따라가기 어려운 로직이 가득한 코드베이스를 상속받는 상황을 상상해보세요. 당신은 당혹스럽고 오류가 발생하기 쉬운 상황에 처할 것입니다.



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<script>
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</script>

if-else문을 사용하면 당신의 의도를 명확하게 전달할 수 있습니다. 코드를 읽는 사람에게 로드맵을 제공하여 디버깅, 수정 및 확장을 쉽게 만들 수 있습니다. 아래에는 차이를 보여주기 위한 더 복잡한 예제가 있습니다:

# If-Else 방식

```js
if user.is_logged_in:
    if user.has_permission("admin"):
        display_admin_panel()
    else:
        display_user_dashboard()
else:
    prompt_login()
```

# Ternary 방식



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<script>
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</script>

```js
display_admin_panel() if user.is_logged_in and user.has_permission("admin") else display_user_dashboard() if user.is_logged_in else prompt_login()
```

어떤 방법을 유지하시겠습니까?

# 개발자들에게 호소

저와 같은 개발자 여러분들에게 작은 부탁이 있습니다. 제 정신 건강과 여러분의 것을 위해, if-else 문을 사용해 주세요. 이것은 좋은 습관뿐만 아니라 생명줄이기도 합니다. 당신의 논리를 하나의 난해한 줄로 압축하려는 유혹이 들 때, 이 글을 기억해 주세요. 언젠가 여러분의 코드를 읽게 될 개발자가 여러분을 감사하며 명료함을 선택했음을 기억해 주세요.



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</script>

그게 만족스럽지 않다면, 기억해둬 — 내가 널 찾을 수 있는 곳을 알고 있다니까.

제발, 제발 If-Else 문 사용하기, 아니면 후회할 거예요

![image](/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_0.png)

옵션의 가장 강력한 사용 방법 중 하나는 투자 포트폴리오를 기본 자산의 방향성 스윙으로부터 격리시키는 능력입니다.

Apple 주식을 매수하면 다음과 같은 상황이 발생합니다:

- Apple 주식이 상승하면 가치가 증가합니다.
- Apple 주식이 하락하면 가치가 감소합니다.



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<img src="/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_1.png" />

당신의 포지션은 방향성 노출이 있으며 델타가 1이라고 합니다.

그냥 포지션을 유지하면 주식에서 미실현 이익과 손실에 노출됩니다.

대부분의 소액 투자자들에게 작은 손실은 투자의 일부입니다.



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그러나 대형 기관 투자자들은 특정 투자 규정(예: 미 실현 손실이 15%를 초과해서는 안 된다)에 따라, 미 실현 손실이 발생하는 것은 금물입니다.

# 델타 제거하기

다행히도, 우리가 보게 될 것처럼, 주식 보유량과 옵션을 조합하여 보유 위치에서 델타를 부분적/전적으로 제거하는 것이 가능합니다. 이를 적극적으로 관리하여 가능합니다.

옵션 용어에서는 이를 델타 헷징이라고 합니다.



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## 방향성 노출 조정하기

현재 인벤토리에 주식 보유 중이라면, 방향성 노출을 조정하는 간편한 방법은 콜 옵션을 매수하거나 공매도하는 것입니다.

![이미지1](/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_2.png)

![이미지2](/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_3.png)



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특정 계약에서 콜의 델타는 0.77이며, 완전히 델타 중립이 되기 위해 주식 대 콜 옵션의 비율은 77:100이어야 합니다.

많은 옵션 계약에서는 100단위의 주식/상품/자산을 표현합니다. 따라서, 각 콜 옵션을 판매할 때마다 77주를 구매/보유해야 합니다.

보유 주식 수 = 매도한 콜 옵션 수 _ 100 _ 델타

다음 날/주에 콜의 델타가 0.80으로 증가하면, 각 콜 당 추가로 3주를 더 매입해야 합니다.



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엄밀히 말하면 역방향도 가능합니다. 매수하거나 빌림으로써 주식 보유량과 델타를 일치시킬 수 있습니다.

