삶의 공유

안녕하세요 ~ 오늘은 파이썬을 이용하여 웹에서 금융 데이터를 다운 받고 데이터를 시각화 하여 어떻게 데이터가 형성 되어 있는지 확인 하는 코드를 작성하는 포스팅을 해보려고 합니다. 웹에서 금융 데이터 불러오기 먼저 야후 파이낸스 라이브러리를 이용하여 금융 데이터를 다운 받을 건데요 ! pip install yfinance 다음과 같은 코드를 이용하여 야후 파이낸스 라이브러리를 다운받아 주겠습니다. 이제 본격적으로 시작해보겠습니다. 판다스와, 야후 파이낸스 모듈을 불러오겠습니다. import pandas as pd import yfinance as yf start = 데이터 시작 시점 end = 데이터 종료 시점 symber = ticker 정보 start = "2014-10-01" end = "2021-..

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 ..

안녕하세요 ~ 오늘은 Plotly Chart를 Customizing하여 사용자가 원하는 형식으로 꾸며보는 코드를 알아보는 시간을 가져보겠습니다. 데이터는 앞서 포스팅한 아래의 내용의 데이터를 그대로 사용 해보겠습니다. 필요하시면 아래 데이터를 참고 하시면 됩니다. https://wg-cy.tistory.com/156 [파이썬] pandas datareader 라이브러리를 이용한 데이터 로딩 및 시각화 안녕하세요 ~ 오늘은 python 라이브러리 패키지 중 하나인 pandas의 data reader 라이브러리를 이용하여 주가를 확인하고, 시각화 해보는 것을 해보려고 합니다. 패키지 설치 및 import 우선 필요한 라이 wg-cy.tistory.com 데이터는 다음과 같습니다. 10년~ 20년 까지의 MS..

안녕하세요 ~~ 요즘 제가 테스트 해보고 있는 전략은 이동 평균선을 이용하여 매수, 매도 전략입니다. 여러가지 방법이 있지만 저는 20일선, 30일선 조합과, 30일선 40일 선 조합 중에 괜찮은 조합을 선택하여 선정 중입니다. 백테스팅 하는 과정에서 알게된 것은 이 전략이 모든 종목에 통하지 않는 다는 것을 알게 되었습니다. 그럼 어떤 종목에 이 조합이 통할지 확인해보고자 Daily 수익률 표준 편차와 누적 수익률과의 관계를 확인 해보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import time import pyupbit import datetime import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 그리고 수..

안녕하세요 ~ 오늘은 python 라이브러리 패키지 중 하나인 pandas의 data reader 라이브러리를 이용하여 주가를 확인하고, 시각화 해보는 것을 해보려고 합니다. 패키지 설치 및 import 우선 필요한 라이브러리를 설치 해주셔야 합니다. 아래와 같이 2가지의 라이브러리를 먼저 설치 해줍니다. conda install pandas-datareader pip install cufflinks 설치 해주셨다면 먼저 import 해주겠습니다. import pandas as pd import numpy import matplotlib.pyplot as plt import cufflinks as cf from pandas_datareader import data 데이터 불러오기 자 이제 위의 패키지들을..

안녕하세요 오늘은 Python의 Seaborn 라이브러리를 활용해서 데이터시각화를 한번 해보고자 합니다. Seaborn라이브러리는 matplot 보다 더 나은 기능을 제공합니다. 관련해서 seaborn 라이브러리 문서를 보고싶으시다면 하기 링크를 클릭 해주시면 됩니다. https://seaborn.pydata.org/examples/index.html Example gallery — seaborn 0.11.2 documentation seaborn.pydata.org 자 이제 예제로 들어가보겠습니다. 먼저 seaborn 라이브러리를 포함하여 데이터 시각화를 위해 필요한 여러 라이브러리를 호출해보겠습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib..