[python] 금과 달러의 상관관계(FinanceDataReader, Pyplot, Pandas)

 

 이번 글에서는 2010년부터 현재까지의 금과 달러 그리고 금과 국채의 상관관계를 FinanceDataReader와 pyplot으로 간단하게 살펴보겠습니다. 상관관계를 2번 확인할 것이기 때문에 데이터 불러올 때 서로 다른 방법으로 구현해 보겠습니다.

 

 

⭐ 코드가 사용된 환경은 jupyter notebook입니다.

 

 

FinanceDataReader

 한국 주식 가격, 미국주식 가격, 지수, 환율, 암호화폐 가격, 종목 리스팅 등 금융 데이터 수집 라이브러리입니다.

 

 

 

Pyplot

 Matplotlib를 MATALAB처럼 작동하게 만드는 라이브러리입니다. 이번 글에서는 그래프를 그리는 데 사용됩니다.

 

 

 

Pandas

 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리입니다. 이번 글에서는 데이터를 합치는 데 사용됩니다.

 

 

 

설치하기

!pip install finance-datareader
!pip install plotly
!pip install pandas

 

 

 

코드 - 금 선물 vs 달러 인덱스

# 필요한 라이브러리 추가
import FinanceDataReader as fdr
import matplotlib.pyplot as plt

# 2010년부터 현재까지의 금 선물(GC=F)과 달러 인덱스(DX-Y.NYB)
# 데이터 불러오기
df = fdr.DataReader('GC=F,DX-Y.NYB', '2010')

# 끊기는 구간 보완
df = df.interpolate()

# 그래프로 확인
df.plot(secondary_y='DX-Y.NYB')

 

 그래프를 확인해 보면 서로 반대의 흐름을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

코드 - 금 선물 vs 5년 만기 국채 수익률

# 필요한 라이브러리 추가
import FinanceDataReader as fdr
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 금 선물과 5년 국채
stock_list = {'GC=F': 'Gold', 'US5YT': 'US 5Y'}
code_list = stock_list.keys()
name_list = stock_list.values()

# 2010년 'Close' 데이터만 가져오기
df_list = [fdr.DataReader(code, '2010')['Close'] for code in stock_list.keys()]

# 데이터 합치기
df = pd.concat(df_list, axis=1)

# 컬럼 이름 변경
df.columns = stock_list.values()

# 끊기는 구간 보완
df = df.interpolate()

# 그래프로 확인
df.plot(secondary_y='US 5Y')

 그래프를 확인해보면 서로 반대의 흐름을 확인할 수 있습니다.