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동일 기간 동안 211개의 ETF 상관계수 값을 구하고 각각의 ETF에 대해서 가장 최소 상관계수와 ETF종목을 구해보았다.기간이 5월 19일 부터라서 기간이 굉장히 짧은데 'ARIRANG 스마트베타4종결합'

추가 : 구글링만 해도 쉽게 나온다.http://comp.wisereport.co.kr/ETF/lookup.aspx 나처럼 고생하지말자 ㅋㅋㅋㅋ... 네이버 파이낸스랑 한국거래소 홈페이지, 야후 파이낸스에 국내 ETF 코드를 한눈에 보여주는 곳이 없어서 간단히 만들어봤다. 한국거래소 홈페이지 -> ETF 엑셀파일 -> [ 파이썬에 로드 -> 네이버 파이낸스 URL에 검색 -> 결과값 파싱 -> 파이썬 출력 ] 총 211개의 국내 ETF가 존재했는데 다행히 25개를 제외한 나머지는 잘 출력되었다. 걔네들은 결과값이 1개 이상이라서 바로 코드를 보여주는게 아니라서 어쩔수 없이 수동으로 채워넣었다만 나머지 185개는 잘 나왔으니 그냥저냥 넘어가기로 했다. ETF코드는 엑셀 파일로 간단히 기록했으니 이걸 참고하..

WorldBank의 데이터를 파이썬으로 받아오기 위해서 Country 코드와 Indicator가 필요하다. 나라코드는 저번 게시글에서 다루었고 이번에는 Indicator에 대해서 정리를 해보려고 했는데Indicator가 좀 많다. 1421개 정도.. 경제학과를 나오기는 했지만 지금은 그쪽일은 안하고 있어서 경제쪽 안 본지는 오래되었으니 정리는 잘 못하겠다. 그냥 어디서 받아오는지에 대해서 간략히 정리해보고자 한다. http://data.worldbank.org/indicator 이곳에 가면 인디케이터들에 대한 내용을 확인할수 있다. 하지만 indicator코드를 쉽게 찾을수가 없다. http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators/..

퇴근하고 집에서 pandas-datareader로 OECD 데이터 찾는거 테스트 해보려다가 이상하게 집에서는 http://stats.oecd.org/ 가 접속이 안되어서 1시간 삽질하다가 걍 잠이나 잤었다. 그래서 OECD는 다음에 하고 worldBank에 대한 것을 정리해보려고 한다. 세계은행 데이터는 이런방식으로 가져올 수 있다. 12from pandas_datareader import wbwb.download(indicator='NY.GDP.PCAP.KD', country=['US', 'CA', 'MX', 'KR'], start=2005, end=2008)cs 파이썬을 설치해서도 가능하지만 왠만하면 아나콘다를 설치해서 그걸로 이용하는게 좋을 것이다. 순수 파이썬 이용자라면 pip 로 pandas_d..

출처 : http://investorkeaton.tistory.com/6 구글 파이낸스는 60가지의 항목들을 중복 검색할수 있게 스크리너를 제공하고 있다.죄다 영어이지만 출처의 프로페서키튼 이라는 분께서 잘 해석을 해놓으셨다. [구글 파이낸스 스크리너 바로가기 ] CategoryCriteria지표 설명Popular1y fwd P/E1년 예상 PERQuote change (%)주가변동율(%)-전일대비Price to bookPBR(주당순자산)Price to salesPSR(주당매출액)PriceLast price종가EPS주당순이익Quote change (%)주가변동율(%)-전일대비52w high52주 최고가52w low52주 최저가52w price change (%)52주전 대비 주가 변동율(%)50d avg..

출처 : http://yceffort.com/archives/219 pandas를 이용해서 주가 데이터를 가져와 보았다. 사용 언어 : Anaconda (python2)사용 IDE : spyder 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport pandas_datareader.data as webimport matplotlib.pyplot as plt #구글 데이터를 가져오기goog = web.DataReader('GOOG',data_source='google', start='1/1/2009', end='30..