주식 시장에서는 주가 변동의 추이를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 데이터 시각화는 이러한 추세를 파악하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 Bokeh 라이브러리를 사용하여 주가 변동 추이를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 인터랙티브한 웹 기반 시각화 도구로, 파이썬을 사용하여 데이터 시각화를 할 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 웹 브라우저에서 인터랙티브 플롯을 생성할 수 있어, 사용자가 플롯을 탐색하고 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

주가 데이터 가져오기

먼저 주가 데이터를 가져와야 합니다. Yahoo Finance에서 제공하는 finance-datareader 패키지를 사용하면 쉽게 주가 데이터를 가져올 수 있습니다. 다음의 명령어를 사용하여 패키지를 설치합니다.

!pip install finance-datareader

다음으로, 주가 데이터를 가져올 회사의 심볼(예: AAPL, GOOG)과 기간을 설정합니다. 아래의 코드는 Apple 주식의 일간 주가 데이터를 가져오는 예시입니다.

import pandas as pd
import datetime as dt
import finance_datareader as fdr

symbol = 'AAPL'
start_date = dt.datetime(2019, 1, 1)
end_date = dt.datetime(2020, 12, 31)

df = fdr.DataReader(symbol, start_date, end_date)

Bokeh를 사용한 주가 시각화

Bokeh를 사용하여 주가 데이터를 시각화하려면 먼저 Bokeh 패키지를 설치해야 합니다.

!pip install bokeh

다음으로, 필요한 Bokeh 클래스와 함수를 임포트합니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook()

아래의 코드는 주가 데이터를 이용하여 시간에 따른 주가 추이를 시각화하는 예시입니다.

p = figure(title='Stock Price', x_axis_type='datetime', plot_width=800, plot_height=400)
p.line(df.index, df['Close'], line_width=2)

show(p)

위의 코드를 실행하면 웹 브라우저에서 인터랙티브한 주가 추이 그래프를 확인할 수 있습니다.

요약

이 글에서는 Bokeh를 사용하여 주가 변동 추이를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 웹 브라우저에서 인터랙티브한 플롯을 생성할 수 있어 주가 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다. Bokeh를 활용하여 다양한 시각화 작업을 수행할 수 있으니, 관심이 있다면 더 자세히 공부해보시기 바랍니다.