파이썬 주식 분석 (1) - OHLC 차트와 26주 이동평균선

파이썬 주식 분석 (1) - OHLC 차트와 26주 이동평균선

이번 포스트에서는 파이썬 증권 데이터 분석 (김황후 저, 한빛미디어) 책에서 다루고 있는 내용을 참고해서, 원하는 주식 종목을 분석하는 코드를 작성하려고 한다. 책에 나와있는 예제 코드들은 “파이썬 증권 데이터 분석 github” 에 모두 올라와 있지만, 보다 자세하게 공부하고 싶으면 책을 직접 구매해서 보는 것을 권장한다.

1.1 주식 시세 읽어오기

먼저, 아래의 코드는 야후 파이낸스와 팬더스-데이터리더 라이브러리를 읽어온 후, 원하는 주식 종목의 시세를 읽어오는 코드다. 참고로 파이썬 버전은 3.8.6 (64-bit)를 사용하였고, 코드를 작성하면서 필요한 라이브러리는 pip install "library-name" 명령어로 설치했다.

from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
yf.pdr_override()

sd = pdr.get_data_yahoo(stock_code, start=start_date)

주식 투자를 시작한 지 1년 정도 지난 것 같은데, 본인은 어차피 해외 (미국) 주식 투자에만 관심이 있어서 (국내 포털 사이트에서 시세 정보를 스크랩하기 귀찮아서) 간단하게 야후 파이낸스 라이브러리를 사용했다.

위의 코드에서 stock_code에는 관심 종목 코드를 넣으면 되고, start_date에는 조회하고 싶은 시작일자를 작성하면된다. 가령, 작년 3월부터의 애플 시세를 읽어오고 싶다면, stock_code에 'AAPL'를 입력하고, start_date에는 '2020-03-01'를 입력하면 된다. 위의 코드로 불러온 정보는 sd라는 변수에 팬더스 데이터프레임 형식으로 저장되며, 개장 일자와 함께 시가, 종가, 고가, 저가 등의 정보를 포함하고 있다.

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1.2 26주 지수 이동평균 계산하기

다음은 26주 (약 130일) 동안의 종목 시세에 대한 지수 이동평균 (exponential moving average, EMA)을 계산하는 과정이다. 책에서는 현재 주식 시장에 참여할지 (매수/매매를 할지)를 결정하는데 있어 도움을 주는 지표를 몇 가지 소개해주는데, 그 중 하나가 26주 지수 이동평균선이다.

지수 이동평균은 다음과 같이 계산할 수 있다.

y[t] = x[t]*K + y[t-1]*(1-K)

K: 2 / (N+1)
N: the number of average point
x[t]: today(t)'s value (input)
y[y-1]: EMA result until yesterday (t-1)

지수 이동평균선이 오르면 (기울기가 양수) 전반적으로 상승 추세에 있다는 것을 의미하므로 매수하기 좋은 시기임을 나타내는 지표일 수 있으며, 이동평균선이 내려가고 있을 때는 매도하거나 아직은 매수하기 적절한 시기가 아닐 수 있음을 나타낸다. 다음은, 위의 수식을 바탕으로 직접 작성해본 26주 이동평균을 계산하는 코드이다.

# 26 Week EMA = EMA130
if len(sd.Close) < 130:
    print("Stock info is short")

y = sd.Close.values[0]
m_list = [y]
for k in range(1, len(sd.Close)):
    if k < 130:
        a = 2 / (k+1 + 1)
    else:
        a = 2 / (130 + 1)

    y = y*(1-a) + sd.Close.values[k]*a
    m_list.append(y)

sd.EMA130 = m_list

코드에서 m_list는 계산한 이동평균값을 그래프로 보기위해 사용한 리스트이며, 결과적으로는 종목 정보를 담고 있는 sd 데이터프레임의 EMA130이란 영역에 저장하였다.

1.3 OHLC 차트와 26주 이동평균선 그리기

앞서 불러온 종목 정보의 OHLC 차트 (캔들 차트)를 그리기 위해 mpl_finance 패키지를 사용했고, 시간 정보를 float 타입으로 바꾼 뒤 ohlc 라는 데이터프레임을 이용해 차트를 그렸다.

# ohlc candle-chart
from mpl_finance import candlestick_ohlc
import matplotlib.dates as mdates

sd['Number'] = sd.index.map(mdates.date2num)
ohlc = sd[['Number','Open','High','Low','Close']] 

# plot method
import matplotlib.pyplot as plt

p1 = plt.subplot(111)
candlestick_ohlc(p1,ohlc.values,width=.6,colorup='red',colordown='blue')
p1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
plt.plot(sd.Number, sd.EMA130, color='c', label='EMA130')
plt.title(stock_code+': OHLC chart')
plt.grid(True, linestyle=':')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

다음은 위에서 설명한 코드를 이용해서 그려본 애플 (종목코드: AAPL)과 디즈니 (종목코드: DIS)의 주식 차트이다.

위의 그림을 보면 두 종목 모두 26주 지수 이동평균선(EMA130)이 오르고 있는 것을 확인할 수 있다. 물론, 굳이 지수 이동평균선을 보지 않더라도, 월별/분기별 시세를 보면 오르는 추세인지 아닌지 확인할 수 있다. 다만, 26주 이동평균선과 같은 지표를 이용하면 보다 구체적으로 얼마나 오르는 추세인지 또는 얼마나 하락하는 추세인지를 보는데 도움이 될 것이다.

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Reference

파이썬 증권 데이터 분석 (김황후 저, 한빛미디어)