마켓 데이터 크롤링 - 개별주식 가격 데이터 (morningstar)

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마켓 데이터 크롤링 - 개별주식 가격 데이터 (morningstar)

  • 개별 종목 가격 데이터: 야후 파이낸스, 구글 파이낸스 대체
  • pandas_datareader + morningstar
  • MultiIndex 가격 데이터와 차트 그리기

2018 FinanceData http://fb.com/financedata

모듈 임포트와 버전 확인

In [1]:
import pandas as pd
pd.__version__
Out[1]:
'0.22.0'
In [2]:
import pandas_datareader as pdr
pdr.__version__
Out[2]:
'0.6.0'

pandas_datareader로 다양한 시계열 데이터들을 손쉽게 가져올 수 있다. 특히, 개별 종목의 과거 주식 가격을 가져오기 위해 구글 파이낸스와 야후 파이낸스를 많이 사용했다. 그러나, 현재 구글 파이낸스는 UNSTABLE_WARNING 를 내고, 야후 파이낸스는 더 이상 사용되지 않는다 (deprecated). 2018년 4월 현재 버전은 (pandas 0.22.0, pandas_datareader 0.6.0) 이다.

구글 파이낸스의 경우,

import pandas_datareader as pdr
df = pdr.DataReader('AAPL', 'google', '2018-01-01', '2018-04-30')

UNSTABLE_WARNING 과 'RemoteDataError: Unable to read URL' 에러를 낸다.

야후 파이낸스의 경우,

import pandas_datareader as pdr
df = pdr.DataReader('AAPL', 'yahoo', '2018-01-01')

ImmediateDeprecationError 에러를 낸다.

morningstar

새로운 버전 (0.6.0)에 몇몇 데이터 소스가 추가 되었다. (Tiingo, Robinhood, Morningstar, IEX, 등)
이중 Morningstar 를 사용하여 이전의 구글 파이낸스, 야후 파이낸스를 대체할 수 있다.

국내 주식 종목은 종목코드 앞에 "XRKX:" 를 붙여준다

  • XKRX:005930 - 삼성전자
  • XKRX:091990 - 셀트리온헬스케어
In [3]:
import pandas_datareader as pdr

# 애플(AAPL) 2018년 1Q 가격 데이터 

df = pdr.DataReader('AAPL', 'morningstar', '2018-01-01', '2018-03-30')
df.tail()
Out[3]:
Close High Low Open Volume
Symbol Date
AAPL 2018-03-26 172.77 173.10 166.44 168.070 37541236
2018-03-27 168.34 175.15 166.92 173.680 40922579
2018-03-28 166.48 170.02 165.19 167.250 41668545
2018-03-29 167.78 171.75 166.90 167.805 38398505
2018-03-30 167.78 167.78 167.78 167.780 0
In [4]:
# 삼성전자(XKRX:005930) 2018년 1Q 가격 데이터 

df = pdr.DataReader('XKRX:005930', 'morningstar', '2010-01-01', '2018-03-30')
df.tail()
Out[4]:
Close High Low Open Volume
Symbol Date
XKRX:005930 2018-03-26 2514000 2514000 2452000 2471000 201155
2018-03-27 2499000 2523000 2454000 2516000 237480
2018-03-28 2435000 2455000 2417000 2455000 303189
2018-03-29 2452000 2478000 2416000 2435000 201340
2018-03-30 2461000 2495000 2454000 2454000 155542

여러 종목을 한번에 가져오기

In [5]:
# 애플(AAPL), 삼성전자(005930) 2017년 1년 데이터를 함께 읽기

df = pdr.DataReader(['AAPL', 'XKRX:005930'], 'morningstar', '2017-01-01', '2017-12-30')
df.head()
Out[5]:
Close High Low Open Volume
Symbol Date
AAPL 2017-01-02 115.82 115.8200 115.82 115.82 0
2017-01-03 116.15 116.3300 114.76 115.80 28781865
2017-01-04 116.02 116.5100 115.75 115.85 21118116
2017-01-05 116.61 116.8642 115.81 115.92 22193587
2017-01-06 117.91 118.1600 116.47 116.78 31751900

df.unstack()

종목과 날짜(Symbol, Date)가 MultiIndex 로 반환 되므로 df.unstack() 을 적절히 활용

In [6]:
df.unstack(level=0).head()
Out[6]:
Close High Low Open Volume
Symbol AAPL XKRX:005930 AAPL XKRX:005930 AAPL XKRX:005930 AAPL XKRX:005930 AAPL XKRX:005930
Date
2017-01-02 115.82 1805000.0 115.8200 1812000.0 115.82 1794000.0 115.82 1799000.0 0 93012
2017-01-03 116.15 1824000.0 116.3300 1831000.0 114.76 1801000.0 115.80 1814000.0 28781865 147153
2017-01-04 116.02 1808000.0 116.5100 1826000.0 115.75 1805000.0 115.85 1825000.0 21118116 159435
2017-01-05 116.61 1778000.0 116.8642 1803000.0 115.81 1777000.0 115.92 1803000.0 22193587 219349
2017-01-06 117.91 1810000.0 118.1600 1822000.0 116.47 1802000.0 116.78 1809000.0 31751900 177619

2017년 삼성전자, 애플 주가 차트

In [10]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,6)
plt.rcParams["axes.grid"] = True
In [11]:
df.unstack(level=0)['Close'].plot(subplots=True)
Out[11]:
array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4101758dd8>,
       <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f410169c278>],
      dtype=object)
In [12]:
df.unstack(level=0)['Close'].plot(secondary_y='AAPL')
Out[12]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f410188fcc0>

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