이 글은 Google 주식 가격 데이터를 다운로드하고 Python, matplotlib, 그리고 yahooquery 라이브러리를 사용하여 캔들스틱 차트를 그리는 방법을 설명한다. 기본 캔들스틱 차트를 그리는 방법, 5일 및 20일 이동 평균선을 추가하는 방법, mplfinance가 제공하는 내장 스타일을 활용하는 방법을 보여준다. yahooquery 라이브러리 사용법은 이전글 Yahooquery로 과거 주식 데이터와 재무 데이터 얻는 방법을 참조한다.
지난 60일 동안 Google의 주식 가격 데이터를 가져오는 코드는 다음과 같다
from yahooquery import Ticker
google = Ticker('GOOGL')
price_data = google.history(period='60d')
다음으로, 데이터의 인덱스를 재 설정 해준다.
import pandas as pd
price_data.reset_index(inplace=True)
price_data['date'] = pd.to_datetime(price_data['date'])
price_data.set_index('date', inplace=True)
import mplfinance as mpf
mc = mpf.make_marketcolors(up='g',down='r')
s = mpf.make_mpf_style(marketcolors=mc)
mpf.plot(price_data,
style=s,
type='candle',
volume=True,
tight_layout=True)
결과 이미지
이 차트는 이동 평균선 없이 기본 캔들스틱 차트를 보여준다.
mpf.plot(price_data,
style=s,
type='candle',
mav=(5, 20),
volume=True,
tight_layout=True)
결과 이미지
이 차트는 추세 분석을 강화하기 위해 5일 및 20일 이동 평균선을 포함하고 있다.
mplfinance는 맞춤 스타일을 만들지 않고도 사용할 수 있는 여러 내장 스타일을 제공한다. 사용자 색상을 정의한 대신
mc = mpf.make_marketcolors(up='g',down='r')
s = mpf.make_mpf_style(marketcolors=mc)
다음과 같은 내장 스타일 중 하나를 사용할 수 있다:
['binance', 'blueskies', 'brasil', 'charles', 'checkers', 'classic', 'default', 'ibd', 'kenan', 'mike', 'nightclouds', 'sas', 'starsandstripes', 'yahoo']
예를 들어, Yahoo Finance와 유사한 스타일을 사용하려면:
mpf.plot(price_data,
style='yahoo',
type='candle',
mav=(5, 20),
volume=True,
tight_layout=True)
결과 이미지
이 방법은 다양한 선호도에 맞는 미리 정의된 스타일을 활용하여 맞춤화 프로세스를 간소화한다.
캔들스틱 차트를 사용하여 Google의 주식 가격 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았다. mplfinance 라이브러리를 활용하면, 이동 평균선과 같은 기능을 추가하고 라이브러리의 내장 스타일을 활용하여 상세한 시각화를 만들 수 있다. 이 방법은 금융 분석과 시장 추세 관찰에 좋은 도구가 될 수 있다.
make_marketcolors
함수의 매개변수를 수정한다.'60d'
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