분류 전체보기59 WinAPI ContextMenu 다루기 using System.Text; using static UNITTEST_WINAPI.WinAPI; using static UNITTEST_WINAPI.WinAPI_Utils; namespace UNITTEST_WINAPI { class Program { public static void Main() { const int MN_SELECTITEM = 0x01E5; const int MN_SETHMENU = 0x01E0; const int MN_GETHMENU = 0x01E1; const int MN_SIZEWINDOW = 0x01E2; const int MN_OPENHIERARCHY = 0x01E3; const int MN_CLOSEHIERARCHY = 0x01E4; const int MN_CANCELM.. 2022. 12. 26. C# pInvoke Button Click (SendMessage, PostMessage) SendMessage(동기식) PostMessage(비동기식) 윈도우 핸들의 버튼을 클릭하는 명령을 수행 시 Button Down 후 Button Up에 대한 반환을 무한히 기다리는 SendMessage를 사용할 시 Button Up이 될 때까지 다음 구문이 실행되지 않는 오류를 발견, 따라서 다음과 같은 코드로 대체할 수 있다. (LeftClick_AsyncUP 참고) public static void ClickButton(IntPtr h_btn, ClickType type) { switch (type) { case ClickType.LeftClick: SendMessage(h_btn, WindowMessage.WM_LBUTTONDOWN, 0, 0); SendMessage(h_btn, WindowMes.. 2022. 12. 16. C# .net core6.0 실행파일(exe)내 dll 파일 포함 배포 방법 publish 속성을 하기 사진과 같이 변경한다. 변경사항 : win-x64 / file publish options - [check] produce single file 2022. 11. 17. C# XingAPI DevCenter의 C++ header 코드를 C# 코드로 변환하는 프로그램 public string hname; 형태로 변경 (최신)Property형식 +DevCenter의 각 Transition 내 Block을 우측클릭하면 Contextmenu에서 'C++ header 파일을 클립보드로 복사'라는 항목이 보인다. 클릭하면 클립보드에 typedef struct t83~~등의 이름으로 시작하는 C++ header파일을 제공해주는데, 이를 C#에서 쉽게 사용할 수 있도록 Converter 프로그램을 제작하였다. 1. c++ struct 2. c# class [사용방법] 1. 프로그램 실행 2. C++ header 파일 복사 후 메모장에 붙여넣기 3. 필요한 구문만 복사(typedef struct ~~ {} 까지) 4. 복사된 구문이 변형되어 클립보드에 생성된다. 5. 붙여넣기(ct.. 2022. 11. 17. C# Indexer를 이용해 class 내 다수의 배열 객체에 접근하는 방법 XingAPI를 이용한다면, DevCenter 프로그램에서 C++용 헤더파일을 클립보드 형태로 구할 수 있다. 이 코드구문을 이용하여 Transition의 InBlock, OutBlock에 내용을 담아내거나 획득하도록 설계할 수 있다. 필자는 이 방식을 차용하여 OutBlock을 클래스로 생성하여 TR 요청을 통해 데이터를 획득할 때 각 TR Class의 인스턴스로 적재할 수 있도록 설계하고자 한다. 여기서 고심되었던 코드구문은 class 내의 여러 Array 객체가 존재할 때 외부 메인함수에서 class의 인스턴스에 Indexer형태로 접근하여 데이터를 적재하거나 획득하는 과정을 구현하는 것이었다. indexing 방식은 아래와 같이 Reflection을 활용한 코드로 구현하였다. using Syste.. 2022. 11. 17. [Google Calendar] 모든 일정을 여러 플랫폼에서 일정관리를 위한 다양한 어플리케이션이 존재한다. 그 중에서도 모든 기기와의 호환성을 제공하고, 단축키를 이용하여 등록하는 등 필수적인 사용자 경험을 내재한 어플리케이션으로 추려본다면 단연 Google Calendar가 그 순위에 자리잡을 것이다. 