2021-11-24T14:44:28.734Z

2021-11-20T15:51:35.968Z

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안녕하세요!

혹시

1. 데이터가 어떤 부분 잘못되었는지

2. 그리고 잘못되었다면 어떤 소스의 데이터로

3. 그리고 어떤 코드로  작성하면 (코드 첨부)

 참고자료에서 봤던 성능처럼 나오는지, 해당부분 첨부해주실 수 있을까요?

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위 사진에서 보는 것 처럼 엑셀 2개 중에
좌 : 선생님의 us_etf_2 라는 데이터고, 

우 : 제가 fdr로 야후파이낸스에서 따온 데이터의 IEF 종목 가격 비교 데이터 입니다.

2003년 부분 보면 좌측 엑셀 (선생님꺼) 는 50달러고, 야후파이낸스는 86달러 입니다.

코딩은 아래 첨부했는데요.

전 대략적으로 주가데이터 따올 때 이런식으로 따옵니다.

offense_assets = ["EEM","SPY", "MCHI", "EWY" ]
defense_assets = ["153130"]
stock_dict_offense = {'SPY':'SPY',
                      'EEM':'EEM',
                      'MCHI':'MCHI',
                      'EWY':'EWY'}
stock_dict_defense = {'153130': '153130'}

AdjClose = pd.DataFrame()
AdjClose2 = pd.DataFrame()
item_list = []
item_list2 = []
# for item_code in stock_dict_offense.values():
#     print('$$$$$$$$$$$$오늘 날짜는 :.', start2)
#     close = fdr.DataReader(item_code, start2)['Close']
#     AdjClose[item_code] = fdr.DataReader(item_code, start2)['Close']
#     item_list2.append(close)
#     ret_daily = AdjClose.pct_change()
#     print(ret_daily)
for item_code in stock_dict_offense.values():
    print('$오늘날짜 :.', YY)
    close = fdr.DataReader(item_code, YY)['Close']
    print(close)
    item_list.append(close)

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코드는 개인마다 차이가 있어서요.!

대략적으로 for문 이용해서 딕셔너리의 밸류값을 넣어 fdr.DataReader 라는 패키지를 활용하면

주가데이터를 완벽하게 가져올 수 있을거에요. ^^*

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안녕하세요! 좋은 분석 감사드립니다 ㅎ

UnknowN님이 하나 간과하신 것은 해당 주가(80$ 부근의 가격)대는 수정(adjusted)된 가격이 아닙니다.

https://finance.yahoo.com/quote/IEF/history?period1=1030665600&period2=1038787200&interval=1d&filter=history&frequency=1d&includeAdjustedClose=true

여기서도 쉽게 확인가능하구요ㅎ 

제가 제공하는 모든 csv 데이터는 전부 수정이벤트가 반영된 adjusted 된 데이터라 조금 더 현실적인(?) 데이터입니다.

참고적으로, 해당 강의 영상을 찍었을 시기에서 받아온 adjusted 데이터와, 현재시점에서 받아온 adjusted 값들은 차이가 있을 수 있습니다(과거 촬영 시점 ~ 현재 시점 사이에 stock split, dividend 등의 이벤트가 발생했다면 과거 adjusted data 에 대해 또 수정이 일어났을 것이 때문)

감사합니다 : )

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그렇군요 제가 간과했나봐요 ㅎㅎㅎ..   혹시 기분나쁘시거나 그런건 아니시죠..?