국제 상품 가격 데이터 가져오기
국제 상품 가격 데이터¶
파이썬에서 국제 원자재(금, 은, 구리, 원유)의 가격을 가져와 다루는 방법
- 국제 금가격 (LBM, 런던금은시장)
- 국제 은 가격 (LBMA, 런던 금시장협회)
- 국제 구리 가격 (LME, 런던 금속 거래소)
- 국제 원유가격 (서부 텍사스 중질유, 두바이유, 북해 브렌트유)
### 2017 http://fb.com/financedata
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
plt.rcParams['axes.grid'] = True
In [2]:
import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
국제 금가격 (런던 금시장)¶
Gold Fixing Price in London Bullion Market (based in U.S. Dollar)
- (HSBC, 도이치은행 등) 5개 은행이 회의를 통해 Gold Fixing Price 발표
- 하루에 두 번 (10:30 AM, 3:00 PM 런던시간)
FRED (세인트루이스 연방준비은행 경제 데이터)
In [3]:
df_gold = pdr.DataReader('GOLDAMGBD228NLBM', 'fred', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_gold))
df_gold.tail(10)
Out[3]:
In [4]:
df_gold.plot()
Out[4]:
국제 은 가격¶
- https://www.quandl.com/ 다양한 금융, 경제 데이터와 API를 제공)
- "LBMA/SILVER", 런던 금시장협회 (LBMA) 은 가격
In [5]:
# 영국 은(silver)
df_silver = pdr.DataReader('LBMA/SILVER', 'quandl', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_silver))
df_silver.tail(10)
Out[5]:
In [6]:
df_silver['USD'].plot()
Out[6]:
국제 구리 가격¶
- 런던 금속 거래소(London Metal Exchange), 전 세계 비철금속거래의 지표
- Cash(현금가격), 3Months(3개월 선물가격), 15Months(15개월 선물가격) 등
In [7]:
# LME 구리 가격
df_copper = pdr.DataReader('LME/PR_CU', 'quandl', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_copper))
df_copper.tail(10)
Out[7]:
In [8]:
df_copper['CashSeller&Settlement'].plot()
Out[8]:
국제 원유 가격¶
국제 원유 가격을 대표하는 3대 유종이 있으며, 생산지와 대표적인 소비지역이 다르다.
- 서부 텍사스 중질유 (POILWTIUSDM): 국제 원유가격을 대표
- 두바이유 (POILDUBUSDM): 한국이 주로 수입(국내 유가에 영향)
- 북해 브렌트유 (POILBREUSDM): 북해에서 생산, 유럽과 아프리카에서 소비
FRED 링크는 각각 다음과 같다.
- 서부 텍사스 중질유(WTI Crude): https://fred.stlouisfed.org/series/POILWTIUSDM
- 두바이유 (Dubai Crude): https://fred.stlouisfed.org/series/POILDUBUSDM
- 북해 브렌트유(Brent Crude): https://fred.stlouisfed.org/series/POILBREUSDM
In [9]:
# 서부 텍사스 중질유(WTI Crude), monthly
df_wt = pdr.DataReader('POILWTIUSDM', 'fred', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_wt))
df_wt.tail(10)
Out[9]:
In [10]:
df_wt.columns = ['WTI Crude']
df_wt.plot()
Out[10]:
In [11]:
# 두바이유 (Dubai Crude), monthly
df_du = pdr.DataReader('POILDUBUSDM', 'fred', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_du))
df_du.tail(10)
Out[11]:
In [12]:
df_du.columns = [' Dubai Crude']
df_du.plot()
Out[12]:
두 가지 이상의 유가 보기¶
DataReader 함수의 항목을 리스트로 전달하면, 한번에 여러 항목의 데이터를 가져올 수 있다
In [13]:
# POILDUBUSDM: 두바이유
# POILWTIUSDM: 서부 텍사스 중질유
df_oil = pdr.DataReader(['POILDUBUSDM', 'POILWTIUSDM'], 'fred', start='2000-01-01')
print('row count:', len(df_oil))
df_oil.tail(10)
Out[13]:
In [14]:
df_oil.plot()
Out[14]:
In [15]:
df_oil['diff'] = df_oil['POILDUBUSDM'] - df_oil['POILWTIUSDM']
df_oil.tail(10)
Out[15]:
In [16]:
df_oil['diff'].plot()
Out[16]:
가격의 차이를 좀 더 분명하게 표현해 보자. 0을 기준으로 낮으면 파란색, 높으면 빨간색으로 표시한다.
In [17]:
ax = df_oil['diff'].plot(color='k')
x = df_oil.index
y = df_oil['diff']
ax.fill_between(x, 0, y, where=y > 0, facecolor='r', alpha=0.6, interpolate=True)
ax.fill_between(x, 0, y, where=y <= 0, facecolor='b', alpha=0.6, interpolate=True)
Out[17]:
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