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yahoo finance를 이용해서 crude oil과 달러 인덱스 및 금, S&P500 데이터를 불러와서 그래프로 비교해 보겠습니다.
데이터를 가져오기 위해서는 yfinance의 설치가 필요합니다.
아래의 명령어로 설치가 가능합니다.
pip install yfinance
우선 crude oil 정보를 불러오겠습니다.
2001-01-01부터의 정보입니다.
import yfinance as yf
from datetime import datetime
enddate=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
oil=yf.download('CL=F', '2001-01-01', enddate, auto_adjust=True)
oil
잘 수집이 되었습니다.
그래프로 볼까요
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px
fig=px.line(data_frame=oil, x=oil.index, y='Close')
fig.update_layout(
title_text='Crude Oil',
title={'x':0.5}
)
fig.show()
달러 인덱스를 불러와 보겠습니다.
dol=yf.download('DX-Y.NYB', '2001-01-01', enddate, auto_adjust=True)
dol
crude oil과 달러인덱스를 비교해 보겠습니다.
fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_trace(
go.Scatter(x=oil.index, y=oil['Close'], name='Crude Oil'),
secondary_y=False
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=dol.index, y=dol['Close'], name='달러 인덱스'),
secondary_y=True
)
fig.update_layout(
title_text = 'Crude Oil vs 달러 인덱스',
title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)
fig.show()
달러 인덱스와 oil은 전체적으로 역상관의 관계가 보이는 것 같습니다.
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Crude oil과 금 데이터를 비교해 보겠습니다.
gld=yf.download('GC=F', '2001-01-01', enddate, auto_adjust=True)
gld
fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_trace(
go.Scatter(x=oil.index, y=oil['Close'], name='Crude Oil'),
secondary_y=False
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=gld.index, y=gld['Close'], name='Gold'),
secondary_y=True
)
fig.update_layout(
title_text = 'Crude Oil vs Gold',
title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)
fig.show()
코로나 기간을 제외한 나머지 구간은 같은 방향으로 움직이는 것처럼 보입니다.
다음으로 Crude oil과 S&P500을 비교해 보겠습니다.
snp=yf.download('^GSPC', '2001-01-01', enddate, auto_adjust=True)
snp
fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_trace(
go.Scatter(x=oil.index, y=oil['Close'], name='Crude Oil'),
secondary_y=False
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=snp.index, y=snp['Close'], name='S&P 500'),
secondary_y=True
)
fig.update_layout(
title_text = 'Crude Oil vs S&P 500',
title = {'x':0.5, 'y':0.9}
)
fig.show()
이상으로 ycrude oil과 달러 인덱스 및 금, S&P500 데이터를 불러와서 그래프로 비교해 봤습니다.
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