주식 가격 정보 얻기

개시하다

다음 기사에는 JupytherLab Apps를 설치하는 방법이 나와 있습니다.
이번에 우리는 웹상의 각종 데이터 원본에 간단하게 접근할 수 있는 소프트웨어 패키지pandas-datareader를 사용하여 주가 정보를 얻으려고 한다.
https://zenn.dev/ochamikan/articles/b265f50f77dd8b

전제 조건

설명의 전제는 JuptyerLab App과 Python 환경에 설치되어 있다는 것pandas-datareader이다.상세한 상황은 상기 문장을 참조하시오.

확보 가능한 데이터

버전 10.0(2021/7/13)에서 지원되는 데이터 원본을 공식 문서의Contents/Remote Data Access에 기재했습니다.데이터원에 따라 얻을 수 있는 정보가 다르다. 예를 들어 주가, 환율, 인구 통계 등이 있다.
이번에 우리는 Yahoo Finance[1]를 사용한다.

주식 가격 정보의 취득과 가시화

요약

상장한 JR 각사의 주가를 취득해 기업색채[2]로 도표를 만들었다.
주식
증권 코드
엔터프라이즈 색상
JR 동일본.
9020.T
green
JR 서일본
9021.T
blue
JR 동해.
9022.T
orange
JR 규슈
9142.T
red

1개 브랜드 정보 얻기

우선 1개 품목(JR 동일본)의 정보를 취득해 본다.

# パッケージ
import pandas_datareader.data as web

# 株価情報の取得
df = web.DataReader("9020.T", data_source='yahoo', start='2010-01-01')

JupytherLab을 통해 상기 코드를 실행하면 표시df는 다음과 같은 상황을 알 수 있다.

는 2010년 대회 이후의 데이터[3]를 얻었다.

에는 고(High), 저(Low), 시작(Open), 마감(Close), 생산량(Volume), 조정 후 마감(Adj Close)의 데이터가 존재한다.

여러 브랜드의 정보 취득과 도표화

이어 4개 품목 전체에 대한 정보를 얻어 종가(Close)를 도표화했다.

# パッケージ
import pandas_datareader.data as web

# 会社情報の定義 (JR東日本, JR西日本, JR東海, JR九州)
SYMBOLS = ["9020.T", "9021.T", "9022.T", "9142.T"]
COLORS = ["green", "blue", "orange", "red"]

# 株価情報の取得
df = web.DataReader(SYMBOLS, data_source='yahoo', start='2010-01-01')

# 終値のグラフ化
df["Close"].plot(figsize=(20,10), color=COLORS)

JupytherLab에서 위 코드를 실행하면 다음 차트가 표시됩니다.JR 규슈가 2016년 10월 25일 출시됐기 때문에 이후 수치만 나온 것이다.

주안점

데이터를 획득할 때 pandas-datareader.data 모듈의 DataReader() 방법[4]을 사용한다.각양각색의 옵션이 있지만 본고는 다음과 같은 내용을 지정하였다.

name: 데이터 이름(1개 브랜드) 또는 데이터 이름 목록(여러 브랜드)

data_source: 데이터 소스(Yahoo Finance)

start: 수령 시작 시간

사용 pandas.DataFrame 모듈의 plot() 방법으로 데이터를 시각화한다.차트 색상 지정에는 해당SYMBOLS 및 COLORS 순서가 필요합니다.

총결산

이상, 사용pandas-datareader, 주식 가격 정보를 취득해 보십시오.
또한 간단한 표와 도표를 시각화해 데이터 내용을 확인했다.
각주
링크에서 말했듯이 미국판 야후 파이낸스의 데이터를 방문한 것 같다.또 일본어판 야후 파이낸스에서는 여기.처럼 스클링프가 금지돼 있지만 미국판과 직접적인 관계가 있는지는 알 수 없다.어쨌든 API 키 없이 사용할 수 있는 데이터 소스는 과부하가 발생하지 않도록 주의해야 합니다.↩︎
회사 색상 참조여기..↩︎
Yahoo Finance의 사이트에서도 같은 데이터를 다운로드할 수 있으니 마음에 드는 사람은 같은 값인지 확인해 주세요.↩︎
GiitHub 웨어하우스에 따르면 각종 데이터 원본에 접근하는 입구 방법이다.↩︎