[python] 주식 가격 예측을 위한 데이터 수집 방법
주식 시장에서는 데이터 수집이 매우 중요합니다. 정확한 주식 가격 예측을 위해서는 다양한 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 이 포스트에서는 파이썬을 사용하여 주식 데이터를 수집하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
데이터 수집을 위한 API 사용
가장 일반적인 방법으로는 주식 시장 데이터를 제공하는 API를 사용하는 것입니다. 대표적으로 Alpha Vantage, Yahoo Finance, IEX Cloud 등의 서비스가 있습니다. 이들 API를 활용하여 개인적으로나 상업적으로 주식 데이터를 수집할 수 있습니다.
import requests
api_key = 'YOUR_API_KEY'
symbol = 'AAPL'
url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol={symbol}&apikey={api_key}'
response = requests.get(url)
data = response.json()
API 키를 발급받고, 해당 API를 통해 일별 주식 가격 등을 JSON 형식으로 받아올 수 있습니다.
웹 스크레이핑을 활용한 데이터 수집
만일 API를 활용할 수 없는 경우에는 웹 스크레이핑 기술을 사용할 수 있습니다. Beautiful Soup나 Selenium 같은 파이썬 라이브러리를 사용하여 웹 페이지에서 주식 데이터를 수집할 수 있습니다.
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 데이터 수집 및 가공
데이터 저장
가져온 주식 데이터는 CSV나 데이터베이스에 저장하여 나중에 사용할 수 있도록 합니다.
마치며
주식 가격 예측을 위해서는 정확하고 다양한 데이터 수집이 필수적입니다. API를 사용하거나 웹 스크레이핑을 통해 주식 데이터를 수집하여 분석하는 것은 주식 시장에서 성공적인 결과를 얻기 위한 중요한 과정입니다.
이러한 데이터 수집 과정을 통해 정확한 주식 가격 예측 및 투자 전략을 수립할 수 있습니다.