금융인을 위한 파이썬 업무자동화 5주차

금융인을 위한 파이썬 업무자동화 5주차

 

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전일 종가에서 금일 시작가에서 판다. [ 오르는 추세라 판단]

[주가 가져오는 라이브러리 설치]

!pip install yfinance pandas-datareader finance-datareader

 

 

[변동성돌파전략의 최적의  k값 구하기]

from pandas_datareader import data as pdr

import yfinance as yf
yf.pdr_override()

import numpy as np
import pandas as pd

import FinanceDataReader as fdr


def get_return(code,k):
  df = fdr.DataReader(code,'2023')

  df['buy_at'] = (df['High'].shift(1) - df['Low'].shift(1)) * k + df['Open']
  df['is_buy'] = np.where(df['High'] > df['buy_at'],'buy', '')
  df['sell_at'] = df['Open'].shift(-1)

  df = df[df['is_buy']== 'buy']

  df['return'] = df['sell_at'] / df['buy_at']

  return df[['return']].cumprod().iloc[-1,-1] -1


df =pd.DataFrame()
 

for k in np.arange(0.4 , 0.6, 0.01):
  doc = {
      'k' :k,
      'return' : get_return('005930',k)
  }
  df = df.append(doc, ignore_index=True)

df.sort_values(by='return', ascending=False)

 

[ dart-fss 라이브러리 설치]

!pip install dart-fss

 

 

 

[ 월요일에 사서 금요일에 파는 전략]

from pandas_datareader import data as pdr

import yfinance as yf
yf.pdr_override()

import numpy as np
import pandas as pd

import FinanceDataReader as fdr

def get_return_mf(code):
  df = fdr.DataReader(code,'2023')

  df = df.reset_index()

  df = df[['Date','Open']]

  df['Day'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.day_name()

  cond = (df['Day'] == 'Friday') | (df['Day'] == 'Monday')

  df = df[cond]

  if df.iloc[0,2] == 'Friday':
    df = df.drop(index = df.index[0])

  if df.iloc[-1,2] == 'Monday':
    df = df.drop(index= df.index[-1])

  cond = (df['Day'] =='Monday') & (df['Day'].shift(-1) == 'Monday')
  df = df.drop(index = df[cond].index)

  cond = (df['Day'] =='Friday') & (df['Day'].shift(1) == 'MFridayonday')
  df = df.drop(index = df[cond].index)

  df['Open_fri'] = df['Open'].shift(-1)

  df = df[df['Day'] == 'Monday']

  df = df[['Open','Open_fri']]
  df.columns = ['buy_at', 'sell_at']

  df['return'] = df['sell_at'] / df['buy_at']

  cond = (df['sell_at'] !=0) & (df['buy_at']!=0 )
  df = df[cond]

  return df[['return']].cumprod().iloc[-1,-1] -1

get_return_mf('005930')

 

[ 상장종목 샘플 10개 구해 월요일에 사서 금요일에 팔면 나오는 수익 보기 ]

import dart_fss as dart_fss
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr

import yfinance as yf
yf.pdr_override()

import numpy as np
import FinanceDataReader as fdr


api_key = 'a4f6fad903b1302a1c54b6d63d2c0f7f5fc26838'
dart_fss.set_api_key(api_key=api_key)

all = dart_fss.api.filings.get_corp_code()

df = pd.DataFrame(all)

df_listed = df[df['stock_code'].notnull()]

def get_return_mf(code):
  df = fdr.DataReader(code,'2023')

  df = df.reset_index()

  df = df[['Date','Open']]

  df['Day'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.day_name()

  cond = (df['Day'] == 'Friday') | (df['Day'] == 'Monday')

  df = df[cond]

  if df.iloc[0,2] == 'Friday':
    df = df.drop(index = df.index[0])

  if df.iloc[-1,2] == 'Monday':
    df = df.drop(index= df.index[-1])

  cond = (df['Day'] =='Monday') & (df['Day'].shift(-1) == 'Monday')
  df = df.drop(index = df[cond].index)

  cond = (df['Day'] =='Friday') & (df['Day'].shift(1) == 'MFridayonday')
  df = df.drop(index = df[cond].index)

  df['Open_fri'] = df['Open'].shift(-1)

  df = df[df['Day'] == 'Monday']

  df = df[['Open','Open_fri']]
  df.columns = ['buy_at', 'sell_at']

  df['return'] = df['sell_at'] / df['buy_at']

  cond = (df['sell_at'] !=0) & (df['buy_at']!=0 )
  df = df[cond]

  return df[['return']].cumprod().iloc[-1,-1] -1

df = pd.DataFrame()

for row in df_listed.sample(10)[['stock_code','corp_name']].itertuples():
  try:
    doc ={
        'name' : row[2],
        'return' : get_return_mf(row[1])
    }
    df = df.append(doc, ignore_index=True)
  except:
    print(f'error -{row[2]}')


df.sort_values(by='return', ascending=False)

 

1주차 : 네이버에서 뉴스 가져오는 함수 , 코랩 폴더에 저장 및 다운로드 ,네이버금융사진 저장
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스파르타코딩클럽 금융인을 위한 파이썬 업무자동화 1주차

2주차 : 데이터프레임( 순이익, 종가, pbr<1, 시총1조이상, per<20) 그려보기 , 해외주식(야후쿼리) 정보 보기
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금융인을 위한 파이썬 업무자동화 2주차

3주차 : dart 상장/비상장 엑셀 추출, dart API 로 종목 정보 (증자,배당,직원정보,이사보수, 재무정보, 이익잉여금, 당기순이익, 지분율, 연봉 TOP5 등)
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4주차 : 최적의 단기/장기 이동평균선 구하기
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5주차 : 변동성 돌파적략 최적값 k 구하기 , 월요일에 사서 금요일에 팔경우 수익나는 종목 보기
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