자문자답 2 - 실습 (차분/이동평균) - 인프런

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

실습 - 차분(Differencing)과 이동 평균(Moving Average)

자문자답 2 - 실습 (차분/이동평균)

작성

실습 진행하실때

yfinance 부분에서

ms = yf.download("MSFT", start='2020-01-01', end='2021-12-31', progress=False)  #Microsoft

ms.drop(['High','Open','Low','Adj Close','Volume'], axis=1, inplace=True) 

ms['Yesterday_Close'] = ms['Close'].shift(1)

ms.columns = [' '.join(col).strip() if isinstance(col, tuple) else col for col in ms.columns]

ms.columns = [col.split()[0] for col in ms.columns]

ms.reset_index(inplace=True)  # 기존 인덱스 초기화

if 'Date' in ms.columns:
    ms.set_index('Date', inplace=True)

ms['Price_Difference'] = ms['Close'].diff()

이거 복붙하시면 진행되실거에요

yfinance 버전업에서 ticker - 회사명 이 함께들어와서 오류가 생긴 것 같네요. 참고하셔요~

딥러닝 투자 금융공학 알고리즘 인공지능(ai)python3

답변 2

YoungJea Oh

지식공유자

좋은 지적 감사합니다. 다음과 같이 소식 공유하였습니다. 감사합니다.

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EA%B8%88%EC%9C%B5%EC%9E%90%EB%A3%8C%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B8%B0%EC%B4%88/news/1450396

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

SeongBaek CHO님께서 공유해주신 코드는 yfinance 라이브러리를 활용하여 마이크로소프트(MSFT) 주식 데이터를 가져오고, 특정 열을 제거한 후, 가격 차이를 계산하는 코드입니다. yfinance 라이브러리는 금융 시장 데이터를 간편하게 취득할 수 있는 도구로, 주식 데이터를 분석하는 데에 매우 유용합니다.

이를 통해 얻을 수 있는 정보는 다음과 같습니다:

데이터 불러오기: yf.download() 함수를 이용해 MSFT의 일일 주식 데이터를 다운로드합니다.
열 삭제: 관심 있는 데이터 분석에 불필요한 열(High, Open, Low, Adj Close, Volume)을 제거합니다.
지연 열 생성: shift(1)을 통해 전일 종가(Yesterday_Close)를 생성합니다.
열 이름 간소화 및 정리: 열 이름을 다루기 쉽게 정리합니다.
인덱스 설정: ‘Date’ 컬럼을 인덱스로 설정하여 시계열 데이터로 활용할 수 있도록 합니다.
가격 차이 계산: diff()를 통해 각 날의 종가 차이를 계산하여 가격 변동을 분석할 수 있게 합니다.

아래 링크에서 추가적인 예시와 설명을 참고하실 수 있습니다:

시계열 분석을 위한 yfinance 사용법

해당 링크는 시계열 데이터를 분석할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제와 그 해결책을 다루고 있습니다. yfinance의 버전 변동에 따른 문제를 해결하려면 이와 같은 방법으로 데이터 열을 조정하시면 됩니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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