소개
주식 시장에서는 다양한 주식들이 있고, 이 주식들 간에는 상관관계가 존재합니다. 상관관계를 분석하면 주식 시장의 동향을 예측하거나 포트폴리오를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 활용하여 주식 시장의 주식 상관관계를 분석하는 방법을 알아보겠습니다.
1. 데이터 수집
먼저 주식 데이터를 수집해야 합니다. 주식 데이터는 다양한 웹사이트나 API를 통해 얻을 수 있습니다. 예를 들어, pandas 라이브러리를 사용하여 Yahoo Finance API를 통해 데이터를 수집할 수 있습니다. 다음은 2021년 1월 1일부터 2022년 1월 1일까지의 삼성전자와 SK하이닉스 주식 데이터를 수집하는 예제입니다.
import pandas as pd
import yfinance as yf
start_date = "2021-01-01"
end_date = "2022-01-01"
# 삼성전자 데이터 수집
samsung = yf.download("005930.KS", start_date, end_date)
# SK하이닉스 데이터 수집
sk_hynix = yf.download("000660.KS", start_date, end_date)
2. 데이터 전처리
데이터를 수집한 후에는 전처리 과정이 필요합니다. 예를 들어, 데이터의 결측치를 처리하거나 필요한 열만 추출할 수 있습니다.
# 결측치 처리
samsung = samsung.dropna()
sk_hynix = sk_hynix.dropna()
# 필요한 열만 추출
samsung_close = samsung["Close"]
sk_hynix_close = sk_hynix["Close"]
3. 상관관계 분석
이제 데이터 전처리가 완료되었으므로, 주식들 간의 상관관계를 분석할 수 있습니다. 상관관계는 pandas 라이브러리의 corr() 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다.
# 상관관계 계산
correlation = samsung_close.corr(sk_hynix_close)
4. 결과 시각화
분석한 상관관계를 시각화하여 쉽게 이해할 수 있습니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 분석 결과를 시각화할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 상관관계 시각화
plt.scatter(samsung_close, sk_hynix_close)
plt.xlabel("Samsung Close Price")
plt.ylabel("SK Hynix Close Price")
plt.title("Correlation between Samsung and SK Hynix")
plt.show()
마무리
위의 과정을 통해 파이썬을 활용하여 주식 시장의 주식 상관관계를 분석하는 방법을 알아보았습니다. 분석 결과를 통해 주식 시장의 동향을 예측하거나 포트폴리오를 구성할 때 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 추가적으로 다양한 주식들 간의 상관관계를 분석해보고 싶다면 데이터 수집 단계에서 원하는 주식 데이터를 수집하여 분석해보세요.
참고 자료
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#주식분석 #데이터분석