파이썬으로 주식 데이터 분석하기: 초보자를 위한 시작 가이드

소개

주식 시장은 투자자들에게 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 최근, 주식 시장은 매년 큰 변화를 겪고 있습니다. 합리적인 투자를 하기 위해서는 보유 중인 주식에 대한 정보를 정확하게 파악하는 것이 중요합니다. 하지만, 주식 시장 데이터를 분석하는 것은 어려운 일일 수 있습니다. 그렇다면, 어떻게 주식 데이터 분석을 하면 될까요? 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 활용한 주식 데이터 분석에 대해 알아보겠습니다.

필요한 도구

• 파이썬
• pandas 데이터프레임
• matplotlib 시각화 라이브러리
• pandas_datareader 모듈

데이터 수집

주식 시장 데이터는 이전에는 수동으로 수집해야 했습니다. 하지만 이제는 pandas_datareader 모듈을 사용하여 쉽게 가져올 수 있습니다. 예를 들어, AAPL(Apple Inc.) 주식 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.

“`python
pip install pandas_datareader # 모듈 설치

import pandas_datareader as web
import datetime

start = datetime.datetime(2010, 1, 1) # 2010년 1월 1일부터 데이터 수집
end = datetime.datetime(2022, 8, 31) # 2022년 8월 31일까지의 데이터 수집

df = web.DataReader(‘AAPL’, ‘yahoo’, start, end) # AAPL의 주식 데이터 수집
“`

데이터 분석

주식 데이터를 분석하는 첫 번째 단계는 데이터 내용을 파악하는 것입니다. 우리는 사용할 데이터가 어떤 속성을 가지고 있는지 파악해야 할 필요가 있습니다. 이를 위해 head() 함수를 사용하여 처음 5개의 데이터를 출력하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

python
print(df.head())

| | High | Low | Open | Close | Volume | Adj Close |
|——————-|————–|————–|————–|————–|—————|————–|
| Date | | | | | | |
| 2010-01-04 | 30.642857 | 30.340000 | 30.490000 | 30.572857 | 123432400 | 26.681330 |
| 2010-01-05 | 30.798571 | 30.464285 | 30.657143 | 30.625713 | 150476200 | 26.727465 |
| 2010-01-06 | 30.747143 | 30.107143 | 30.625713 | 30.138571 | 138040000 | 26.302330 |
| 2010-01-07 | 30.285715 | 29.864286 | 30.250000 | 30.082857 | 119282800 | 26.253704 |
| 2010-01-08 | 30.285715 | 29.865715 | 30.042856 | 30.282858 | 111902700 | 26.428249 |

우리는 High, Low, Open, Close, Volume, Adj Close의 6개의 속성으로 데이터를 확인할 수 있습니다. 그 중에서 우리에게 필요한 속성을 선택하여 분석할 수 있습니다.

“`python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df[‘Close’])
plt.show()
“`

위의 코드를 실행하면, AAPL의 주식 가격 변화 그래프를 볼 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 주식 데이터 분석을 위한 파이썬 사용에 대해 알아보았습니다. 주식 시장 데이터를 분석하기 위해서는 파이썬으로 데이터 수집을 먼저 해야 합니다. 이후, 데이터 내용을 파악하고 필요한 속성을 선택하여 분석을 진행합니다. 파이썬을 사용하면 비교적 간단한 코드 작성으로도 주식 시장 데이터 분석을 할 수 있습니다. 따라서, 주식 시장에 관심이 있다면 파이썬 데이터 분석 기술을 학습해보시길 추천합니다.