indigenthuman 님의 블로그

Naver Finance 크롤러 코드 설명: Pandas와 BeautifulSoup을 활용한 주식 데이터 수집이 블로그 포스트에서는 Python을 사용해 Naver Finance 웹사이트에서 주식 데이터를 크롤링하는 코드에 대해 자세히 설명하겠습니다. 이 코드는 주식시장 데이터를 자동으로 수집하여 분석 가능한 형태로 변환한 후, 엑셀 파일로 저장하는 기능을 수행합니다. 주로 Pandas, BeautifulSoup, 그리고 requests 라이브러리를 사용합니다.1. 필요한 라이브러리 임포트import pandas as pdimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport numpy as npfrom datetime import datetime이 코드는 데이터 분석..

실시간 체결 데이터를 처리하는 방법: 키움증권 OpenAPI를 활용한 예제이 글에서는 키움증권 OpenAPI를 사용하여 실시간으로 주식의 체결 데이터를 처리하는 방법에 대해 설명합니다. 해당 코드에서는 주식의 실시간 체결 정보를 받아와 출력하는 과정을 다룹니다.1. Kiwoom 클래스 개요Kiwoom 클래스는 키움증권의 API와 상호작용하는 핵심 클래스입니다. 이 클래스는 OpenAPI의 다양한 함수 호출을 통해 실시간 체결 데이터, 주문, 잔고 조회 등과 같은 기능을 제공합니다.class Kiwoom(QAxWidget): # 초기설정 함수 def __init__(self): super().__init__() self._make_kiwoom_instance() ..

키움증권 API를 사용한 예수금 조회 코드 설명이번 포스팅에서는 키움증권 Open API를 사용하여 예수금을 조회하는 방법을 설명합니다. 예수금은 주식 거래에 있어서 중요한 요소로, 매매 가능한 자금의 금액을 의미합니다. 이를 조회하기 위해서는 **Kiwoom OpenAPI+**를 활용할 수 있으며, 이를 통해 간편하게 정보를 가져올 수 있습니다.아래는 키움 API를 사용한 예수금 조회 코드를 포함한 전체적인 흐름을 설명합니다.주요 코드 구조from PyQt5.QAxContainer import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtCore import *import pandas as pdclass Kiwoom(QAxWidget): def __init__(se..

키움증권 OpenAPI를 이용한 종목코드 및 종목명 요청 코드 설명이번 글에서는 키움증권 OpenAPI를 통해 종목코드 및 종목명을 요청하는 코드에 대해 설명합니다. 이 코드는 PyQt5를 사용하여 키움증권 API에 연결한 후, 코스피와 코스닥 시장에서 종목코드와 종목명을 가져오는 기능을 구현한 예시입니다.1. Kiwoom 클래스 설정키움증권 OpenAPI와 상호작용하기 위해 QAxWidget 클래스를 상속받은 Kiwoom 클래스를 정의합니다. 이 클래스는 API와의 연결, 계좌번호 요청, 종목코드 요청 및 종목명을 처리하는 메서드를 포함하고 있습니다.from PyQt5.QAxContainer import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtCore import ..

키움증권 OpenAPI 자동매매 프로그램: 로그인 과정 설명키움증권의 OpenAPI는 자동매매 프로그램을 개발할 때 필수적인 도구입니다. 이 글에서는 PyQt5를 사용해 키움 OpenAPI로 로그인 요청을 하고 로그인 성공 여부를 처리하는 간단한 코드 흐름을 설명합니다.1. Kiwoom 클래스 설정키움 OpenAPI를 사용하려면 먼저 QAxWidget을 상속받아 키움 API와 상호작용할 수 있는 클래스가 필요합니다. 이 클래스에서 OpenAPI와 연동하고 로그인 요청을 보냅니다.from PyQt5.QAxContainer import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtCore import *import timeclass Kiwoom(QAxWidget): de..

