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파이썬, 구글 코랩 / 퀀들(Quandl)로 금 가격 데이터 추출

by KTCF 2021. 8. 2.

파이썬, 구글 코랩 / 퀀들(Quandl)로 금 가격 데이터 추출

어떤 프로그램을 사용하든 데이터 분석을 하기 위해 가장 먼저 해야 하는 일이 있다. 바로, 데이터를 가져오는 것이다. 당연한 얘기겠지만, 데이터가 없으면 데이터 분석을 할 수 없다. 지난 번 포스팅에서는 야후 파이낸스를 활용하여 주식 데이터를 불러왔고, 이를 통해 주식 데이터 분석을 진행하였다. 이번에는 퀀들(Quandl)을 이용하여 금 가격을 불러올 것이다.

 

▼▼▼ 야후 파이낸스로 주가 데이터 불러오기▼▼▼

 

파이썬, 구글 코랩 / 야후 파이낸스로 주가 데이터 추출

이번에는 야후 파이낸스로 주가 데이터를 추출하는 방법을 알아보고자 한다. 데이터 분석의 꽃은 주식 데이터 분석이고, 주식 데이터 분석은 주가를 불러오는 것에서 시작한다. !pip install yfiance

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▼▼▼ 불러온 주가 데이터 활용하여 수익률 계산▼▼▼

 

파이썬, 구글 코랩 / 야후 파이낸스로 주식 수익률 계산

이전 포스팅을 통해 야후 파이낸스로 주식 데이터를 불러오는 방법을 알아봤다. 이번 포스팅에서는 불러온 주식 데이터를 활용하여 수익률을 계산하는 방법을 알아보려고 한다. ▼▼▼이전 포

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퀀들은 캐나다 토론토의 데이터 공유 플랫폼 회사이다. 이번에 활용할 금 가격 데이터를 포함하여, 원유, 구리, 곡물 등 다양한 원자재 데이터를 무료로 다운로드할 수 있고, GDP, 고용 지표, 수입·수출 등 거시 경제 지표도 다운로드할 수 있다.

 

퀀들을 사용하기 위해서는 먼저 회원가입을 하고 API KEY를 받아야 한다. 회원가입을 하고 API KEY를 받는 방법은 그리 어렵지 않으니 그냥 넘어가도록 하겠다.

 

!pip install quandl

!pip install quandl

먼저, 퀀틀을 설치한다. 구글 코랩에서는 라이브러리를 설치할 때 !pip install을 사용한다.

설치가 완료되면 import를 해주고, 파이썬 데이터 분석의 시작이자 끝이라 할 수 있는 pandas도 import 하자.

 

quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_KEY

quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_KEY

퀀들에서 받은 본인의 API KEY를 QUANDL_KEY에 할당하고,

quandl.ApiConfig.api_key에 QUANDL_KEY를 넣어준다.

아니면, quandl.ApiConfig.api_key에 본인의 API KEY를 바로 입력해도 된다.

 

df = quandl.get(dataset='LBMA/GOLD', start_date='2010-01-01', end_date='2020-12-31')

df = quandl.get(dataset='LBMA/GOLD', start_date='2010-01-01', end_date='2020-12-31')

위와 같이 금 가격 데이터를 불러온다.

메소드의 뜻을 풀자면, '퀀들에서 'LBMA/GOLD'라는 데이터 묶음을 2010년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 가져와라'가 된다.

LBMA는 London Bullion Market Association으로 런던금시장연합회를 뜻한다.

bullion은 금괴나 은괴를 뜻한다고 한다.(아래 참조)

출처 : Cambridge Dictionary(https://dictionary.cambridge.org/us/dictionary/english/bullion)

아무튼, 불러온 데이터를 보면 아래와 같이 나타난다.

달러, 영국 파운드, 유로화로 나타나며, AM과 PM으로 구분되어 있다.

금 가격은 런던 거래소에서 오전과 오후, 두 번에 걸쳐 정해진다고 하는 것을 보아, 여기서의 AM과 PM은 각각 오전과 오후 가격으로 추측된다. (정확히 아시는 분은 댓글 부탁드립니다...)

위의 5개 데이터 / df.head()
아래 다섯 개 데이터 / df.tail()

 

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

데이터의 개수가 많기 때문에 한 번 그래프를 그려 보자.

먼저, 그래프를 그리는 간단한 라이브러리인 matplotlib의 pyplot을 import한다.

그리고 plot 메소드를 호출하여, 데이터 프레임 중 달러로 표시된 오후 금 가격을 그래프로 그려준다.

결과는 아래와 같다.

plt.plot(df['USD (PM)'])

이제 데이터 분석을 위한 재료인 금 가격을 가져오는 것은 모두 끝이 났다.

다음 포스팅은 확실하지 않지만, 페이스북 prophet에 대한 내용이 될 것이다.

끝.

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