수익률 계산 예제

마지막 업데이트: 2022년 2월 22일 | 0개 댓글
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퀀들(Quandl) API를 이용한 금융 데이터 수집 튜토리얼 이번 튜토리얼에서는 파이썬(Python) 환경에서 퀀들(Quandl) API 를 이용해 다양한 금융 데이터를 수집하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다. 데이터를 수집한 뒤에는 간단한 시각화도 진행해보겠습니다. 끝으로 수집한 데이터를 CSV파일 형태로 저장하는 방법에 대해서도 소개해드리겠습니다. 더 많은 파이썬 라이브러리 관련 정보 퀀들(Quandl)이란? 퀀들(Quandl)은 캐나다 토론토의 데이터 공유 플랫폼 회사입니다. 특히 금융 데이터를 퀀들이 제공하는 API를 통해 손쉽게 제공받아 분석에 활용할 수 있습니다. 퀀들 API는 퀀들 웹 사이트에 접속 후 가입 절차를 완료한 후 api_key 를 발급받아 이용할 수 있습니다. 그럼 이제 퀀들 API를 이용하여 파이썬에서 금융 데이터를 수집해보도록 하겠습니다. 파이썬 라이브러리 임포트하기 # 시각화 툴 % matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt . rcParams [ “figure.figsize” ] = ( 14 , 4 ) plt . rcParams [ ‘axes.grid’ ] = True import pandas as pd #import pandas_datareader as pdr import quandl quandl . ApiConfig . api_key = “your_key” 국제 금 가격 퀀들에서 국제 금 가격 데이터를 불러오기 위해 퀀들에서 “gold”를 검색합니다. London Bullion Market Association 영역에서 LBMA/GOLD 이 퀀들 API에 사용할 ticker 값 입니다. 아래 코드와 같이 df_gold 에 퀀들 API를 이용해 2007-01-01 부터 2019-01-16 까지의 국제 금 가격 데이터를 할당합니다. df_gold = quandl . get ( “LBMA/GOLD” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) 이제 df_gold 에 할당된 국제 금 가격 데이터셋을 살펴보겠습니다. df_gold . head () USD (AM) USD (PM) GBP (AM) GBP (PM) EURO (AM) EURO (PM) Date 2007-01-02 640.75 639.75 324.710 324.499 482.347 481.957 2007-01-03 636.75 642.60 324.277 329.386 481.511 487.483 2007-01-04 625.25 628.70 321.796 323.339 477.035 480.180 2007-01-05 626.00 609.50 322.464 315.574 477.936 468.558 2007-01-08 608.30 609.50 314.904 수익률 계산 예제 314.711 467.492 468.018 df_gold . tail () USD (AM) USD (PM) GBP (AM) GBP (PM) EURO (AM) EURO (PM) Date 2019-01-10 1292.40 1291.90 1012.98 1012.46 1121.54 1120.85 2019-01-11 1292.80 1288.95 1012.91 1007.57 1121.89 1123.96 2019-01-14 1293.70 1292.75 1007.02 1006.15 1129.27 1127.41 2019-01-15 1289.35 1294.40 1002.99 1008.60 1127.67 1130.53 2019-01-16 1290.50 1292.30 1002.46 1002.95 1130.99 1133.86 데이터의 컬럼 중 USD (AM) 의 시간에 따른 국제 금 가격 그래프를 그려보겠습니다. df_gold [ “USD (AM)” ]. plot ( color = “gold” ) 위와 같이 얻은 국제 금 가격 데이터를 CSV 파일로 저장하는 코드는 다음과 같습니다. df_gold . to_csv ( “ /gold_070101_190116.csv” , sep = ‘,’ , index = True ) 국제 금 가격 데이터를 수집, 시각화 및 저장한 방법을 그대로 응용하면 다음과 같이 국제 은 가격, 국제 구리 가격 및 국제 원유 가격 데이터 역시 쉽게 수집할 수 있습니다. 국제 은 가격 df_silver = quandl . get ( “LBMA/SILVER” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_silver [ “USD” ]. plot ( color = “silver” ) 국제 구리 가격 df_copper = quandl . get ( “CHRIS/CME_HG10” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_copper [ “Settle” ]. plot ( color = “darkred” ) 국제 원유 가격 df_oil = quandl . get ( “OPEC/ORB” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_oil . plot ( color = “black” ) 지금까지 파이썬 퀀들(Quandl) API를 통해 금융 데이터를 수집하여 시각화 및 저장하는 과정을 알아봤습니다. 더 많은 파이썬 라이브러리 관련 정보

Top 22 Quandl 사용법 The 176 Correct Answer

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[Quant] 데이터 마켓 (Quandl)

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데이터, 그것도 잘 가공된 데이터를 구하는 것이 힘들어지면서 이런 데이터들을 가공하고 판매하는 사이트 들이 생겨났다. 이를 데이터 마켓이라고 한다. 금융시장에서는 대표적인 데이터 마켓으로 Quandl이 있다. 여러가지 해외주식 시장의 가격정보도 얻을 수 있다. 회원가입을 진행하고 데이터를 한번 사용해보도록 하자.

www.quandl.com

먼저 사이트에 접속해서 로그인해준다. 로그인을 하는 도중에 API-KEY가 나와 있는데

검색조건을 다음과 같이 free로 설정하면 무료로 사용 가능한 데이터 셋 들을 보여준다. Bitscoin charts exchange-rate date에 한번 들어가보자.

