주식8 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. 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. python - 다트.전자공시 Open API 활용(4), 공시대상회사 조회 - 대화형 콘솔 만들기 전자공시 Open API 활용(3), 공시대상회사 추출 및 가공 에서 추출한 데이터를 활용하여 간단한 대화형 콘솔을 만들어 보고 확장하여 선택한 회사 고유코드로 DART에서 제공하는 API를 호출 해보도록 한다. 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), 기업개황 응답데이터 JSON 핸들링( JSON 기초 ) python - 다트.전자공시 Open API 활용(3), 공시대상회사 추출 및 가공 ( xml to dict - xmltodict library) 전자공시 Open API 활용(5), 기업 재무제표 조회 API ( 분기/반기/사.. 2020. 3. 7. python - 다트.전자공시 Open API 활용(2), 기업개황 응답데이터 JSON 핸들링( JSON 기초 ) 전자공시 OPEN API는 응답 데이터유형으로 JSON과 XML을 제공한다. JSON과 XML중 어떤 데이터 포맷을 사용할지는 사용자의 몫이다. 가독성은 기본이고 협업을 하는 상황이라면 다수 사용자들이 다루기 쉬운 용어가 더 적합할 것이다. 본 장에서는 JSON 포맷을 다룬다. 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(3), 공시대상회사 추출 및 가공 ( xml to dict - xmltodict library) python - 다트.전자공시 Open API 활용(4), 공시대상회사 조회 - 대화형 콘솔 만들기 전자공시 Open API 활용.. 2020. 2. 23. 이전 1 2 다음
