[한국은행 API] 경기심리지수, 뉴스심리지수와 코스피 주가

한국은행 API를 이용해서 경기심리지수 및 뉴스심리지수와 코스피 주가를 비교해 보겠습니다.

확인을 위해서는 한국은행 API에 가입이 되어 있어야 합니다.

 

 

1. 한국은행 API 가입

2. 경기 심리지수 확인

3. 뉴스 심리지수 확인

4. 경기 심리지수 및 뉴스 심리지수와 코스피

 

 

 

1. 한국은행 API 가입

https://yenpa.tistory.com/80

[한국은행 API] 인증키 신청 및 100대 통계 지표 수집

 

 

2. 경기 심리지수 확인

경기심리지수의 설명은 아래와 같습니다.

 

경기 심리지수를 불러오겠습니다.

경기 심리지수는 STAT_CODE=513Y001 (6.3. 경제심리지수)에서 확인이 가능합니다.

그럼 데이터를 불러오겠습니다.

import requests

url = 'https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticSearch/' + apikey \
        + '/json/kr/1/100/513Y001/M/200501/202212'
response = requests.get(url)
result = response.json()
list_total_count=(int)(result['StatisticSearch']['list_total_count'])
list_count=(int)(list_total_count/100) + 1


rows=[]
for i in range(0,list_count):
    start = str(i * 100 + 1)
    end = str((i + 1) * 100)
    
    url = 'https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticSearch/' + apikey + '/json/kr/' \
            + start + '/' + end + '/513Y001/M/200501/202212'
    response = requests.get(url)
    result = response.json()
    rows = rows + result['StatisticSearch']['row']
    
df=pd.DataFrame(rows)
df

 

Plotly를 이용해서 그래프로 확인해 보겠습니다.

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px

fig=px.line(data_frame=df, x='datetime', y='DATA_VALUE', 
            color='ITEM_NAME1', 
           labels={'ITEM_NAME1':'구분','DATA_VALUE':'경제심리지수','TIME':'날짜'})
fig.update_layout(
    title_text='경제심리지수',
    title={'x':0.5}
)
fig.show()

 

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3. 뉴스 심리지수 확인

다음으로는 뉴스 심리지수를 확인해 보겠습니다.

 

뉴스 심리지수는 STAT_CODE=521Y001 (6.4. 뉴스심리지수(실험적 통계) )에서 확인이 가능합니다.

경기 심리지수는 데이터가 한 달 간격이고, 뉴스 심리지수는 하루 간격입니다.

그럼 데이터를 불러오겠습니다.

url = 'https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticSearch/' + apikey \
        + '/json/kr/1/100/521Y001/D/20050101/20221231'
response = requests.get(url)
result = response.json()
list_total_count=(int)(result['StatisticSearch']['list_total_count'])
list_count=(int)(list_total_count/100) + 1


rows=[]
for i in range(0,list_count):
    start = str(i * 100 + 1)
    end = str((i + 1) * 100)
    
    url = 'https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticSearch/' + apikey + '/json/kr/' \
            + start + '/' + end + '/521Y001/D/20050101/20221231'
    response = requests.get(url)
    result = response.json()
    rows = rows + result['StatisticSearch']['row']
    
df2=pd.DataFrame(rows)
df2

 

그래프로 확인해 보겠습니다.

fig=px.line(data_frame=df2, x='datetime', y='DATA_VALUE', 
            color='ITEM_NAME1', 
           labels={'ITEM_NAME1':'구분','DATA_VALUE':'뉴스심리지수','TIME':'날짜'})
fig.update_layout(
    title_text='뉴스심리지수',
    title={'x':0.5}
)
fig.show()

 

 

 

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4. 경기 심리지수 및 뉴스 심리지수와 코스피

경기 심리지수와 뉴스 심리지수를 하나의 그래프에서 확인하겠습니다.

df1=df.loc[df['ITEM_CODE1']=='E1000']

fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])


fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df2['datetime'], y=df2['DATA_VALUE'], name='뉴스심리지수'),
    secondary_y=False
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df1['datetime'], y=df1['DATA_VALUE'], name='경기심리지수'),
    secondary_y=False
)


fig.update_layout(
    title_text = '경기심리지수와 뉴스심리지수',
    title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)

fig.show()

뉴스 심리지수가 경기 심리지수보다 선행하는 그래프처럼 보입니다.

 

다음은 경기 심리지수와 코스피를 보겠습니다.

df1=df.loc[df['ITEM_CODE1']=='E1000']

fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df1['datetime'], y=df1['DATA_VALUE'], name='경기심리지수'),
    secondary_y=False
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=kospi.index, y=kospi['Close'], name='코스피지수'),
    secondary_y=True
)

fig.update_layout(
    title_text = '경기심리지수와 코스피',
    title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)

fig.show()

 

뉴스 심리지수와 코스피를 보겠습니다.

fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df2['datetime'], y=df2['DATA_VALUE'], name='뉴스심리지수'),
    secondary_y=False
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=kospi.index, y=kospi['Close'], name='코스피지수'),
    secondary_y=True
)

fig.update_layout(
    title_text = '뉴스심리지수와 코스피',
    title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)

fig.show()

2016년부터로 기간을 축소해 보겠습니다. 뉴스심리지수가 살짝 선행하는 것처럼 보이기도 합니다.

 

이상으로 경기심리지수 및 뉴스심리지수와 코스피 주가를 비교해 보겠습니다.