접속하면 다음과 같은 화면이 나온다. 사용법은 굉장히 편리하게 만들어 놓았다. Usage 탭에 들어가면 어떻게 사용하는 지를 보여 준다.

API형식이나 R로도 가능하지만 python으로 확인해보도록 하자. 코드는 다음과 같다. 그 아래에 python 코드를 첨부하도록 하겠다.

quandl.ApiConfig.api_key = ‘9Tz2zcj3zgq9VtxpsaMR’ quandl.get(‘BCHARTS/BITFLYERUSD’, start_date=’2020-05-07′, end_date=’2020-05-07′)

quandl를 python으로 사용하기 위해서는 pip으로 python 모듈을 설치해야 한다. 다음과 같이 한줄이면 설치가 가능하다.

pip install quandl

이제 실제 데이터의 동작을 확인해 보도록 한다. 간단한 코드를 짜고 실행시켜보자

inmport quandl quandl.ApiConfig.api_key = ‘9Tz2zcj3zgq9VtxpsaMR’ data = quandl.get(‘BCHARTS/BITFLYERUSD’, start_date=’2020-05-07′, end_date=’2020-05-07′) print(data)

별건 없지만 이런 방식으로 오픈 되어있는 많은 데이터들을 손쉽게 끌어 수익률 계산 예제 올 수 있다.

[ 결과 화면 ]

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퀀들(Quandl) – 파이썬 금융 데이터 수집

퀀들(Quandl) API를 이용한 금융 데이터 수집 튜토리얼

이번 튜토리얼에서는 파이썬(Python) 환경에서 퀀들(Quandl) API 를 이용해 다양한 금융 데이터를 수집하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다. 데이터를 수집한 뒤에는 간단한 시각화도 진행해보겠습니다. 끝으로 수집한 데이터를 CSV파일 형태로 저장하는 방법에 대해서도 소개해드리겠습니다.

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퀀들(Quandl)이란?

퀀들(Quandl)은 캐나다 토론토의 데이터 공유 플랫폼 회사입니다. 특히 금융 데이터를 퀀들이 제공하는 API를 통해 손쉽게 제공받아 분석에 활용할 수 있습니다. 퀀들 API는 퀀들 웹 사이트에 접속 후 가입 절차를 완료한 후 api_key 를 발급받아 이용할 수 있습니다. 그럼 이제 퀀들 API를 이용하여 파이썬에서 금융 데이터를 수집해보도록 하겠습니다.

파이썬 라이브러리 임포트하기

# 시각화 툴 % matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt . rcParams [ “figure.figsize” ] = ( 14 , 4 ) plt . rcParams [ ‘axes.grid’ ] = True import pandas as pd #import pandas_datareader as pdr import quandl quandl . ApiConfig . api_key = “your_key”

국제 금 가격

퀀들에서 국제 금 가격 데이터를 불러오기 위해 퀀들에서 “gold”를 검색합니다. London Bullion Market Association 영역에서 LBMA/GOLD 이 퀀들 API에 사용할 ticker 값 입니다. 아래 코드와 같이 df_gold 에 퀀들 API를 이용해 2007-01-01 부터 2019-01-16 까지의 국제 금 가격 데이터를 할당합니다.

df_gold = quandl . get ( “LBMA/GOLD” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” )

이제 df_gold 에 할당된 국제 금 가격 데이터셋을 살펴보겠습니다.

df_gold . head ()

USD (AM) USD (PM) GBP (AM) GBP (PM) EURO (AM) EURO (PM) Date 2007-01-02 640.75 수익률 계산 예제 639.75 324.710 324.499 482.347 481.957 2007-01-03 636.75 642.60 324.277 329.386 481.511 487.483 2007-01-04 625.25 628.70 321.796 323.339 477.035 480.180 수익률 계산 예제 2007-01-05 626.00 609.50 322.464 315.574 477.936 468.558 2007-01-08 608.30 609.50 314.904 314.711 467.492 468.018

df_gold . tail ()

USD (AM) USD (PM) GBP (AM) GBP (PM) EURO (AM) EURO (PM) Date 2019-01-10 1292.40 1291.90 1012.98 1012.46 1121.54 1120.85 2019-01-11 1292.80 1288.95 1012.91 1007.57 1121.89 1123.96 2019-01-14 1293.70 1292.75 1007.02 1006.15 1129.27 1127.41 2019-01-15 1289.35 1294.40 1002.99 1008.60 1127.67 1130.53 2019-01-16 1290.50 1292.30 1002.46 1002.95 1130.99 1133.86

데이터의 컬럼 중 USD (AM) 의 시간에 따른 국제 금 가격 그래프를 그려보겠습니다.

df_gold [ “USD (AM)” ]. plot ( color = “gold” )

위와 같이 얻은 국제 금 가격 데이터를 CSV 파일로 저장하는 코드는 다음과 같습니다.

df_gold . to_csv ( “ /gold_070101_190116.csv” , sep = ‘,’ , index = True )

국제 금 가격 데이터를 수집, 시각화 및 저장한 방법을 그대로 응용하면 다음과 같이 국제 은 가격, 국제 구리 가격 및 국제 원유 가격 데이터 역시 쉽게 수집할 수 있습니다.

