pandas, finance를 이용한 데이터 가져오기

출처 : http://yceffort.com/archives/219

pandas를 이용해서 주가 데이터를 가져와 보았다.

사용 언어 : Anaconda (python2)

사용 IDE : spyder

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
#구글 데이터를 가져오기
goog = web.DataReader('GOOG',data_source='google', start='1/1/2009', end='30/5/2016')
 
 
 
# 로그값 구함
goog['Log_Ret'] = np.log(goog['Close'] / goog['Close'].shift(1))
 
# 이동표준편차
goog['Volatility']= pd.rolling_std(goog['Log_Ret'], window=252) * np.sqrt(252)
# goog[['Log_Ret', 'Close', 'Volatility']].plot(subplots=True, color='blue', figsize=(8, 6))
 
 
 
# 삼전 데이터 가져오기
samsung = web.DataReader('005930',data_source='google', start='1/1/2009', end='30/5/2016')
# 로그값 구함
samsung['Log_Ret'] = np.log(samsung['Close'] / samsung['Close'].shift(1))
# 이동표준편차
samsung['Volatility']= pd.rolling_std(samsung['Log_Ret'], window=252) * np.sqrt(252)
# samsung[['Log_Ret', 'Close', 'Volatility']].plot(subplots=True, color='blue', figsize=(8, 6))
 
# 아마존 데이터 가져오기
amazon = web.DataReader('AMZN    ',data_source='google', start='1/1/2009', end='30/5/2016')
# 로그값 구함
amazon['Log_Ret'] = np.log(amazon['Close'] / amazon['Close'].shift(1))
# 이동표준편차
amazon['Volatility']= pd.rolling_std(amazon['Log_Ret'], window=252) * np.sqrt(252)
 
plt.plot(goog['Volatility'],'red')
plt.plot(samsung['Volatility'],'blue')
plt.plot(amazon['Volatility'],'black')
plt.show()



결과 값