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이번에 살펴볼 패키지는 한국거래소(KRX)에서 데이터를 스크래핑하여 가져오는 pykrx이다. 한국거래소에서는 정보데이터시스템이라는 창구를 통해 엄청난 데이터들을 투자자들에게 공개하고 있다. 우리가 증권사 앱이나 네이버 증권에서 확인하는 대부분의 데이터들의 원천은 바로 거래가 실제로 발생하는 한국거래소이다.(한국 거래소(KRX) 정보 데이터 시스템에 관한 내용은 아래 참조)2024.03.28 - [주가 예측 모델/관련 package] - 한국거래소(KRX) 정보 데이터 시스템(주식/ETF/채권/파생상품 가격/EPS/PER/배당/공매도 등) 한국거래소(KRX) 정보 데이터 시스템(주식/ETF/채권/파생상품 가격/EPS/PER/배당/공매도 등)네이버 증권이던 증권사 앱이던 그들이 제공하는 종목별 정보, 가격,..
네이버 증권이던 증권사 앱이던 그들이 제공하는 종목별 정보, 가격, 거래량, 매매주체, 공매도.. 이 모든 데이터의 원천이 어디일까? 대부분 한국거래서(KRX)에서 제공되는 데이터들이다. 한국거래소에서는 정보데이터시스템(이름이 이상하긴 하지만) 이란 걸로 꽤 괜찮은 데이터 세트를 일반에 공개하고 있다. https://data.krx.co.kr/ 정보데이터시스템 data.krx.co.kr 들어가보면, 지수, 주식, ETP, 채권, 파생상품 등 거래소에서 거래되는 대부분 상품에 대한 데이터들을 제공하고 있다. 나의 경우는 종목별 상장일, 시총, 거래량 등을 excel이나 csv 파일로 다운 받아 어떤 종목을 대상으로 training 할지, test 데이터로 할지를 판단할 때 사용했다. 이 외에도 종목별 EP..
yfinance에 이어 파인썬으로 주식 주가 정보를 가져오는 패키지 중 많이 사용되는 패키지이다. 국내 주식은 KRX에서 가져오는 듯하고 이 외에도 naver, investing.com, yahoo! finance 등에서 데이터를 가져온다. yfinance에서는 국내 주식 종목 데이터가 전부 존재하지 않는 문제점이 있으나 해당 FinanceDataReader 패키지는 naver에서 가져오다 보니 코스피, 코스닥뿐만 아니라 코넥스 종목까지 다 가져올 수 있다. 그리고 국내 주식을 대상으로 프로젝트를 진행할 경우, 가장 큰 장점은 종목코드(Ticker)를 yfinance의 경우, 오만 국가의 티커가 다 있다 보니 '009530.KS'로 펑션을 호출해야 하는 반면, FinanceDataReader의 경우, ..
아마 python을 이용해서 주가 정보를 가져올 때 가장 많이 이용하는 패키지가 아닌가 싶다. yahoo finance 데이터를 api를 통해 가져오는 데 사용하기 편해서 국내외에서 많이 사용하는 패키지.https://github.com/ranaroussi/yfinance GitHub - ranaroussi/yfinance: Download market data from Yahoo! Finance's APIDownload market data from Yahoo! Finance's API. Contribute to ranaroussi/yfinance development by creating an account on GitHub.github.com 단점이라 하면 api를 콜 할 때 가끔 값을 못 받아..
주가는 어떻게 움직이는가? 에 대한 고찰을 안고 지난 몇 년간 꽤 많은 방법으로 마켓 알파를 낼 수 있는 방법을 고민했고 그중 인공지능을 활용하여 주가를 예측하는 모델을 구현하는 여정을 복기하여 기록한다. 대학원 연구과제가 기업가치 평가가 주제였었다. 학계에서는 소위 기본적 분석이라고 하는 재무제표에 기반한 기업가치평가에 권위 있는 기관의 산업 성장 예측치 및 기업 가이던스를 projection 하는 것이 주류다. 이 역시 여러 가지 모델 및 Tool이 있고 각각 장단이 있다. 가령 이런 것이다. 이익이나 현금흐름을 모수로 하는 현금흐름할인(DCF), 주가수익비율(PER) 등은 개업한 지 얼마 되지 않아 이익을 내지 못하는 혁신 성장 기업의 가치를 산정하지 못한다. 배당할인모형(DDM)은 배당하지 않..
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