이번 포스팅에서는 


(1) Yahoo Finace에서 'Apple' 회사의 2019년도 주가 데이터를 가져오기

(2) 주식 종가로 5일, 10일, 20일 단순이동평균(Simple Moving Average) 구하기

(3) 종가, 5일/10일/20일 이동평균을 seaborn을 이용해서 시각화하기


를 차례대로 해보겠습니다. 



  (1) Yahoo Finace에서 'Apple' 회사의 2019년도 주가 데이터를 가져오기


Yahoo Finance 사이트에서 쉽게 주가 데이터를 다운로드 받는 방법 중의 하나는 yfinance library를 설치해서 download() 함수를 이용하는 것입니다. Jupyter Notebook의 Cell에서 바로 !pip install yfinance 명령어로 라이브러리를 설치하고 import 해서 download() 함수로 Apple('AAPL')의 2019-01-01 ~ 2019-12-24' 일까지의 주가 데이터를 다운로드하였습니다. 



# Install yfinance package.

!pip install yfinance

 

# Import yfinance

import yfinance as yf  

 

# Get the data for the stock Apple by specifying the stock ticker, start date, and end date

aapl = yf.download('AAPL','2019-01-01','2019-12-25')


Requirement already satisfied: yfinance in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (0.1.52)
Requirement already satisfied: multitasking>=0.0.7 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from yfinance) (0.0.9)
Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from yfinance) (1.17.3)
Requirement already satisfied: pandas>=0.24 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from yfinance) (0.25.3)
Requirement already satisfied: requests>=2.20 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from yfinance) (2.22.0)
Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from pandas>=0.24->yfinance) (2019.3)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from pandas>=0.24->yfinance) (2.8.1)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from requests>=2.20->yfinance) (2019.11.28)
Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from requests>=2.20->yfinance) (2.8)
Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from requests>=2.20->yfinance) (1.25.7)
Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from requests>=2.20->yfinance) (3.0.4)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/ihongdon/anaconda3/envs/py3.6_tf2.0/lib/python3.6/site-packages (from python-dateutil>=2.6.1->pandas>=0.24->yfinance) (1.13.0)
[*********************100%***********************]  1 of 1 completed


aapl.head()

[Out]:

OpenHighLowCloseAdj CloseVolume
Date
2018-12-31158.529999159.360001156.479996157.740005155.40504535003500
2019-01-02154.889999158.850006154.229996157.919998155.58236737039700
2019-01-03143.979996145.720001142.000000142.190002140.08522091312200
2019-01-04144.529999148.550003143.800003148.259995146.06535358607100
2019-01-07148.699997148.830002145.899994147.929993145.74026554777800





  (2) 주식 종가(Close)로 5일, 10일, 20일 이동평균 구하기


Apple 회사의 주식 데이터 중에서 '종가(Close)'를 대상으로 이동평균을 구해보겠습니다. 



aapl.Close[:10]

[Out]:
Date
2018-12-31    157.740005
2019-01-02    157.919998
2019-01-03    142.190002
2019-01-04    148.259995
2019-01-07    147.929993
2019-01-08    150.750000
2019-01-09    153.309998
2019-01-10    153.800003
2019-01-11    152.289993
2019-01-14    150.000000
Name: Close, dtype: float64

 




이동평균은 시계열 데이터 내의 잡음(noise)을 제거하는 데이터 전처리, 혹은 계절성이 존재하는 시계열 데이터에서 계절성 부분을 빼고 장기 추세 요인(trend factor)나 중기 순환/주기 요인(cycle factor)를 보려고 할 때 많이 사용합니다. 시계열 데이터 예측(forecasting)에도 사용하구요. 


이동평균은 가중치를 고려 안하는 (즉, 모든 값의 가중치가 같다고 가정하는) 단순이동평균(Simple Moving Average, SMA)과, 가중치를 부여하는 가중이동평균(Weighted Moving Average, WMA)가 있는데요, 이번 포스팅에서는 단순이동평균(SMA)에 대해서 다룹니다. 


차수(order) m 인 단순이동평균(Simple Moving Average with Order m) 은 다시 중심이동평균(Centered Moving Average)추적이동평균(Trailing Moving Average)로 구분할 수 있습니다 (아래의 개념 비교 이미지를 참고하세요). 이번 포스팅에서는 python pandas에서 사용하고 있는 추적이동평균 개념으로 window 5일, 10일, 15일의 단순이동평균을 계산해 보았습니다. 






이동평균을 구하는 두 가지 방법으로, for loop 반복문과 numpy.mean() 을 이용하는 수작업 방법과, pandas 라이브러리의 rolling(window=m).mean() 함수를 이용하는 좀더 편리한 방법을 소개하겠습니다. 



