Table of Contents
TIL | FinanceDataReader를 통한 여러 종목 daily price plotly로 비교
FinanceDataReader 라이브러리를 이용해 주식 데이터를 실시간으로 가져올 수 있다.
이전 게시물 FinanceDataReader를 통한 여러 종목 수익률 비교과 이어지는 내용이다.
📑 이론 및 개념
Python 데이터 시각화 도구
- BI (Business Intelligence) : Tableau 등 기업 내의 다양한 부서의 누적된 정보를 모아 분석, 가공하여 경영상의 의사 결정에 도움을 얻기 위한 개념
- 🙁 : 라이센스 비용 부담
- Bokeh : 대화형 시각화를 만들기 위한 파이썬 라이브러리로, Autobiz에서 시각화하는 과정에서 사용됨
- seaborn : matplotlib 기반 데이터 시각화 라이브러리
- FacetGrid
- 데이터셋의 하위 집합 내에서 개별적으로 변수의 분포 또는 여러 변수 간의 관계를 시각화
- PairGrid
- 작은 subplot의 그리드를 빠르게 그려 각각의 데이터 시각화
- 🫢 둘의 차이점
- 하나의 범주형 변수를 범주값에 따라 여러 개로 나눠 그려주는 FacetGrid와 달리 PairGrid는 여러 변수를 나눠 그림
- FacetGrid
plotly를 이용해 동적 시각화
- 설치 코드
!pip install plotly --upgrade
plotly 내장 stocks 데이터를 이용해 그래프를 그리자
- 데이터
px.data.stocks()
- 선그래프
px.line(df, x = "date", y = "GOOG")- interactive 시각화는 보통 한글 설정이 필요없음
- facet_col
- subplot을 그리려면 columns의 이름을 정해줘야한다.
df_1.columns.name = "company"px.area(df_1, facet_col = "company", facet_col_wrap = 2)
- hover_data
hover_data= {“date”: “|%Y-%m-%d”}- 그래프 hover시에 date의 형식을 지정해줄 수 있음.
- Range Slider와 시계열 그래프
fig.update_xaxes(rangeslider_visible = True)
🤔 plotly가 기능이 더 많은데 matplotlib을 사용하는 이유?
- matplotlib의 속도가 훨씬 빠름
- 속도 높이기 위한 방법
- 대표값을 표시해야 한다면 그래프에서 계산하지 않고 미리 계산해서 시각화 하기
캔들 차트 Candle Chart
- 참고 문서 : https://plotly.com/python/candlestick-charts/
- 외국 : 초록이 상승, 빨강이 하락
OHLC 차트 Open-High-Low-Close
- Range Slider 제외하려면?
- 밑의 코드 추가해주기
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)
💻 실습 예제 코드
1. 필요한 라이브러리 로드
# plotly 최신버전을 사용해 주세요. 최신버전이 아닐 때 동작하지 않을 수 있습니다.
!pip install plotly --upgrade
import plotly.express as px
2. plotly 예제 따라하기
참고 : Time Series and Date Axes in Python
# px 에서 내장하고 있는 data.stocks 데이터를 불러옵니다.
df = px.data.stocks()
3. 일별 수익률 선그래프 그리기
px.line(df, x = "date", y = "GOOG", title = "일별 시세")
# pandas API
df.set_index("date").plot()
# 1. line chart
_ = df.set_index("date").plot(kind = "line", subplots = True)
# 2. area chart
_ = df.set_index("date").plot(kind = "area", subplots = True)
그래프는 아래 그림의 양옆을 누르면 두 코드 결과 모두 확인할 수 있다.
px.line(df.set_index("date"))
4. 일별 수익률 막대그래프 그리기
df_1 = df.set_index("date") - 1
px.bar(df_1["GOOG"])
5. facet_col을 이용한 서브플롯 그리기
df_1.columns.name = "company"
df_1.columns
Index(['GOOG', 'AAPL', 'AMZN', 'FB', 'NFLX', 'MSFT'], dtype='object', name='company')
# px.area 로 수익률 분포를 그립니다.
# facet_col 을 통해 서브플롯을 그릴 수 있습니다.
px.area(df_1, facet_col = "company", facet_col_wrap = 2)
6. 여러 종목을 하나의 그래프로 표현하기
# px.line 으로 전체 데이터의 수익률을 구합니다.
# hover_data={"date": "|%Y-%m-%d"} 로 시간을 표현할 수 있습니다.
px.line(df, hover_data={"date": "|%Y-%m-%d"})
7. Range Slider와 함께 시계열 그래프 그리기
fig = px.line(df_1["GOOG"])
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)
fig.show()
8. Candle Chart 그리기
참고 : Candlestick Charts in Python
# plotly.graph_objects 를 go라는 별칭으로 불러옵니다.
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close'])])
fig.show()
8. OHLC 차트 Open-High-Low-Close
# go.Ohlc를 그립니다.
fig = go.Figure(data=[go.Ohlc(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close'])])
fig.show()
9. Candlestick without RangeSlider
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close'])])
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)
10. 직접 수집한 주가 데이터로 시각화 해보기
- 데이터 불러오기
# FinanceDataReader의 DataReader는 미국 주식의 경우 종목코드대신 티커(Ticker)를 사용합니다.
# 티커는 약자와 비슷합니다.(마이크로소프트:MSFT, 스타벅스:SBUX 등)
amd = fdr.DataReader("amd", "2022")
amd
- 선그래프 그리기
px.line(amd, y = "Close", title = "Advanced Micro Devices 일별 종가")
px.line(amd.iloc[:,:4], title = "Advanced Micro Devices 일별 종가")
다음 포스트에서 만나요 🙌
Related Posts
| TIL | FinanceDataReader를 통한 여러 종목 수익률 비교 |
💙 You need to log in to GitHub to write comments. 💙
If you can't see comments, please refresh page(F5).