0302 실습(FinanceDataReader를 통한 여러종목의 수익률 비교)

✅ pd.read_html(url)

url = https://finance.naver.com/sise/entryJongmok.naver?&page=1
# 네이버증권 상위종목

표 형태의 데이터 가져올 땐 read_html..까먹지 말자💡

 

 

✅ fdr.StockListing('KRX')

KRX => 한국거래소 전체 상장목록

ex ) 코스피 , 코스닥, S&P500, 나스닥등등....

 

 

 

✅ fdr.DataReader

fdr.DataReader('코드','시작날짜')['종가']
# OHLCVC ( Open:시가, High:고가, Low:저가, Close:종가, Volume, Cahnge:전일대비변화량)

 

✅matplotlib

plt.style.available
# 사용가능한 matplotib style들 불러옴

 

 

plt.style.use
# 'ggplot' , 'fivethirtyeight'

📌주의할 점 : 스타일 불러올 때 폰트 포함 스타일 지정 시 폰트 설정 초기화 !

 

 

 

✅ bbox_to_anchor( = 범례위치 설정)

(1,1)이 그래프의 바로 옆 기준

 

 

✅ 수익률에 대한 히스토그램

히스토그램에 axhline, axvline 그리기

fig, axs = plt.subplots(
    nrows = 2,
    ncols = 5,
    sharex = True,
    sharey = True,
    figsize = (20, 6),
    layout='constrained'
)
# 히스토그램을 통한 종목별 일별수익률 빈도분포 시각화
# axs.flat : 행렬로 묶인 데이터를 순서대로 나열하는 명령어 [[a1, a2, a3][b1, b2, b3]] -> [a1, a2, a3, b1, b2, b3]
for ax, col in zip(axs.flat, df_norm.columns):
    ax.hist(
        x = df_norm[col],
        label = col,
        bins = 10,
    )
    
    ax.legend()
    ax.axvline(0, color = 'black', ls = ":");

동기분들 코드 참고했는데.. 위 문단 코드는 기본 figure 설정해주는 코드인 건 알겠는데

밑에부터는 잘 모르겠다..적어 놓고 나중에 참고할 때 찾아봐야겠다

 

 

✅ 왜도(비대칭도 : skew)

출처 : 비대칭도 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

• 비대칭도(非對稱度, skewness) 또는 왜도(歪度)는 실수 값 확률 변수의 확률 분포 비대칭성을 나타내는 지표이다. 왜도의 값은 양수나 음수가 될 수 있으며 정의되지 않을 수도 있다.
  • 왜도가 음수일 경우에는 확률밀도함수의 왼쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 오른쪽에 더 많이 분포해 있다.
  • 왜도가 양수일 때는 확률밀도함수의 오른쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 자료가 왼쪽에 더 많이 분포해 있다는 것을 나타낸다.
  • 평균과 중앙값이 같으면 왜도는 0이 된다.

 

✅ 첨도(kurtosis)

첨도 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

• 첨도(尖度, 영어: kurtosis 커토시스)는 확률분포의 뾰족한 정도를 나타내는 척도이다. 관측치들이 어느 정도 집중적으로 중심에 몰려 있는가를 측정할 때 사용된다.
  • 첨도값(K)이 3에 가까우면 산포도가 정규분포에 가깝다.
  • 3보다 작을 경우에는(K<3) 정규분포보다 더 완만하게 납작한 분포로 판단할 수 있으며,
  • 첨도값이 3보다 큰 양수이면(K>3) 산포는 정규분포보다 더 뾰족한 분포로 생각할 수 있다.