2023. 7. 20. 10:36ㆍ카테고리 없음
fdr.StockListing?이렇게 메서드에 ?를 치면 인자값 같은 것이 나온다.
https://jhy156456.tistory.com/entry/python-shift-pctchange-diff-rolling-resample
[python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample()
[python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample() shift() 인덱스에 연결된 데이터를 일정 간격으로 이동시키는 함수. default => period = 1, axis=0(row) axis=1을 하면 데이터가 오른쪽으로 이동하게 된다. mmm
jhy156456.tistory.com
여러가지 계산법들이 나온다. Change라는 것을 추가해야 했는데 pct_change()를 써서 진행했다.
#Change : (어제종가-오늘종가)/오늘종가
pdr_samsung['Change'] = fdr_samsung['Close'].pct_change()
pdr_samsung만약 하지 않는다면 Shift를 쓴다.
pdr_samsung['Change'] = (fdr_samsung['Close'] - fdr_samsung['Close'].shift(1)) / fdr_samsung['Close']처음 값이 NaN으로 되어 있어서 이것을 두 가지 방법으로 고쳤다.
# fdr_emart['Change'].fillna(fdr_emart['Close'], inplace=True)
fdr_emart['Change'].bfill(inplace=True)
fdr_emart
결과값. bfill은 back fill 이런거겠지.
pdr_samsung_nov_2022['Change_Issue'] = np.where(pdr_samsung_nov_2022['Close'].pct_change() > 0.05, 1, 0)np.where와 pct_change()를 사용해서 5%보다 크면 1, 그렇지 않으면 0을 적용했다. 그 뒤 조회를 했는데
온통 까만색!? 뭔가 살짝 오른 것도 살펴보니 좀 애매~하다. 아마 당일동안 확 오르는 구간은 없는 듯 하다.
3%정도는 확인이 된다. 삼성전자는 국밥같은 주식인 듯 하다. 작년 11월부터 당일 기준 등락폭은 없으나 서서히 오르는 것은 보이기 때문이다.