(2-1) for loop 반복문과 numpy.mean() 을 이용한 5일 이동평균 구하기



import numpy as np


for i in range(0, 6):

    stock_close_5days = aapl.Close[i:(i+5)]

    sma_5d = np.mean(stock_close_5days)

    print('SMA(5 Days Window) of', aapl.Close.index[i+4].date(), ':', sma_5d)


[Out]:

SMA(5 Days Window) of 2019-01-07 : 150.80799865722656 SMA(5 Days Window) of 2019-01-08 : 149.40999755859374 SMA(5 Days Window) of 2019-01-09 : 148.48799743652344 SMA(5 Days Window) of 2019-01-10 : 150.80999755859375 SMA(5 Days Window) of 2019-01-11 : 151.61599731445312 SMA(5 Days Window) of 2019-01-14 : 152.02999877929688

 




(2-2) pandas 의 rolling(window=5).mean() 함수를 이용한 5일 이동평균 구하기


차수 m인 이동평균(trailing moving average)을 구하면 처음 시작부분에 m-1 개의 결측값이 발생합니다.



import pandas as pd


sma_5d = aapl.Close.rolling(window=5).mean()

sma_5d[:10]


[Out]:

Date 2018-12-31 NaN 2019-01-02 NaN 2019-01-03 NaN 2019-01-04 NaN 2019-01-07 150.807999 2019-01-08 149.409998 2019-01-09 148.487997 2019-01-10 150.809998 2019-01-11 151.615997 2019-01-14 152.029999 Name: Close, dtype: float64

 



이제 pandas에서 이동평균 구하는 rolling() 함수를 알았으니, 차수(order, window)가 5일, 10일, 20일인 단순 추적 이동평균(simple trailing moving average)을 구해보겠습니다. 



# simple trailing moving average with window 5 days/ 10 days/ 20 days

df_sma = pd.DataFrame({

    'close': aapl.Close

    , 'sma_5d': aapl.Close.rolling(window=5).mean()

    , 'sma_10d': aapl.Close.rolling(window=10).mean()

    , 'sma_20d': aapl.Close.rolling(window=20).mean()

})

 

# top first 25 rows

df_sma[:25]

[Out]:

closesma_5dsma_10dsma_20d
Date
2018-12-31157.740005NaNNaNNaN
2019-01-02157.919998NaNNaNNaN
2019-01-03142.190002NaNNaNNaN
2019-01-04148.259995NaNNaNNaN
2019-01-07147.929993150.807999NaNNaN
2019-01-08150.750000149.409998NaNNaN
2019-01-09153.309998148.487997NaNNaN
2019-01-10153.800003150.809998NaNNaN
2019-01-11152.289993151.615997NaNNaN
2019-01-14150.000000152.029999151.418999NaN
2019-01-15153.070007152.494000150.951999NaN
2019-01-16154.940002152.820001150.653999NaN
2019-01-17155.860001153.232001152.020999NaN
2019-01-18156.820007154.138004152.877000NaN
2019-01-22153.300003154.798004153.414001NaN
2019-01-23153.919998154.968002153.731001NaN
2019-01-24152.699997154.520001153.670001NaN
2019-01-25157.759995154.900000154.066000NaN
2019-01-28156.300003154.795999154.467001NaN
2019-01-29154.679993155.071997154.935001153.177000
2019-01-30165.250000157.337997156.153000153.552499
2019-01-31166.440002160.085999157.303000153.978500
2019-02-01166.520004161.838000158.369000155.195000
2019-02-04171.250000164.828000159.812000156.344500
2019-02-05174.179993168.728000161.899998157.657000





  (3) 종가, 5일/10일/15일 이동평균을 seaborn을 이용해서 시각화하기


trailing moving average 이동평균을 구하면 차수 m-1 만큼의 결측값(NaN) 이 생깁니다. 시각화를 위해서 결측값이 있는 행은 삭제하도록 하겠습니다. 



df_sma.dropna(axis=0, inplace=True)

df_sma.head(10)

[Out]:

closesma_5dsma_10dsma_20d
Date
2019-01-29154.679993155.071997154.935001153.177000
2019-01-30165.250000157.337997156.153000153.552499
2019-01-31166.440002160.085999157.303000153.978500
2019-02-01166.520004161.838000158.369000155.195000
2019-02-04171.250000164.828000159.812000156.344500
2019-02-05174.179993168.728000161.899998157.657000
2019-02-06174.240005170.526001163.931999158.831500
2019-02-07170.940002171.426001165.756000159.713000
2019-02-08170.410004172.204001167.021001160.543501
2019-02-11169.429993171.839999168.334000161.400500

 



Matplotlib 을 이용해서 '종가(Close)', '5일 이동평균', '10일 이동평균', '20일 이동평균' 선 그래프를 그려보겠습니다. 



# line plot with moving average of 5 window, 10 window, 20 window

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.plot(df_sma.index, df_sma.close, 'y-', label='close_price')

plt.plot(df_sma.index, df_sma.sma_5d, 'b-', label='sma_5d')

plt.plot(df_sma.index, df_sma.sma_10d, 'r-', label='sma_10d')

plt.plot(df_sma.index, df_sma.sma_20d, 'g-', label='sma_20d')

plt.legend()

plt.show()





위의 1년치 시계열 그래프가 서로 겹쳐보여서 잘 구분이 안되네요. 그래서 2월달의 20개 관측치만 선택해서 다시 시계열 선 그래프를 그려보겠습니다. 


아래의 그래프에서 확인할 수 있는 바와 같이, 이동평균 값은 원래의 주식 종가(Close) 값보다 후행적으로 쫓아가고(trailing) 있습니다. 그리고 차수(order, rolling window)가 클 수록 후행적으로 쫒아가는 정도가 더 느림을 알 수 있습니다. 



plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.plot(df_sma.index[:20], df_sma.close[:20], 'yo-', label='close_price')

plt.plot(df_sma.index[:20], df_sma.sma_5d[:20], 'bo-', label='sma_5d')

plt.plot(df_sma.index[:20], df_sma.sma_10d[:20], 'ro-', label='sma_10d')

plt.plot(df_sma.index[:20], df_sma.sma_20d[:20], 'go-', label='sma_20d')

plt.legend()

plt.show()



 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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Posted by Rfriend
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