파이썬 기반 금융 데이터 수집 라이브러리: 가장 인기 있는 5가지 라이브러리 소개

파이썬 기반 금융 데이터 수집 라이브러리: 가장 인기 있는 5가지 라이브러리 소개

 

이번 블로그에서는 금융 데이터 수집에 가장 인기 있는 5가지 라이브러리를 소개하고, 각 라이브러리의 특징과 주요 금융 데이터, 예제 코드 등을 함께 제공할 예정입니다. 금융 데이터 수집에 필요한 라이브러리를 선택하는 것은 매우 중요한 결정이며, 이번 블로그를 통해 여러분이 적절한 라이브러리를 선택할 수 있도록 도움을 드리겠습니다.

현대 비즈니스에서 데이터 분석은 매우 중요한 요소입니다. 하지만 매일 반복되는 작업은 시간과 비용을 낭비할 수 있습니다. 이에, 파이썬 기반의 금융 데이터 수집 라이브러리를 활용하여 자동화된 데이터 수집을 통해 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

 

1. Pandas Datareader

Pandas Datareader는 웹상의 다양한 데이터를 읽어와 pandas 데이터프레임으로 만들어주는 라이브러리입니다. Yahoo Finance, FRED, Fama-French Factor 등의 데이터를 지원하며, 읽어온 데이터를 바로 pandas로 가공하여 분석할 수 있습니다.

특징

• pandas 라이브러리와 밀접한 연관성을 가지고 있어, pandas 데이터프레임과 함께 사용하기 용이합니다.
• pandas 라이브러리를 사용하기 때문에, 코드가 간결하고 가독성이 좋습니다.
• 다양한 데이터 소스를 지원합니다.
• 데이터 다운로드 시, 실시간으로 다운로드 되기 때문에 가끔씩 오류가 발생할 수 있습니다.

제공하는 데이터

• Yahoo Finance: 주식, 환율, 암호화폐, 지수 등
• FRED: 미국 정부에서 발표한 경제 통계자료
• Fama-French Factor: 주식 투자 전략에 대한 자료
• World Bank: 세계 경제, 인구 통계자료
• OECD: OECD 회원국들의 경제 통계자료

예제 코드

import pandas_datareader as pdr

# 야후 파이낸스에서 AAPL(애플 주식) 정보 가져오기
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL')

# FRED에서 GDP 정보 가져오기
df = pdr.get_data_fred('GDP')

 

2. yfinance

yfinance는 Yahoo Finance에서 제공하는 금융 정보를 파이썬에서 바로 가져올 수 있는 라이브러리입니다. Pandas Datareader와 마찬가지로 Yahoo Finance에서 제공하는 다양한 데이터를 읽어올 수 있으며, 데이터 분석을 위해 pandas 데이터프레임으로 반환됩니다.

특징

• Yahoo Finance에서 제공하는 모든 데이터를 파이썬으로 가져올 수 있습니다.
• 가장 간단한 방법으로 Yahoo Finance 데이터를 가져올 수 있습니다.
• 데이터 다운로드가 빠르고, 데이터 품질이 우수합니다.

제공하는 데이터

• 주식, 환율, 암호화폐, 지수 등

예제 코드

import pandas_datareader as pdr

# Yahoo Finance에서 AAPL 종목의 일별 시세 가져오기
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL')
print(df.head())

 

3. Quandl

Quandl은 금융, 경제, 정치 등의 분야에서 데이터를 제공하는 서비스로서, 이를 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 라이브러리입니다. Quandl API를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.

특징

• 다양한 금융, 경제, 정치 등 분야 데이터 지원
• API key 발급 필요
• 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 기능 제공

제공하는 주요 금융 데이터

• 주식 가격 정보
• 채권 정보
• FX 정보
• 선물/옵션 정보

예제 코드

import quandl

# API key 입력
quandl.ApiConfig.api_key = "YOUR_API_KEY"

# AAPL 종목의 일별 시세 가져오기
df = quandl.get("EOD/AAPL")
print(df.head())

 

 

4. PyFRED

PyFRED는 FRED 데이터베이스를 Python에서 쉽게 사용할 수 있도록 만든 라이브러리입니다. FRED 데이터베이스에서 제공하는 500,000개 이상의 경제 데이터를 제공합니다. FRED API를 통해 데이터를 가져오며, 편리한 데이터 가공과 시각화 기능을 제공합니다.

주요 특징

• FRED API를 사용하여 경제 데이터를 가져옵니다.
• 데이터 가공과 시각화 기능을 제공합니다.
• pandas와 NumPy를 사용하여 데이터를 처리합니다.

제공하는 데이터

• GDP
• 인플레이션
• 실업률
• 환율
• 주식시장 데이터
• 금리 등

예제 코드

import pandas_datareader.data as web
import datetime

import pyfred

start = datetime.datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.datetime.now()

# PyFRED 라이브러리를 사용하여 FRED 데이터 가져오기
gdp = pyfred.get_series('GDP', start, end)
unrate = pyfred.get_series('UNRATE', start, end)

# Pandas-datareader 라이브러리를 사용하여 S&P 500 지수 가져오기
sp500 = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end)['Adj Close']

# 데이터프레임으로 변환
df = pd.concat([gdp, unrate, sp500], axis=1, sort=False)

# 컬럼명 변경
df.columns = ['GDP', 'Unemployment Rate', 'S&P 500']

# 데이터프레임 출력
print(df.head())

 

5. investpy

investpy는 파이썬으로 주식, 채권, 펀드, ETF, 환율, 지수 등의 금융 데이터를 수집할 수 있는 라이브러리입니다. 아래는 investpy의 특징과 제공하는 데이터, 예제 코드입니다.

 

특징

• 금융 데이터 수집 및 처리를 위한 파이썬 패키지
• 170개 이상의 국가에서 데이터를 제공
• 주가지수, 주식, ETF, 선물, 환율 등 다양한 금융 데이터 제공
• 사용자가 원하는 일정 기간 동안의 데이터를 가져올 수 있는 다양한 기간을 제공
• 사용자가 원하는 주기로 데이터를 가져올 수 있도록 다양한 간격을 제공

주요 제공 데이터

• 주가지수: 170개 이상의 국가의 2000개 이상의 주가지수 데이터
• 주식: 170개 이상의 국가에서 120,000개 이상의 주식 데이터
• ETF: 170개 이상의 국가에서 35,000개 이상의 ETF 데이터
• 선물: 선진국에서 제공되는 주요 선물 데이터
• 환율: 170개 이상의 국가에서 제공되는 환율 데이터
• 채권: 60개 이상의 국가에서 제공되는 채권 데이터
• 펀드: 90개 이상의 국가에서 제공되는 펀드 데이터

예제 코드

import investpy

# 시작일과 종료일 설정
start_date = '01/01/2020'
end_date = '31/12/2020'

# investpy로 주가 정보 가져오기
df = investpy.get_stock_historical_data(
    stock='AAPL', 
    country='United States', 
    from_date=start_date, 
    to_date=end_date
)

# 데이터프레임 출력
print(df)

맺은말

금융 데이터 수집은 금융 분석에서 매우 중요한 부분입니다. 이번 블로그에서는 파이썬 기반으로 가장 인기 있는 5가지 라이브러리를 소개했습니다. 이러한 라이브러리들은 금융 데이터 수집 및 분석을 더욱 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다.

분석 자동화는 많은 시간을 절약하고 정확한 의사결정에 도움을 줍니다. 따라서 이러한 라이브러리를 적극 활용하여 금융 분석에 더욱 많은 가치를 더할 수 있기를 바랍니다.