파이썬으로 구현하는 주식 시장 관련 트윗 분석

07 Nov 2023

python

서론

트위터는 주식 시장에 대한 의견을 공유하고 토론하는데 많이 활용되는 소셜 미디어 플랫폼입니다. 이러한 트윗 데이터는 주식 시장 분석에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 주식 시장 관련 트윗을 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

트윗 분석에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install tweepy textblob matplotlib

Twitter API 설정

트위터 데이터에 접근하기 위해서는 Twitter API로부터 API 키와 액세스 토큰을 받아야 합니다. 아래 링크에서 프로젝트를 생성하고 키와 토큰을 받아야 합니다. https://developer.twitter.com/en/apps

트윗 데이터 수집

Tweepy 라이브러리를 사용하여 트위터 API를 통해 트윗 데이터를 수집할 수 있습니다. 다음은 트윗을 수집하는 코드의 예시입니다.

import tweepy

# Twitter API 키 및 액세스 토큰 설정
consumer_key = "Your Consumer Key"
consumer_secret = "Your Consumer Secret"
access_token = "Your Access Token"
access_token_secret = "Your Access Token Secret"

# Twitter API 인증
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

# 트윗 검색
tweets = api.search(q="주식시장", count=100)

# 수집한 트윗 출력
for tweet in tweets:
    print(tweet.text)

트윗 감성 분석

트윗에는 긍정적, 부정적 또는 중립적인 감성이 포함될 수 있습니다. TextBlob 라이브러리를 사용하여 트윗의 감성을 분석할 수 있습니다. 다음은 트윗 감성 분석을 수행하는 코드의 예시입니다.

from textblob import TextBlob

# 트윗 감성 분석
for tweet in tweets:
    analysis = TextBlob(tweet.text)
    
    # 감성 점수 출력
    print(f"트윗: {tweet.text}")
    print(f"감성 점수: {analysis.sentiment.polarity}")
    print(f"감성: {'긍정적' if analysis.sentiment.polarity > 0 else '부정적' if analysis.sentiment.polarity < 0 else '중립적'}")
    print("--")

트윗 감성 시각화

트윗 감성을 시각화하여 더 쉽게 분석할 수도 있습니다. Matplotlib 라이브러리를 사용하여 감성 점수를 히스토그램으로 나타낼 수 있습니다. 다음은 트윗 감성을 시각화하는 코드의 예시입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 트윗 감성 시각화
sentiment_scores = [TextBlob(tweet.text).sentiment.polarity for tweet in tweets]

# 히스토그램 플롯
plt.hist(sentiment_scores, bins=10, range=(-1, 1), edgecolor='black')

# 축 레이블 설정
plt.xlabel('감성 점수')
plt.ylabel('트윗 수')
plt.title('트윗 감성 분포')

# 플롯 출력
plt.show()

결론

파이썬을 사용하여 트윗 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 알아보았습니다. 이를 활용하여 주식 시장 관련 트윗을 분석하고 감성을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 투자자들은 다양한 의견을 파악하고 주식 시장에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.