삼성전자 주가 예측 모델: LSTM을 이용한 시계열 예측이번 포스트에서는 삼성전자 주가 데이터를 이용해 시계열 예측을 수행하는 간단한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 구축하고, 이를 통해 미래의 주가를 예측하는 방법을 소개합니다. 이 과정에서 사용한 코드는 Python의 TensorFlow 및 Keras 라이브러리를 활용하였으며, 데이터는 yfinance 라이브러리를 통해 Yahoo Finance에서 다운로드했습니다.1. 데이터 다운로드 및 전처리우선, yfinance 라이브러리를 이용하여 삼성전자(종목 코드: 036570.KS)의 주가 데이터를 다운로드합니다. 데이터는 2022년 1월 1일부터 2024년 8월 28일까지의 기간을 대상으로 하였습니다.import yfinance..

나스닥(NASDAQ)과 코스피(KOSPI) 지수 간 상관 관계 분석: Python을 활용한 데이터 분석 및 시각화금융 시장에서 서로 다른 국가의 주요 지수 간 상관 관계를 이해하는 것은 글로벌 투자 전략을 세우는 데 매우 중요합니다. 이번 블로그에서는 Python을 사용하여 미국의 나스닥(NASDAQ) 지수와 한국의 코스피(KOSPI) 지수 간의 상관 관계를 분석하고 이를 시각화하는 방법을 살펴보겠습니다.우리는 yfinance 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져오고, scipy를 이용해 상관 관계 분석을 수행하며, matplotlib을 활용해 분석 결과를 시각화할 것입니다.1. 필요한 라이브러리 설치먼저, 주식 데이터를 가져오고 분석하기 위해 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 블로그에서는 pand..

Python을 활용한 주식 데이터 시각화: Yahoo Finance에서 캔들 차트 그리기주식 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 금융 시장에서의 투자 결정을 내리는 데 중요한 과정입니다. 이번 블로그에서는 Yahoo Finance에서 주식 데이터를 가져와 Python을 이용해 캔들 차트를 그리는 방법을 설명하겠습니다. 이 과정에서는 yfinance 라이브러리로 데이터를 다운로드하고, mplfinance 라이브러리로 차트를 그리게 됩니다.1. 필요한 라이브러리 설치먼저, 주식 데이터를 가져오고 시각화하기 위해 필요한 라이브러리인 pandas, yfinance, mplfinance를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용해 라이브러리를 설치할 수 있습니다.pip install pandas yfinance mpl..

주식 데이터를 시각화하는 방법: Naver Finance와 Python을 이용한 캔들 차트 그리기주식 시장의 움직임을 분석하는 데 있어 차트는 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 캔들 차트는 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close)와 같은 중요한 가격 정보를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있는 방법입니다. 이번 블로그에서는 Naver Finance에서 주식 데이터를 수집하고, 이를 이용해 파이썬으로 캔들 차트를 그리는 과정을 설명하겠습니다.1. 필요한 라이브러리 설치먼저, 이 작업을 수행하기 위해 필요한 라이브러리인 pandas, requests, BeautifulSoup, 그리고 mplfinance를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용해 설치할 수 있습니다.pip install..

웹 스크래핑의 강력한 도구, BeautifulSoup: 사용법과 예제웹 데이터 스크래핑은 웹사이트에서 정보를 추출하는 작업입니다. 이러한 작업을 수행할 때, 파이썬의 BeautifulSoup 라이브러리는 매우 유용한 도구입니다. 이번 블로그에서는 BeautifulSoup에 대해 소개하고, 이를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 방법을 예제를 통해 설명하겠습니다.1. BeautifulSoup란?BeautifulSoup은 HTML과 XML 파일에서 데이터를 추출하는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 웹 페이지의 구조를 파싱하고, 원하는 데이터를 쉽게 찾아낼 수 있도록 도와줍니다. BeautifulSoup은 특히 다음과 같은 이유로 인기 있습니다:사용이 간편: HTML 구조를 파싱하고 탐색하기 ..