각 사이트의 주식 데이터 비교하기 (야후 파이낸스의 문제점??)

나중에 보면 제 코드도 이렇겠죠?

현재 파이썬 증권분석 챕터 5의 5.1.1 절 진행중입니다.

 

제목이 '야후 파이낸스 테이터의 문제점' 인데요,

 

음...

 

아무리 찾아봐도 제가 출력한 값에선 문제점을 못찾겠네요.

 

아마도 책 발행 이후 고쳐진 것 같습니다.

 

저기 빨간색 점선 박스 안이 저자가 말하는 오류

저자는 수정 주가가 부정확하다고 하는데

 

제가 실행해보니

 

 

괜찮은거 같은데요.

 

딱하니 오류가 없는것 같습니다.

 

책에는 야후 파이낸스가 편하긴한데

국내 주식 수정주가에 오류가 많아서

네이버 금융을 이용하라고 추천하던데

오류가 없으니 다음 진도에도 저는 야후 파이낸스를 이어서 사용하겠습니다.

 

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코드를 보겠습니다.

오늘은 한줄 한줄 자세하게 보겠습니다.

 

from pandas_datareader import data as pdr
#pandas_datareader 패키지에서 data 모듈을 설치합니다.

import yfinance as yf
#yfinance 모듈을 설치하고 별명을 yf로 지어줍니다.

yf.pdr_override()
#yf 모듈에 들어있는 pdr_override()함수를 이용하여 야후 파인내스에서 데이터를 다운로드해옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
#설명안해도 아시겠죠?

df = pdr.get_data_yahoo('005930.KS', '2017-01-01')
#삼성전자 종목코드와 그래프 시작 날짜를 입력해줍니다.

 

'

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이제 그래프 설정을 해줍니다.

 

plt.figure(figsize=(9,6))
#가로 세로를 각각 9, 6으로 정해준다.

plt.subplot(2,1,1)
#두개의 표(주가와 거래량 볼륨)를 한 페이지에 나타나도록 설정합니다.

plt.title('Samsung Elec (from Yahoo f)')
#그래프 제목을 지어줍니다.

plt.plot(df.index, df['Close'], 'c', label='Close')
#종가의 색을 청록색으로, 라벨을 'Close'로 지정해줍니다.

plt.plot(df.index, df['Adj Close'], 'b--', label='Adj Close')
#수정 종가의 그래프를 파란색으로, 라벨을 'Adj Close' 로 붙혀줍니다.

plt.legend(loc='best')

#여기를 기준으로 그림이 두개로 나뉩니다.
plt.subplot(2,1,2)

plt.bar(df.index, df['Volume'], color='g', label='Volume')
#설명 생략.

plt.legend(loc='best')
#그래프 범례를 정해줍니다.

#그래프를 출력합니다.
plt.show()

 

이번에는 쉽죠?

 

계속 반복하다보니 

책을 따라하는거여도 점점 익숙해지네요.

 

책 막바지에 도달하면 아마도 자유자재로 사용할 수 있겠죠?

 

 

 

결과는 이렇게 나옵니다.

 

 

예쁘죠?

 

 

다음 글부터는 실시간으로 DB 가져오기를 해보겠습니다.