반응형
- Streamlit과 FinanceDataReader를 활용하면 주식 데이터를 시각화하는 웹 애플리케이션을 간편하게 만들 수 있다.
- 이번 포스트에서는 이 두 라이브러리를 활용하여 주식 차트 검색 웹 앱을 만드는 방법을 소개한다.
1. 필요한 라이브러리 불러오기
import streamlit as st
import FinanceDataReader as fdr
import datetime
import timestreamlit: 웹 애플리케이션을 만들기 위한 주요 라이브러리다.FinanceDataReader: 주식, 지수, 환율 등의 금융 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 라이브러리다.datetime: 날짜와 시간을 다루는 데 사용되는 라이브러리다.time: 시간 관련 기능을 제공하는 라이브러리다.
2. 웹 앱의 제목 설정
st.title('국내외 주식 차트 검색')웹 앱의 상단에 "국내외 주식 차트 검색"이라는 제목을 표시한다.
3. 사이드바에 사용자 입력 위젯 추가
with st.sidebar:
start_date = st.date_input(
"조회 시작일을 선택해 주세요",
datetime.datetime(2022, 1, 1)
)
stock_code = st.text_input(
'종목코드',
value='',
placeholder='종목코드를 입력해 주세요'
)사이드바에 날짜 입력 위젯과 텍스트 입력 위젯을 추가한다. 사용자는 이를 통해 조회 시작일과 종목코드를 입력할 수 있다.
4. 주식 데이터 가져오기 및 표시
if stock_code and start_date:
stock_data = fdr.DataReader(stock_code, start_date)
chart_data = stock_data.sort_index(ascending=True).loc[:, 'Close']
chart_tab, data_tab = st.tabs(['차트', '데이터'])
with chart_tab:
st.line_chart(chart_data)
with data_tab:
st.dataframe(stock_data.sort_index(ascending=False))입력받은 종목코드와 시작일을 기반으로 주식 데이터를 가져온다. 가져온 데이터를 차트와 데이터프레임 형태로 각각 표시한다.
5. 데이터 컬럼 설명 추가
with st.expander('컬럼 설명'):
st.markdown('''
- Open: 시가
- High: 고가
- Low: 저가
- Close: 종가
- Adj Close: 수정 종가
- Volumn: 거래량
''')expander를 사용하여 주식 데이터의 각 컬럼에 대한 설명을 제공한다.
반응형
