5. 주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 feat.등락률 + 거래량

지난 회차에 쥬피터 노트북을 사용하여 주가 데이터를 엑셀로 다운로드 받을 때 이동평균을 더하는 방법을 알아봤습니다.

2022.03.30 - [주식공부 feat. 파이썬] - 4. 주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 feat. 이동평균

4. 주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 feat. 이동평균

 

이번 회차에도 엑셀 다운로드 받을 때 추가로 내용을 넣는 법을 알아보겠습니다.

​파이썬의 판다스 라이브러리에 전일대비 증감률을 나타내는 함수가 있습니다.

이를 이용해 주가의 전일대비 증감률을 엑셀 파일에 추가하여 다운로드 받기를 해보겠습니다.

거래량을 막대그래프로 그려보겠습니다.

 

>>>  주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 

         feat. 등락률+거래량

 

1.  주가 데이터 다운로드 및 그래프 그리기 코드

 

이번 회차는 시가총액 4위인 네이버 입니다.

지난 회차에 했던 엑셀 다운로드를 먼저 해보겠습니다.

이번에는 "pykrx" 라는 라이브러리를 사용해 보겠습니다.

​

Jupyter Notebook을 열고, 아래의 코드를 입력하시면 됩니다.

!pip install pykrx

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210301", "20220331", "035420")
df.to_excel('Stocks/네이버.xlsx')

from pykrx import stock
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' 
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

df=pd.read_excel('./Stocks/네이버.xlsx')

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(df['날짜'],df['종가'], label='종가', linewidth=3)
plt.legend()
plt.title('네이버')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/네이버.png',dpi=100)

 

2. 등락률 구하기

​ 등락률 구하는 코드 입니다. "종가" 항목에 "pct_change()" 추가합니다.

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210301", "20220331", "035420")
df['등락률'] = df['종가'].pct_change()
df.to_excel('Stocks/네이버.xlsx')

 

3. 거래량 그래프 그리기

from pykrx import stock
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' 
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

df=pd.read_excel('./Stocks/네이버.xlsx')

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.xticks(rotation=45)
plt.bar(df['날짜'],df['거래량'])
plt.title('네이버 거래량')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/네이버거래량.png',dpi=100)

4. 코드 설명

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210301", "20220331", "035420")
df['등락률'] = df['종가'].pct_change()
df.to_excel('Stocks/네이버.xlsx')

 

"pykrx" 라는 라이브러리에서도 주식정보를 다운로드 받을 수 있습니다. 자세한 정보는 아래 링크에서 확인해보시기 바랍니다.

https://github.com/sharebook-kr/pykrx

GitHub - sharebook-kr/pykrx: KRX 주식 정보 스크래핑

 

yfinacnce와 다른점은 기간 설정이 앞으로 나오고, 종목코드가 뒤로 갔다는 점과 한글로 다운받을 수 있다는 것입니다.

"stock.get_market_ohlcv"가 호출 함수이고 ("시작일","종료일","종목코드") 순입니다.

​

"pct_change() 는 전일 대비 금일 변동률을 나타내는 함수(메소드) 입니다.

​

변동률을 알고 싶은 컬럼 뒤에 ".pct_change()"를 붙여 실행하면 됩니다.

​

plt.bar(df['날짜'],df['거래량'])
plt.title('네이버 거래량')

plt.savefig('Stocks/네이버거래량.png',dpi=100)

종가 그래프에서 바뀐 코드만 정리했습니다.

"plt.bar(df['날짜'],df['거래량'])" 에서 bar는 "막대그래프"를 호출합니다.

x축은 날짜 컬럼으로 y축은 거래량 컬럼을 사용한다는 의미입니다. 간략히는 " bar(x,y)" 로 표현할 수 있습니다.

title은 거래량으로 바꿔주었고, 이미지파일이름도 "네이버거래량"으로 바꿨습니다.

네이버 엑셀파일 + 그래프 :

네이버.xlsx

0.02MB

네이버.png

0.08MB

네이버거래량.png

0.02MB

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210301", "20220331", "035420")
df['등락률'] = df['종가'].pct_change()
df.to_excel('Stocks/네이버.xlsx')

from pykrx import stock
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' 
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

df=pd.read_excel('./Stocks/네이버.xlsx')

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(df['날짜'],df['종가'], label='종가', linewidth=3)
plt.legend()
plt.title('네이버')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/네이버.png',dpi=100)

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.xticks(rotation=45)
plt.bar(df['날짜'],df['거래량'])
plt.title('네이버 거래량')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/네이버거래량.png',dpi=100)

---

---

 종목별 분석자료 

1. 삼성전자

2022.03.31 - [주식공부 feat. 파이썬/종목별 분석] - 1. 삼성전자 분석 자료 정리 feat. 파이썬

1. 삼성전자 분석 자료 정리 feat. 파이썬

2. LG에너지 솔루션

2022.03.31 - [주식공부 feat. 파이썬/종목별 분석] - 2. LG에너지 솔루션 분석 자료 정리 feat. 파이썬

2. LG에너지 솔루션 분석 자료 정리 feat. 파이썬

3. SK하이닉스

2022.03.31 - [주식공부 feat. 파이썬/종목별 분석] - 3. SK 하이닉스 분석 자료 정리 feat. 파이썬

3. SK 하이닉스 분석 자료 정리 feat. 파이썬