삶의 공유

주가데이터와 섹터 데이터연계하여 섹터별 등락률 구하기 및 코스피와 비교 1) MySQL에서 섹터 정보 불러오기(sector_info) - 앞서 저장한 MySQL DB에서 섹터 정보를 불러와보자, 전체 코드는 이렇다. import pymysql import pandas as pd # MySQL에서 Investar DB에 접속 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='여러분비번', db='여러분DB', charset='utf8') sql = 'SELECT * FROM sector_info' sector_table = pd.read_sql(sql, conn) # sector_info Table을 read_sql()함수로 읽는다. sector..

파이썬이용하여 코스피 대장주 찾기 Project 궁극적으로는 내 뉴스 요약 블로그에 업로드 하기 위한 프로젝트로 시작해보려고 한다. 요약하자면 섹터별 대장주들의 일간 변동률과 코스피 변동률을 비교하여 코스피 변동률 대비 높은 섹터들을 발굴하여 순환 투자에 참고하기 위해 작성하고자 한다. 김작가 tv에 나오셨던 김종봉 투자자편에 나왔던 대장주 찾기에서 아이디어를 얻었고, 이를 자동화 해보고자 한다. https://youtu.be/OcBFuwukmzQ 해당 프로젝트에 첫번째 과제로, 코스피의 등락률을 구해보는 편이다. pandas_datareader 라이브러리를 이용하여 코스피 데이터를 수집한다. 또한 datetime 라이브러리를이용하여 오늘날짜를 지정하지 않고 자동으로 오늘날짜로 지정될수 있게 선정하였고 ..