국제 은 가격

df_silver = quandl . get ( “LBMA/SILVER” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_silver [ “USD” ]. plot ( color = “silver” )

국제 구리 가격

df_copper = quandl . get ( “CHRIS/CME_HG10” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_copper [ “Settle” ]. plot ( color = “darkred” )

국제 원유 가격

df_oil = quandl . get ( “OPEC/ORB” , trim_start = “2007-01-01” , trim_end = “2019-01-16” ) df_oil . plot ( color = “black” )

지금까지 파이썬 퀀들(Quandl) API를 통해 금융 데이터를 수집하여 시각화 및 저장하는 과정을 알아봤습니다.

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어떤 프로그램을 사용하든 데이터 분석을 하기 위해 가장 먼저 해야 하는 일이 있다. 바로, 데이터를 가져오는 것이다. 당연한 얘기겠지만, 데이터가 없으면 데이터 분석을 할 수 없다. 지난 번 포스팅에서는 야후 파이낸스를 활용하여 주식 데이터를 불러왔고, 이를 통해 주식 데이터 분석을 진행하였다. 이번에는 퀀들(Quandl)을 이용하여 금 가격을 불러올 것이다.

▼▼▼ 야후 파이낸스로 주가 데이터 불러오기▼▼▼

▼▼▼ 불러온 주가 데이터 활용하여 수익률 계산▼▼▼

퀀들은 캐나다 토론토의 데이터 공유 플랫폼 회사이다. 이번에 활용할 금 가격 데이터를 포함하여, 원유, 구리, 곡물 등 다양한 원자재 데이터를 무료로 다운로드할 수 있고, GDP, 고용 지표, 수입·수출 등 거시 경제 지표도 다운로드할 수 있다.

퀀들을 사용하기 위해서는 먼저 회원가입을 하고 API KEY를 받아야 한다. 회원가입을 하고 API KEY를 받는 방법은 그리 어렵지 않으니 그냥 넘어가도록 하겠다.

!pip install quandl

!pip install quandl

먼저, 퀀틀을 설치한다. 구글 코랩에서는 라이브러리를 설치할 때 !pip install을 사용한다.

설치가 완료되면 import를 해주고, 파이썬 데이터 분석의 시작이자 끝이라 할 수 있는 pandas도 import 하자.

quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_KEY

quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_KEY

퀀들에서 받은 본인의 API KEY를 QUANDL_KEY에 할당하고,

quandl.ApiConfig.api_key에 QUANDL_KEY를 넣어준다.

아니면, quandl.ApiConfig.api_key에 본인의 API KEY를 바로 입력해도 된다.

df = quandl.get(dataset=’LBMA/GOLD’, start_date=’2010-01-01′, end_date=’2020-12-31′)수익률 계산 예제 수익률 계산 예제

df = quandl.get(dataset=’LBMA/GOLD’, start_date=’2010-01-01′, end_date=’2020-12-31′)

위와 같이 금 가격 데이터를 불러온다.

메소드의 뜻을 풀자면, ‘퀀들에서 ‘LBMA/GOLD’라는 데이터 묶음을 2010년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 가져와라’가 된다.

LBMA는 London Bullion Market Association으로 런던금시장연합회를 뜻한다.

bullion은 금괴나 은괴를 뜻한다고 한다.(아래 참조)

출처 : Cambridge Dictionary(https://dictionary.cambridge.org/us/dictionary/english/bullion)

아무튼, 불러온 데이터를 보면 아래와 같이 나타난다.

달러, 영국 파운드, 유로화로 나타나며, AM과 PM으로 구분되어 있다.

금 가격은 런던 거래소에서 오전과 오후, 두 번에 걸쳐 정해진다고 하는 것을 보아, 여기서의 AM과 PM은 각각 오전과 오후 가격으로 추측된다. (정확히 아시는 분은 댓글 부탁드립니다…)

위의 5개 데이터 / df.head() 아래 다섯 개 데이터 / df.tail()

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

데이터의 개수가 많기 때문에 한 번 그래프를 그려 보자.

먼저, 그래프를 그리는 간단한 라이브러리인 matplotlib의 pyplot을 import한다.

그리고 plot 메소드를 호출하여, 데이터 프레임 중 달러로 표시된 오후 금 가격을 그래프로 그려준다.

결과는 아래와 같다.

plt.plot(df[‘USD (PM)’])

이제 데이터 분석을 위한 재료인 금 가격을 가져오는 것은 모두 끝이 났다.

다음 포스팅은 확실하지 않지만, 페이스북 prophet에 대한 내용이 될 것이다.

끝.

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