파이썬주식투자

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def RSI(data):
    theta = 14 #RSI 주기
    delta = data['Close'].diff(1) # 다음 값과의 차이
    delta = delta.dropna() # NaN 값 제거

    Up = delta.copy() # 결과 복사
    Down = delta.copy() # 결과 복사

    Up[Up < 0] = 0 # RS 값 구하기 위한 0 보다 큰 값만 정렬
    Down[Down > 0] = 0 # RS 값 구하기 위한 0 보다 작은 값만 정렬

    data['Up'] = Up # DataFrame에 추가
    data['Down'] = Down # DataFrame에 추가

    AU = data['Up'].rolling(window=theta).mean() # 0 보다 큰 값들의 14일 평균 값
    AD = abs(data['Down'].rolling(window=theta).mean()) # 0 보다 작은 값들의 14일 평균 값

    RS = AU / AD

    RSI = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS))

    data['AU'] = AU # DataFrame에 추가
    data['AD'] = AD # DataFrame에 추가
    data['RS'] = RS # DataFrame에 추가
    data['RSI'] = RSI # DataFrame에 추가

    return data # RSI Function 결과 값 리턴

df = RSI(df)

df.to_csv('stock.csv') # DataFrame을 csv 파일로 저장

[결과]

                      High         Low         Open      ...          AD        RS        RSI
Date                                                              ...                                 
2010-01-04  16180.0  16000.0  16060.0  ...         NaN       NaN        NaN
2010-01-05  16580.0  16300.0  16520.0  ...         NaN       NaN        NaN
2010-01-06  16820.0  16520.0  16580.0  ...         NaN       NaN        NaN
2010-01-07  16820.0  16260.0  16820.0  ...         NaN       NaN        NaN
2010-01-08  16420.0  16120.0  16400.0  ...         NaN       NaN        NaN
...                        ...               ...            ...      ...           ...           ...           ...
2020-12-23  74000.0  72300.0  72400.0  ...  264.285714  2.135135  68.103448
2020-12-24  78800.0  74000.0  74100.0  ...  264.285714  2.702703  72.992701
2020-12-28  80100.0  78200.0  79000.0  ...  264.285714  2.567568  71.969697
2020-12-29  78900.0  77300.0  78800.0  ...  207.142857  3.275862  76.612903
2020-12-30  81300.0  77300.0  77400.0  ...  207.142857  3.448276  77.519380

[2708 rows x 12 columns]

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as readData

stock_code = '005930.KS' # 삼성전자주식번호
start_day = '20100101' # 불러올 주식 데이터 시작일
end_day = '20201231' # 불러올 주식 데이터 마지막일
df = pd.DataFrame(readData.DataReader(stock_code, "yahoo", pd.to_datetime(start_day), pd.to_datetime(end_day))) # pandas_datareader 사용한 yahoo에서 주식데이터 로드

print(df)

[결과] 

                    High        Low          Open       Close       Volume          Adj Close
Date                                                                    
2010-01-04  16180.0  16000.0  16060.0  16180.0  11950800.0  13076.119141
2010-01-05  16580.0  16300.0  16520.0  16440.0  27925850.0  13286.241211
2010-01-06  16820.0  16520.0  16580.0  16820.0  22948850.0  13593.344727
2010-01-07  16820.0  16260.0  16820.0  16260.0  22107950.0  13140.774414
2010-01-08  16420.0  16120.0  16400.0  16420.0  14777550.0  13270.078125
...             ...      ...      ...      ...         ...           ...
2020-12-23  74000.0  72300.0  72400.0  73900.0  19411326.0  71450.585938
2020-12-24  78800.0  74000.0  74100.0  77800.0  32502870.0  75221.320312
2020-12-28  80100.0  78200.0  79000.0  78700.0  40085044.0  76091.492188
2020-12-29  78900.0  77300.0  78800.0  78300.0  30339449.0  77609.992188
2020-12-30  81300.0  77300.0  77400.0  81000.0  29417421.0  80286.203125

[2708 rows x 6 columns]

주 단위 RIS를 만들기 위하여 일 종가 데이터를 주 종가 데이터로 추출하였습니다.

주 단위 주식 데이터 추출 결과입니다.

파이썬으로 RSI 값을 만들어 보겠습니다.

import day1에서 pandas_datareader를 통한 삼성전자 주가를 이용하겠습니다.

RSI라는 Function을 만들고 데이터 프레임에 적용하는 방법으로 하였습니다.

결과는 다음과 같이 나왔습니다.

가장 먼저 할 일은 주식 데이터를 갖고 왔습니다. 파이썬에서 주식 데이터를 갖고 오는 방법인 pandas-datareader 를 활용하여 Yahoo에서 제공하는 주식 데이터를 불러왔습니다.

다음과 같은 데이터가 저장되었습니다.