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파이썬 주식 / yfinance를 이용하여 주가 일간 변동률 구하기

최근 삼성전자의 주가 일간 변동률이 어떤지 분석하는 주가 수익률에 대한 히스토그램을 표시해보도룩 하겠습니다.

주가 정보가져오는 부분은 아래 링크를 참조하시면 됩니다. 

https://zidarn87.tistory.com/36?category=416525

일간 변동률

일간 변동률은 아래와 같은 식으로 계산하게 됩니다. 

오늘 변동률 = (오늘 종가 - 어제 종가)/어제 종가 * 100 

'DailyChange' 열을 만들어 오늘 종가에서 어제 종가를 뺀 값을 구합니다. 

'DailyChange_rate' 열을 만들어 오늘 변동률 값을 넣습니다. 

두 열의 첫번째 행의 값은 0으로 지정합니다. 

samsung['DailyChange'] = samsung['Close']- samsung['Close'].shift(1)
samsung['DailyChange_rate'] = (samsung['Close']- samsung['Close'].shift(1))/samsung['Close'].shift(1)*100

samsung['DailyChange'][0] = 0
samsung['DailyChange_rate'][0] = 0

print(samsung[['Close', 'DailyChange', 'DailyChange_rate']])

주가 일간 변동률이 1.0 이상인 일자를 구해보도록 하겠습니다. 

아래 코드는 조건을 지정해 그 조건에 해당하는 데이터를 출력하도록 하였습니다.

condition = (samsung['DailyChange_rate']>=1.0)
print(samsung[condition])

일간 변동률 히스토그램

우선 위에서 만들었던 주가 일간 변동률에 대한 정보를 보겠습니다. 

describe() 함수를 이용하면 표본, 평균값, 표준편차, 최소값, 25% 값, 50% 값, 75% 값, 최대값을 확인할 수 있습니다. 

아래 정보는 삼성전자의 주식의 주가 일간 변동률에 대한  '2020-07-01'부터 '2020-08-14'의 데이터 정보입니다. 

표본(데이터 수)는 33개, 평균 변동률값은 0.30, 표준편차는 1.62, 최소 변동률값은 -2.91, 최대 변동률값은 5.40입니다.  

이러한 내용을 히스토그램으로 표시하여, 변동률 분포를 보도록 하겠습니다. 

히스토그램을 보기위해 matplotlib.pyplot의 hist 함수를 이용합니다. 

전달인자는 bins는 관측한 데이터 특성을 잘 보여주도록 사용하는 값으로 기본값은 10입니다. 

print(samsung['DailyChange_rate'].describe())

plt.hist(samsung['DailyChange_rate'], bins=20)
plt.grid(True)
plt.show()

아래 히스토그램 분포도를 보면 변동률은 0.8 ~ 1.2% 대가 가장 많은 것을 볼 수 있습니다. 

파이썬 주식 / yfinance를 이용하여 삼성전자 주식 정보 가져와 그래프로 표시하기

필요 라이브러리

먼저 주식 정보를 받아오기 위해 야후 파이낸스에서 제공하는 yfinace 라이브러리를 사용합니다. 

받아온 정보를 데이터프레임으로 만들기 위해 panda_datareader 라이브러리를 사용합니다. 

그리고 그래프를 그려주기 위해 matplotlib.pyplot 라이브러리를 사용합니다 

from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

주식 시세 구하기

주식 시세를 구하기 위해 get_data_yahoo() 함수를 이용합니다. 

이 함수에는 주식 종목(코드)와 조회 기간을 전달인자로 넘겨주게 됩니다. 국내 주식은 주식 종목 코드가 보통 6자리 숫자 코드로 표현됩니다. 

get_data_yahoo(주식 종목(코드), 조회 기간)

아래는 삼성전자 코드인 '005930.KS'와 시작 날짜인 '2020-07-01'를 전달 인자로 넣어 가져온 데이터 입니다.

가져온 데이터를 분석해보면, index에는 시작 날짜부터 오늘 날짜까지의 날짜 정보가 저장됩니다. 

Columns에는 6가지의 데이터를 가져오게 됩니다. 

여기서 Close 열은 종가 데이터를 의미합니다. 

이 데이터를 가지고 그래프에 그려보겠습니다. 

간단하게, x 축은 index (날짜 정보)로 설정하고, y 축은 Close(종가 정보)로 설정하여, 그래프를 출력하도록 하였습니다.

plt.plot(samsung.index, samsung.Close, 'b', label='Samsung Electronics')
plt.show()

전체 코드

from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

yf.pdr_override()

samsung = pdr.get_data_yahoo('005930.KS', start='2020-07-01')
print(samsung)

print(samsung.index)
print(samsung.columns)

plt.plot(samsung.index, samsung.Close, 'b', label='Samsung Electronics')
plt.show()