[파이썬] 투자를 위한 경제 지표 데이터 수집 및 시각화 (장, 단기 금리)

안녕하세요 ~

 

이번 포스팅은  투자를 좀 더 현명하게 하기 위한 경제 지표 데이터를 수집하여 시각화를 통해 현재 경기가 어디에 위치해 있는지를 객관적으로 알기 위한 내용으로 구성해보았습니다.

 

먼저 코드부터 구현 하겠습니다.

 

1. 데이터 준비

필요한 모듈을 불러와 줍니다.

1. Raw Data

 -. FinanceDataReader

 

2. 시각화 및 분석

 -. Matplotlib

 -. Pandas

import FinanceDataReader as fdr
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

 

FinanceDataReader Module에서 데이터를 불러와보겠습니다.

diff_long_short_ir = fdr.DataReader('T10Y2Y', start = '2000-01-01', data_source='fred')
diff_long_short_ir

 

2. 데이터 시각화

시각화를 위한 코드 입니다. 

graph = diff_long_short_ir.plot() # 시각화 하기
graph.axhline(0, ls='--', color='r') #0선
graph.axvspan('2007-12-01', '2009-03-30', color='gray', alpha=0.3) #회색 음영 막대 표시(금융위기) 
graph.axvspan('2020-03-01', '2020-12-30', color='gray', alpha=0.3)#회색 음영 막대 표시(금융위기)

※ 중간의 글씨들과, 빨간색 원, 및 화살표등은 제가 ppt로 넣은 것 입니다.

 

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3. 데이터 해석

먼저 장,단기 금리의 개념부터 알아 보겠습니다

 

일반적으로 국채 10년물과 같은 장기채권이 이자율이 높습니다, 10년 이후 경제상황을 예측하기 어렵기 때문입니다. 반면 국채 2년물과 같은 단기채권은 10년물과 비교해 이자율이 낮습니다. 3개월, 1년, 2년 정도의 단기채권은 경제상황에 대응할 리스크 부담이 상대적으로 적기 때문입니다.

- 단기 금리 : 정책 금리 조정시 단기 금리는 이를 즉시 반영(= 기준 금리)
- 장기 금리 : 향후 경기의 향방 예측에 따라 상승 또는 하락

                 : 채권시장의 수급에도 영향을 받음 (만기별 채권 발행 규모, 안전 자산 선호도에 따른 장, 단기 채권 투자비중 변화)

 

- 장단기 금리차 확대 : 시장 참가자들이 미래 경기가 호전되어 금리가 상승 할 것이라고 예측
- 장단기 금리차 축소 : 미래 경기를 부정적으로 전망 하고 있단는 것을 의미

장단기 금리가 역전이 되면 은행은 예대마진 악화로 고전할 수 있습니다. 이를 해소하기 위해 기존 대출을 회수하기 시작하고, 기업에서는 투자가 위축됩니다. 즉, 이렇게 연쇄 작용 으로 장단기 금리 역전은 경기둔화를 알리는 신호탄으로 작용하는 셈 입니다

 

또한 장단기 금리 역전 후 바로 경기 침체가 아닌 1~2년 정도의 텀을 두고 발생한다는 점 입니다.

 

그럼 현재 수준을 확인을 해볼까요?

 

장,단기 금리 차이의 데이터만 놓고 보면 2000년대 닷컴 버블 사태의 금리 역전 수준과 비슷하다고 볼 수 있을 것 같습니다.  이 데이터를 통해서 현 위치에 대해서 어느정도 파악을 하셨을 겁니다. 그렇다면 닷컴 버블 붕괴의 가능성도 어느정도 염두를 해두어야 한다고 생각합니다.

 

앞으로 1~2년뒤에 주가는 어떻게 될지는 시간이 지나봐야알겠지만, 경제 지표 데이터 들을 꾸준히 확인 하면서 현명한 투자를 하실 수 있으면 좋을 것 같습니다.

 

그럼 읽어 주셔서 감사합니다.

 

* 출처 

 - https://www.kukinews.com/newsView/kuk202201240225

 - http://yellow.kr/blog/?p=2459