그러나 콜 옵션은 100주의 주식을 나타내므로 델타의 정확한 가치를 제어할 수 있는 기회가 줄어듭니다. (예: 0.2개의 콜 옵션을 구매하여 20주의 델타를 확보할 수는 없습니다).

# 델타 헷지 전략 테스트 중

위의 비디오에서 사용된 예시는 John Hull의 다음 교과서에 나와 있습니다.



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![image](/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_4.png)

이 예제에서는 1000개의 숏 콜(short calls)을 시작으로 책이 시작됩니다. 이것은 10만 주의 가치가 있는 숏 포지션을 나타냅니다.

이 연습의 목표는 콜의 델타에 기반하여 매주 포트폴리오를 리밸런싱하는 것입니다.

![image](/TIL/assets/img/2024-07-09-Backtestadelta-neutraltradingstrategyinPython_5.png)



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통화물이 처음으로 주 0에 구입되었을 때, 해당 통화물의 델타는 0.522입니다. 따라서 모든 통화물의 델타 합은 52,200입니다.

주식 한 주의 델타가 1이라면, 우리는 이를 완벽하게 균형을 이루기 위해 52,200주를 구입하거나 보유해야 합니다.

이 과정은 이후의 모든 주에도 계속됩니다.

## 주의



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주식 가격이 1주차와 2주차에 하락하는 것을 관찰하실 수 있습니다.

하지만, 우리는 주식을 판매하고 있습니다.

이로 인해 주식 거래에서 손실이 발생합니다.

그러나 우리의 숏 콜 포지션은 네거티브 델타를 가지고 있습니다. (주식 가격이 하락함에 따라 가치가 증가), 우리는 콜 옵션을 더 낮은 가격에 다시 매수하여 우리의 숏 포지션에서 이익을 실현할 수 있습니다.



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네트 효과는 포트폴리오에서 발생하는 어떤 이익도 손실을 상쇄합니다.

## 왜 필요할까요

델타 헷징의 대부분 목표는 알 수 없는 방향 위험을 절연하는 것입니다.

이러한 경우는 주로 선거나 정부 발표와 같은 이벤트가 예정되어 있는 경우에 발생합니다.



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곰계의 소식이 나쁜 경우에는 포트폴리오 자산에 손실이 발생할 수 있지만, 옵션 거래에서의 수익은 그 손실을 일부 또는 전체로 상쇄시킬 것입니다.

## Python 코드

Hull 교재에서는 델타 값과 가격들의 시리즈를 제공했습니다.

델타 값은 양수로 표기되어 있으며, 공매도를 할 경우 해당 값을 음수로 바꿔야 합니다.



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</script>

```js
delta_values = np.array(delta_values)
delta_values=list(-delta_values) if apple.long_short_option == 'Short'
else delta_values
```

```js
import numpy as np
prices = [49, 48.12, 47.37, 50.25, 51.75, 53.12, 53, 49.88, 48.5,
          49.88, 50.37, 52.13, 51.88, 52.87, 54.87, 54.62, 55.87, 57.25]
delta_values = [0.522, 0.458, 0.4, 0.596, 0.693, 0.774, 0.771, 0.706, 0.674, 0.787, 0.550,
                0.413, 0.542, 0.591, 0.768, 0.759, 0.865, 0.978, 0.990, 1, 1]

delta_values = np.array(delta_values)

class Position:
    def __init__(self, current_pos_delta,
                 option_contracts,
                 shares_held,
                 cash,
                 long_short_option,
                 PnL
                 ):
        self.current_pos_delta = current_pos_delta
        self.option_contracts = option_contracts
        self.shares_held = shares_held
        self.cash = cash
        self.long_short_option = long_short_option
        self.PnL = PnL
        pass

apple = Position(0, 1000, 0, 0, 'Short', 0)

def buy_sell(long_short, price, quantity):
    if long_short=="Long":
        apple.cash -= price*quantity
        pass

    elif long_short=='Short/Sell':
        apple.cash += price*quantity
        pass

def delta_hedge(option_contracts,
                option_delta,
                shares_held,
                price
                ):
    new_pos_delta = option_contracts*option_delta*100
    delta_hedge = new_pos_delta - apple.current_pos_delta
    long_short = "Short/Sell" if delta_hedge>0 else "Long"
    shares_held += -new_pos_delta
    holdings_value = shares_held*price

    buy_sell(long_short=long_short, price=price, quantity=abs(int(delta_hedge)))
    apple.PnL = holdings_value+apple.cash

    print("|Delta to hedge: ", delta_hedge, "|",
          "Shares/Tokens to" ,long_short,": " ,abs(int(delta_hedge)),"|",
          "Shares Held: ", int(shares_held), "|",
          "Value of Holdings: $", holdings_value ,"|",
          "Cash holdings: $", apple.cash, "|",
          "PnL: $", apple.PnL, "|")
    apple.current_pos_delta = new_pos_delta
    pass

delta_values=list(-delta_values) if apple.long_short_option == 'Short' else delta_values

for (delta, price) in zip(delta_values, prices):
    delta_hedge(option_contracts=apple.option_contracts,
                option_delta=delta,
                shares_held=apple.shares_held,
                price=price)
```

