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주가 분석에서 가장 기본적인 보조지표로 사용되는 다양한 이동평균의 종류에 대해 다룬다. 이동평균은 주식에서도 활용되지만 시계열 데이터를 베이스로 하는 통계, 예측 등에서 다양하게 활용되니 알아두면 좋다. 이동 평균은 기술적 분석에 가장 기본이 되며 다른 지표도 까보다 보면 이동평균을 계산해서 사용하는 경우가 태반이고(많이 쓰는 MACD가 이동평균수렴확산, Moving Average Convergence & Divergence다.) 가장 기본적인 전략 중 하나인 골든크로스/데드크로스 같은 경우에도 이동평균 추세를 기초로 한다. 우리는 흔히 단순이동평균이라고 하는 기본이 되는 이동평균을 사용하는데, 지금도 수많은 이동평균 방법들이 만들어지고 있다. 이런 이동 평균들에 대해 살펴보려 한다. 이동평균선의 ..
이번에는 pykrx를 이용하여 한국 거래소 KRX 정보데이터시스템에서 ELW와 채권 정보를 가져와보겠다. 우선 ELW 데이터를 가져올 건데 이 ELW 관련된 데이터는 리스트와 종목명 정도 밖에 없다.from pykrx import stockfor ticker in stock.get_elw_ticker_list('20240306'): print(ticker, stock.get_elw_ticker_name(ticker)) ELW는 주식 연계 워런트(equity linked warrant)라고 해서 그냥 옵션이라고 보면 된다. 아, 콜매도, 풋매도 개념은 없으니, 거래형태는 어떻게 보면 선물과 더 유사할지도.. 과거 대한민국이 이 ELW 시장규모가 세계 1, 2위를 다투었으나 개인투자자들을 지킨다는 ..
종목, 지수데이터에 이어 이번에는 pykrx를 이용해 한국 거래소 KRX 정보데이터시스템에서 ETF/ETN 데이터를 가져오는 방법을 알아보자. 근데 ETF와 ETN은 도대체 무엇이 다르냐. ETF는 Exchange Traded Fund, ETN은 Exchange traded Note. 발행주체가 다르니 법적 성격이 다르니 하는 것보다는 단순히 하나는 펀드고 하나는 채권이라고 생각하면 이해하기 쉽다. 평소에 거래하는 데는 두 개의 차이점은 아예 없다. 허나 채권은 만기가 있다. ETN은 만기가 되면 현재 기준가액으로 청산된다. 물론 만기가 10년씩은 되니까 평소에는 문제가 없긴 하지만 쳐 물렸다고 장기투자한답시고 냅둿다가 그대로 손실확정 짓기 딱 좋은 상품.(더군다나, 시중에 유통되는 대부분의 ETN은 상..
이전 포스팅에 이어서 pykrx를 이용해 한국거래소 KRX 정보데이터시스템에서 데이터를 가져오는 내용을 좀 더 살펴본다. 이번에는 공매도 정보를 가져와볼 텐데 공매도 데이터는 2일 이전 데이터가 제공된다. 아마 공매도 데이터는 완전히 전산화되어 있지 않기 때문인 듯하다. 우선 개별 종목의 날짜별 공매도 정보를 불러와보자.from pykrx import stockdf = stock.get_shorting_status_by_date('20231201', '20240326', '005930')print(df) 공매도 거래량, 잔고, 거래대금, 잔고금액이 제공된다. 이번에는 특정 일자의 전 종목의 공매도 데이터를 받아와보자. 단, 공매도 데이터는 pykrx 다른 기능들처럼 동일한 함수명으로 호출하지 않는..
앞서 pykrx를 이용해 한국거래소 KRX의 정보데이터시스템에서 개별 종목 데이터를 가져오는 방법을 알아보았다. 이번에는 Index 지수에 대한 정보를 가져오는 법을 알아보자. 이 인덱스를 도데체 어디다 쓰냐? 요즘 ETF 가 수백개 상장되있고 거래도 많이들 한다. 근데 이 대한민국에 ETF는 거의 다 패시브 펀드이다. 아닌게 있나? 모르겠지만 패시브 ETF라고 해도 펀딩액의 70%는 지수 인덱스를 추종해야 한다. 어쨋든 대부분의 ETF가 패시브 형태이고 이 인덱스 중에 하나를 골라 추종하다보니 인덱스 데이터를 눈여겨 보지 않을 수 없다. 게다가 산업별 가격지수를 관찰하기에도 이만한게 없다. index는 한국거래소에서 제공하는 KRX 300, KOSPI 200, 테마 지수 등 주가 지수와 연관된 ..
지난 포스팅에서 pykrx를 사용하여 한국거래소 KRX 정보데이터시스템에서 개별 종목 및 시장의 OHLCV 가격정보, EPS, PER, BPS, PBR, 배당 정보, 그리고 시가총액 및 상장주식수 등을 가져오는 방법을 살펴보았다. 이번에는 투자자별 매매동향, 투자주체별 거래실적을 가져오는 방법을 알아보자. 우선 get_market_trading_value_by_date을 이용하여 외국인/기관/개인 별 거래실적을 가져와보자. 이 펑션은 거래수량이 아닌 순매수 실적을 리턴해준다.df = stock.get_market_trading_value_by_date('20230126', '20240203', '005930')print(df) 순 매수 실적이 아닌, 매수수량 or 매도수량을 보고 싶다면 'on' 파..