Python, Excel, 금융데이터를 활용한 코딩 프로젝트

 

프로젝트 진행 기간

7.14(목) ~ 7.20(수)

Python 업무자동화 교육(3.5H),

금융데이터를 활용한 코딩 프로젝트 기획(8.5H),

Excel for finance(7.5H)

강의시간(19.5H) + 개인시간(20H)

 

프로젝트 요약

구글 검색엔진으로 기업 이름 검색량과 주가의 상관 관계를 분석해 보았습니다. Google 트렌드가 투자자 관심의 유효한 척도이지만 검색량의 변화에서 파생된 신호는 검색어에 내재된 감정에 따라 달라지기 때문에 주가의 상승 또는 하락을 예측하지 못했습니다. 하지만 검색량의 추이가 일정 수준 이상 급등할 경우 주가의 변동성이 커지므로 검색량의 추이를 분석하는 것은 중요하다고 생각합니다. 본 프로젝트에서 관심 기업의 검색량 추이와 주가를 자동으로 분석하는 프로그램을 소개합니다.

 

구글 트렌드(Google Trends)란?

구글 트렌드는 Google 검색에서 검색어의 인기도를 빅데이터 분석하는 도구입니다. 키워드 기반으로 시간 경과에 따른 다양한 쿼리의 검색량을 비교 가능합니다.

 

자료수집

국내 상장 기업 데이터 : DART Open API

구글 검색 엔진 데이터 : Google Trends API

기업 주가 데이터 : Finance data reader API

 

프로그램 실행화면

[그림1 : 관심 기업 검색량과 주가 추이]

 

[그림2 : 관심 기업 리스트의 검색량 추이]

 

[그림3 : 기업의 검색량과 주가 분석]

 

프로그램 실행 방법

파일 다운로드 : https://github.com/juyongseong/AutoFinanceExcel 

GitHub - juyongseong/AutoFinanceExcel: auto excel using finance, dart api

totalView.py

MyPythonProject.xlsm

*같은 폴더 내에 저장

 

1. 파이썬과 엑셀 버전 확인
python version : 3.6

2. 파이썬 패키지 설치
pandas, TrendReq, datetime, countries, dart_fss, os, FinanceDataReader

3. 파이썬 파일 수정
#static declare
startdate = '2021-07-19'    #데이터 수집 시작 날짜
API_KEY = 'cede13dfdcf63755563e4a9d4992a32b7123009d'   #DART Open API Key
mycorplist1 = ["SK네트웍스", "아디다스", "LG유플러스", "현대자동차", "포스코", "한국금융지주"]
#국내 상장 주식 이름으로 입력

4. 프로그램 동작 과정
totalView.py 실행 -> 내부 파일 생성(data.xlsx, data2.xlsx, corpCode.csv) -> MyPythonProject.xlsm 실행 

 

부족한 점 및 느낀점

Google 트렌드의 검색량과 주가의 변동성을 분석하기 위해 단순 비교가 아닌 더 정확한 데이터 모형을 설계가 필요합니다. 또한 주가의 변동성 데이터 뿐만 아니라 거래량 데이터를 더 활용한다면 더 다양한 분석이 가능할 것으로 예상합니다.