위 코드를 실행하여 command line에서 출력되는 내용은 다음과 같습니다.

Python으로 델타 뉴트럴 트레이딩 전략 백테스트 하는 방법

## 시도해볼 자동화 스크립트 — 파트 8

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-10MindblowingAutomationScriptsYouNeedToTryUsingPython_0.png)

자동화는 현대의 효율성을 뒷받침하는 핵심 요소로, Python은 다양한 해결책을 갖춘 언어로, 작업을 원활하게 최적화하는 데 이상적인 동반이 됩니다. 방대한 라이브러리 지원, 내장 함수, 그리고 번창하는 기여자 커뮤니티로 Python은 전례없이 업무를 단순화하는 데 최적 동반이라 할 수 있습니다. 본 블로그에서는 Python을 사용하여 시도해볼 10가지 놀라운 자동화 스크립트에 대해 살펴보겠습니다.

# 1. 클립보드 관리자 📋



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한 번쯤 복사한 텍스트들을 여러 개 동시에 다루다가 무엇을 복사했는지 헷갈리는 일이 있으셨나요? 하루 종일 복사한 모든 것을 추적할 수 있는 툴을 가지고 싶다고 생각해보신 적이 있으신가요?

이 자동화 스크립트는 여러분이 복사한 모든 것을 감시하면서 각각의 복사한 텍스트를 세련된 그래픽 인터페이스 안에 매끄럽게 저장해줍니다. 그래서 끝도 없는 탭들을 뒤적이거나 중요한 정보를 잃어버릴 필요가 없어요.

파이썬으로 꼭 시도해볼 10가지 놀라운 자동화 스크립트

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-RevupthepowerofLanguageModels4CPUHacksforfree_0.png)

매주 새로운 AI 모델이 출시됩니다.

가끔은 LLM을 변경하는 것이 단순히 무의미할 수 있지만, 새로운 모델이 매력적으로 느껴진다면 테스트할 방법이 있습니다.

Llama.CPP는 놀라운 라이브러리입니다. 50MB의 코드로 PC에서 매우 효율적인 AI 모델을 실행할 수 있습니다. 게다가 GPU도 필요하지 않습니다!



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이 문서에서는 llama-cpp-python을 사용하여 PC에서 GGUF(양자화된) 모델을 실행하는 네 가지 방법을 살펴보겠습니다. 놀랄만한 AI 애플리케이션을 만드는 동안 설계도로 생각해보세요.

시작합시다.

## 준비 사항

시작하기 전에 약간의 환경 설정이 필요합니다. 다음 라이브러리가 각 방법에 필요합니다:



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- langchain (langchain.LlamaCpp을 로드하고 추론을 실행하기 위한 라이브러리)
- llama-cpp-python[server] (대부분의 메서드에 사용됨)

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