python/주식13 3. Python - Plotly 캔들차트 + 이동평균선 ( feat. rolling API 사용법 ) 들어가며... 앞선 1, 2편에 이어 Plotly 데이터 시각화 라이브러리를 사용하여 이동평균선을 그려본다. Pandas dataframe은 window 계산 함수 rolling을 제공한다. 이를 사용하여 5, 20, 60일간 이동평균값을 쉽게 구할 수 있다. 1. Python - 캔들차트(candlestick) 만들기 ( mplfinance, Plotly ) 2. Python - Plotly 캔들 + 거래량 차트 만들기 이동평균선 주식시장이나 파생상품 시장에서 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나. 풀네임보다는 줄여서 이평선이라고 많이 부른다. 거래액, 매매대금, 주가 등 다양한 분야에서 접목할 수 있다. 과거의 평균적 수치에서 현상을 파악(주로 추세)하여 현재의 매매와 미래의 예측에 접목할.. 2021. 1. 27. 2. Python - Plotly 캔들 + 거래량 차트 만들기 ( 복수 차트 생성 ) 들어가며.. 1편에서 mplfinance, plotly 차트 라이브러리를 사용하여 캔들차트로 표현해 보았다. 본 편에서는 Plotly 라이브러리를 사용하여 일 시세 + 거래량 차트를 표현해 본다. 1편Python - 주식차트 만들기 1편, 캔들차트 만들기 ( mplfinance, Ploty ) 라이브러리 설치 ( 1편에서 설치 하였다면 skip ) pip install pandas-datareader # 주식 데이터 조회 pip install plotly # 차트 라이브러리 주식 데이터 조회 ( 삼성전자 ) import plotly.graph_objects as go import plotly.subplots as ms import pandas_datareader as web df = web.naver.N.. 2021. 1. 26. 1. Python - 캔들차트(candlestick) + 스타일링 ( mplfinance, Plotly ) Python에는 주식차트를 표현하기 위한 많은 라이브러리들이 존재한다. 그 중 대표적인 것은 mplfinance, Plotly, Bokeh 등이 있는데 mplfinance 와 Plotly 를 사용하여 캔들차트를 만들어 본다. OHLC VS Candle stick OHLC는 Open(시가), High(고가), Low(저가), Close(종가) 의 합성어이다. 서양에서는 아래 그림의 왼쪽과 같은 바 형태의 차트를 사용하고 한국과 일본은 우측과 같은 캔들차트를 사용한다. 라이브러리 설치 pip install pandas-datareader # 주식 데이터 조회 pip install mplfinance # 금융차트only 라이브러리 pip install plotly # 차트 라이브러리 주식 데이터 조회 pand.. 2021. 1. 20. 전자공시 Open API 활용(6), pandas 기초 - 재무제표 json 데이터를 pandas DataFrame으로 변환 Pandas는 Python으로 제공하는 외부라이브러리이다. 데이터를 읽는 것 부터 변환, 가공하여 쓰는데까지 많은 편의성을 제공한다. 데이터를 핸들링 하는 모든 과정은 빠르고 유연하다. 또한 많은 유틸리티 함수를 제공함으로써 데이터 조작을 손쉽게 할 수 있다. 이전 블로그에서 다트 Open API를 사용하여 기업 재무제표 데이터를 json형태로 결과를 수신했다. 해당 데이터를 행,열 데이터 구조로 가공하기 위해서 Pandas의 Dataframe으로 가공해보도록 한다. 참조: 공식 레퍼런스 사이트 관련 포스트 시리즈 python - 다트.전자공시 Open API 활용(1), 전체 상장사(고유코드) 조회 - HTTP로 얻은 Stream zip파일 읽기 python - 다트.전자공시 Open API 활용(2).. 2020. 3. 29. 이전 1 2 3 4 다음
