[matplotlib]S5_appendix_Making_dataset(주식 일별 수익률 계산)

 

 

 

 

데이터 가공 참고 사이트¶

https://invest-in-yourself.tistory.com/278

 

In [55]:

# ! pip install yfinance
import yfinance as yf
import pandas as pd
import datetime

 

In [56]:

# Download price data from Yahoo finance
start = '2013-04-29'
end = '2021-07-06'
p_Bitcoin = yf.download('BTC-USD', start = start, end=end )
p_Ethereum = yf.download('ETH-USD', start = start, end=end )
p_Litecoin = yf.download('LTC-USD', start = start, end=end )

 

 

[*********************100%***********************]  1 of 1 completed
[*********************100%***********************]  1 of 1 completed
[*********************100%***********************]  1 of 1 completed

 

In [57]:

p_Bitcoin.head()

 

Out[57]:

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2014-09-17 00:00:00+00:00	465.864014	468.174011	452.421997	457.334015	457.334015	21056800
2014-09-18 00:00:00+00:00	456.859985	456.859985	413.104004	424.440002	424.440002	34483200
2014-09-19 00:00:00+00:00	424.102997	427.834991	384.532013	394.795990	394.795990	37919700
2014-09-20 00:00:00+00:00	394.673004	423.295990	389.882996	408.903992	408.903992	36863600
2014-09-21 00:00:00+00:00	408.084991	412.425995	393.181000	398.821014	398.821014	26580100

 

In [58]:

p_BTC = p_Bitcoin[['Adj Close']].rename(columns = {'Adj Close':'Close BTC'})
p_ETH = p_Ethereum[['Adj Close']].rename(columns = {'Adj Close':'Close ETH'})
p_LTC = p_Litecoin[['Adj Close']].rename(columns = {'Adj Close':'Close LTC'})

 

In [59]:

price = pd.concat([p_BTC, p_ETH, p_LTC],axis=1)

 

In [60]:

price.head()

 

Out[60]:

	Close BTC	Close ETH	Close LTC
Date
2014-09-17 00:00:00+00:00	457.334015	NaN	5.05855
2014-09-18 00:00:00+00:00	424.440002	NaN	4.68523
2014-09-19 00:00:00+00:00	394.795990	NaN	4.32777
2014-09-20 00:00:00+00:00	408.903992	NaN	4.28644
2014-09-21 00:00:00+00:00	398.821014	NaN	4.24592

 

 

pct_change는 한 객체 내에서 행과 행의 차이를 현재값과의 백분율로 출력하는 메서드 입니다.
즉, (다음행 - 현재행)÷현재행

 

In [61]:

# Calculate daily returns
# 일별 수익률 = {(오늘 종가 - 어제 종가)/ 어제 종가} 
pct_ret = price.pct_change(1)*100
pct_ret = pct_ret.rename(columns = {'Close BTC':'BTC','Close ETH':'ETH','Close LTC':'LTC'})
pct_ret.head()

 

Out[61]:

	BTC	ETH	LTC
Date
2014-09-17 00:00:00+00:00	NaN	NaN	NaN
2014-09-18 00:00:00+00:00	-7.192558	NaN	-7.379983
2014-09-19 00:00:00+00:00	-6.984265	NaN	-7.629499
2014-09-20 00:00:00+00:00	3.573492	NaN	-0.955003
2014-09-21 00:00:00+00:00	-2.465854	NaN	-0.945300

 

In [62]:

pct_ret.iloc[0] = 0
pct_ret.reset_index(inplace=True)
pct_ret.head()

 

Out[62]:

	Date	BTC	ETH	LTC
0	2014-09-17 00:00:00+00:00	0.000000	0.0	0.000000
1	2014-09-18 00:00:00+00:00	-7.192558	NaN	-7.379983
2	2014-09-19 00:00:00+00:00	-6.984265	NaN	-7.629499
3	2014-09-20 00:00:00+00:00	3.573492	NaN	-0.955003
4	2014-09-21 00:00:00+00:00	-2.465854	NaN	-0.945300

 

 

날짜와 시간(datetime)을 문자열로 출력하려면 strftime

날짜와 시간 형식의 문자열을 datetime으로 변환하려면 strptime을 사용하면 된다.
datetime.strptime(문자열, 형식)의 형태로 사용된다.

%y : 두 자리 수의 연도 ex) 19, 20, 21

%Y : 네 자리 수의 연도 ex) 2019, 2020, 2021

%m : 0을 채운 두 자리 수의 월 ex) 01, 02 ... 11 ,12

%d : 0을 채운 두 자리 수의 일 ex) 01, 02 ... 30, 31

%I : 0을 채운 12시간제의 시간 ex) 01, 02 … 12

%H : 0을 채운 24시간제의 시간 ex) 00, 01 … 23

%M : 0을 채운 두 자리 수의 분 ex) 00, 01 ... 58, 59

%S : 0을 채운 두 자리 수의 초 ex) 00, 01 ... 58, 59 https://docs.python.org/ko/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior

 

In [63]:

pct_ret['Date'] = pct_ret['Date'].dt.strftime("%m/%d/%Y")
pct_ret.head()

 

Out[63]:

	Date	BTC	ETH	LTC
0	09/17/2014	0.000000	0.0	0.000000
1	09/18/2014	-7.192558	NaN	-7.379983
2	09/19/2014	-6.984265	NaN	-7.629499
3	09/20/2014	3.573492	NaN	-0.955003
4	09/21/2014	-2.465854	NaN	-0.945300

 

In [64]:

pct_ret.to_csv('crypto_daily_returns.csv', index = False)