구글캘린더는 Window/MacOS 할 것 없이 웹 어플리케이션으로 접근 가능하다. https://calendar.google.com/ Google Calendar - 일정 액세스 및 수정을 위해 로그인 이메일 또는 휴대전화 accounts.google.com 하기 캡처 이미지와 같이 캘린더를 목록화하여 각 스케줄에 대한 분류를 할 수 있고 visible/invisible 선택이 가능하여 복잡한 스케쥴링이 겹겹이 쌓여진 캘린더를 한 눈에 볼 수 있다. 또한 특정.. 2022. 9. 21. C# 구문분석(Parsing) 1. Parsing Xml, Json, Html 로부터 태그와 키워드 등을 기반으로 각 단위(token)로 구분하는 과정 2. Parser Parsing을 하는 주체자 2022. 9. 21. C# 직렬화(Serialization) https://github.com/nocturover/CSLearning/tree/master/03_Serialize/SerializeConsoleApp GitHub - nocturover/CSLearning Contribute to nocturover/CSLearning development by creating an account on GitHub. github.com 1. C#에서는 using System.Xml.Serialization; namespace에서 직렬화를 제공한다. 2. 직렬화의 정의 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A7%81%EB%A0%AC%ED%99%94 직렬화(直列化) 또는 시리얼라이제이션(serialization)은 컴퓨터 과학의 데이터 스토리지 문.. 2022. 9. 21. C# 동시성(async) 1. 비동기적으로 진행되는 프로세서 처리 방식에서 빠른 작업전환으로 사용자단에서 비동기방식(병렬적인 처리방식)으로 구현할 수 있습니다. 2. C#에서 제공하는 비동기는 기본적으로 System.Threading의 Thread 클래스와 Task 클래스를 주로 사용합니다. Task는 내부적으로 Thread 클래스로 구현되며, 다음과 같이 비동기 코드를 작성할 수 있습니다. #define Args using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace REVIEW_CSHARP_BASIC { public partial class AsyncExample : Form { public AsyncExample() { InitializeComponent(); st.. 2022. 9. 9. 섹터 분석 전략 Class 1. API 테마별 분류 종목 구성 스크래핑 2. API ETF 지수별 종목 구성 스크래핑 3. KRX 상기 내용 동일 1. 테마별 추이 그래프 확인 2. 테마 내 종목 기본적 / 기술적 분석 Sorting 3. Position Size 및 횟수 설정 4. 진입 5. 훼손 or 기간 도래시 매도 2022. 4. 29. 1. Short-Term 단기 투자의 기술적 분석은 매치되는 패턴의 수가 많을 수록 그 신호의 강세를 의미함으로 Factor 점수상향을 의미한다. 1. A종목 3개 패턴 매치 2. B종목 2개 패턴 매치 A:B = 3:2 매입 자금 분할 가격 지지/저항 구간의 계산 또한 패턴 매치 수에 따라 강도 Factor를 부여한다. 1. A종목 a패턴 저항구간 1500 2. A종목 b패턴 저항구간 1700 3. A종목 c패턴 저항구간 1750 => 1차 저항구간 1500을 돌파시 1/3 매도 후 b,c 패턴의 2차 저항구간 (1700)도달 시 잔량 매도 패턴의 종류 수렴/확장 패턴 지지/저항 박스 패턴 상승/하강 박스 패턴 앨리엇 파동 패턴 (http://codeopportunity.com/an-elliott-wave-algorithm-i.. 2022. 4. 29. 2. 종목 발굴과 학습법 학문을 공부하는 행위는 넓은 범위의 개념에서 좁은 의미로 트리형태의 깊어지는 방식을 의미한다고 생각한다. 전체적인 숲의 그림을 보고 있음과 동시에 각 오브젝트들의 상세 내역들을 기억함으로써 연결점을 분명히 할 수 있고 새로운 연결점 혹은 신-오브젝트를 생성하는데 자유로워진다. 이러한 학습의 개념에서 출발하자면 시장을 공부하는 것도 같은 맥락에 적용될 수 있다. 복잡계로 형성된 모든 인과/상관관계를 이해하는 것은 불가능에 가까움으로 다음의 선택지를 염두해둘 수 있겠다. 1. 자동화 탐색 2. 부분 섹터 탐색 이 학습법의 배경으로 자리잡는 것은 섹터를 기반 하는 종목 발굴(Top-Down) 방식이라는 것이다. 섹터별 모든 종목들의 세부사항을 개별적으로 비교 분석은 시간에 구애받게 되므로, Scraping P.. 2022. 4. 29. 이전 1 2 3 4 5 다음
