본문 바로가기

분류 전체보기

 (228)
2021년 9월 거래내역
[일본경제론] 일본은 어떻게 고도경제성장을 할 수 있었는가? 이전글: 패전 이후 일본의 경제 회복 일본은 패전 이후 20년 이상 평균 10% 정도의 높은 경제성장률을 유지하며, 고도경제성장 시기를 만끽했다. 고도경제성장 동안 일본에서는 경제전체적으로 산업간, 지역간 노동과 자본이 생산성이 높은 분야로 활발하게 이동하였고, 이로 인해 산업구조의 변화가 급격하게 발생했다. 특히, 노동시장에서 지방의 중졸 및 고졸의 청년들이 도시의 공장 및 서비스 산업에 대거 취업을 하면서 경제력을 키워나갔고, 이러한 청년들이 이후 결혼을 하여 가정을 가지게 되면서 집은 물론, 여러 내구소비재를 충분히 구입할 수 있는 소득을 가진 소비층이 되었다. 그 결과 매해 자동차와 전자제품 등 소비수요가 증가하면서 일본의 제조기업들이 그 몸집을 키워나가게 되었다. 이후 일본 국내에서 수요가 일부..
일본 총리는 어떻게 선출되는가_일본 자민당 총재 선거 방식 9월 3일 현재 일본 총리인 스가 요시히데(菅 義偉)가 총재 선거에 불출마할 것을 밝히면서 새로운 일본 총리로 선출될 인물이 누군지에 대한 관심이 뜨겁습니다. 전국민이 직접 투표를 하여 국민의 대표인 대통령을 뽑는 우리나라와는 달리 일본은 의원내각제이기때문에 국민이 직접 자신들의 대표인 총리를 뽑는 것이 아닌, 국회의원들이 총리를 선출합니다. 이러한 방식은 우리나라 사람들에게는 조금 생소할 지도 모릅니다. 그렇기때문에 이번에는 차기 일본 총리가 어떻게 뽑히는지, 2021년 9월 현재 일본의 집권여당은 중의원 의석수 465석 중 275석(59%), 참의원 의석수 245석 중 109석(44%)을 차지하고 있는 자유민주당(이하 자민당)의 총재는 어떻게 선출되는 지 알아보겠습니다. 일본은 앞서 말했듯이 총리대신..
[파이썬] 캔들 스틱 차트(Candlestick Chart) 그리기 파이썬을 이용해 캔들 스틱 차트를 만드는 방법입니다. 이전까지 mpl_finance 패키지를 사용했으나, 지원이 중단되어 mplfinance 패키지를 사용해야합니다. 캔들 차트를 그리기 위해 필요한 패키지들은 아래와 같습니다. import pandas_datareader.data as web import datetime import matplotlib.pyplot as plt import mplfinance as mpf 만약 패키지가 없으신 분들은 prompt를 실행하고 다운을 받으시길 바랍니다. pip install pandas_datareader.data pip install datetime pip install matplotlib.pyplot pip install mplfinance 이제 주식의 주..
[파이썬] 20일 이평선을 돌파한 주식종목 찾기 read_stock_lists는 이전 글의 py파일 이름입니다 import pandas as pd import read_stock_lits as rsl import pandas_datareader.data as web import datetime from datetime import timedelta # 데이터를 가져올 날짜 설정 today = datetime.date.today() # 오늘 날짜 불러오기 start = today - timedelta(days=21) # 21일 이전 날짜 설정 # 코스피와 코스닥 종목코드 데이터 합치기 ks_code = rsl.kospi_code['종목코드'] kq_code = rsl.kosdaq_code['종목코드'] kr_code = pd.concat([ks_code..
[파이썬] 코스피와 코스닥 종목코드 가져오기 기업공식채널 KIND 사이트에서 코스피와 코스닥에 상장되어있는 주식들을 불러오는 코드입니다. 먼저 pandas를 불러옵니다. import pandas as pd 이후 코스피와 코스닥을 각각 불러옵니다. url = 'https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do' kospi_code = pd.read_html(url+"?method=download&marketType=stockMkt")[0] kosdaq_code = pd.read_html(url+"?method=download&marketType=kosdaqMkt")[0] kospi_code = kospi_code[['회사명','종목코드']] kosdaq_code = kosdaq_code[['회사명','종목코드']] ..
[파이썬] 코스피, 달러, 채권 간 상관관계 분석을 위한 코드 코스피, 달러, 단기채권, 3년물 채권, 10년물 채권 간의 상관관계 분석을 위한 코드입니다. import pandas_datareader as web import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 필요한 라이브러리는 위와 같습니다. today = datetime.date.today() kospi_data = web.get_data_yahoo('226490.KS', '2017-01-01', today) dollar_data = web.get_data_yahoo('261240.KS', '2017-01-01', today) bond_short = web.get_data_yahoo('214980...
손실을 줄이는 자산 배분을 위한 상관분석(주식, 달러, 채권) 손실을 최소화할 수 있는 포트폴리오를 만들어보기 위해 생각을 하던 도중, 그나마 대중적으로 주식과 역의 상관관계가 있다고 알려진 달러와 채권이 실제로도 역의 상관관계를 가지고 있는 지 분석해보았습니다. 지금은 어떤 비율로 포트폴리오를 구성하면 최대의 이익을 낼 수 있는지보다는 단순히 상관관계가 있는지만을 파이썬을 이용해 살펴보았습니다. (코드가 궁금하시면 링크를 클릭해주세요) 추후 포트폴리오 구성과 백테스트를 위해 코스피, 달러, 채권의 데이터는 모두 각각의 지수를 추종하는 ETF를 사용했습니다. 코스피는 KODEX 코스피 ETF, 달러는 KODEX 미국달러선물 ETF, 단기채권은 KODEX 단기채권PLUS ETF, 3년물 채권은 KODEX 국고채3년 ETF, 10년물 채권은 KOSEF 국고채10년 ET..

티스토리툴바