Forecasting using Moving Averages with the Yahoo Financial Library

이동 평균은 금융 데이터의 추세와 패턴을 식별하기 위해 금융 예측에 널리 사용되는 기술입니다. pandas_datareader 위에 구축된 Python 라이브러리인 Yahoo Financial 라이브러리는 이동 평균을 사용하여 예측을 수행하는 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리의 기능을 살펴보고 이동 평균을 사용하여 예측하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다.

Getting Started

Yahoo Financial 라이브러리에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 금융 분야에서 예측의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 예측은 과거 데이터를 사용하여 주식 가격 및 환율과 같은 미래 이벤트에 대한 예측을 수행하는 프로세스입니다. 미래의 추세와 패턴을 이해함으로써 금융 기관은 더 나은 투자 결정과 위험 관리 전략을 내릴 수 있습니다.

이동 평균을 사용하여 예측하기 위해 Yahoo Financial 라이브러리를 시작하려면 Python과 NumPy 및 Pandas와 같이 데이터 과학에서 사용되는 인기 있는 라이브러리에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 또한 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 Yahoo Financial 라이브러리를 설치해야 합니다.

 

pip install yahoo_fin

 

Retrieving Financial Data

 

Yahoo Financial 라이브러리는 주가, 환율 및 금융 뉴스와 같은 금융 데이터를 검색하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 라이브러리를 사용하여 과거 주가를 검색하는 방법의 예입니다.

 

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_prices = si.get_data("AAPL")

 

이렇게 하면 Apple 회사의 과거 주가가 검색됩니다. 날짜 범위 및 기타 매개변수를 지정하여 특정 데이터를 검색할 수도 있습니다.

Simple Moving Average

Yahoo Financial 라이브러리는 지정된 기간 동안 값 집합의 평균을 계산하는 단순 이동 평균(SMA) 함수를 제공합니다. 다음은 라이브러리를 사용하여 과거 주식 가격의 50일 단순 이동 평균을 계산하는 방법의 예입니다.

 

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_50d_sma = si.get_data("AAPL", start_date = '01/01/2010').rolling(window=50).mean()

 

이는 과거 데이터에서 추세와 패턴을 식별하여 미래 주가를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

Exponential Moving Average

Yahoo Financial 라이브러리는 지수 이동 평균(EMA) 기능도 제공하여 최근 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 부여합니다. 다음은 라이브러리를 사용하여 과거 주식 가격의 50일 지수 이동 평균을 계산하는 방법의 예입니다.

 

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_50d_ema = si.get_data("AAPL", start_date = '01/01/2010').ewm(span=50, adjust=False).mean()

 

이는 최근 데이터를 더 많이 고려하여 미래 주가에 대해 보다 정확한 예측을 하는 데 사용할 수 있습니다.

Conclusion

이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리의 기능을 살펴보고 이동 평균을 사용하여 예측하는 데 사용할 수 있는 방법을 시연했습니다. 라이브러리를 사용하여 재무 데이터를 검색하고, 단순 이동 평균과 지수 이동 평균을 계산하고, 재무 데이터를 시각화하는 방법을 보여 주었습니다. Yahoo Financial 라이브러리를 사용하면 Python으로 이동 평균을 사용하여 쉽게 예측을 수행하고 귀중한 통찰력을 얻고 더 나은 투자 결정을 알릴 수 있습니다.