1. 필요한 패키지 불러오기 pandas와 datareader, matplotlib, 야후 파이낸스(yfinance)를 불러온다. Eric.K님께서 인터뷰때 야*파이낸스나 인*스팅 닷컴 데이터는 클리닝이 안되어 있어서 쓰면 안된다고 하셨지만, 이걸로 알고리즘 트레이딩을 하려는 건 아니고, 단순 시각화 공부 측면이니 일단 넘어가는 걸로... 2. 데이터 가져오기 데이터리더를 통해 FRED에서 지준금, 역레포 잔고, TGA잔고를 불러와서 각각 reserves, rrp, tga에 할당해준다. 기간은 넉넉하게 세팅. 트레이딩뷰와 동일하게 FRED 티커를 그대로 쓰면 되어서 티커만 알면 어렵지는 않았다. S&P500 데이터도 야후파이낸스에서 불러온다. 3. 하나의 데이터 프레임으로 합치기 3-1. 시장유동성 (market_liquidity)라는 데이터프레임을 하나 만들어주는데, 이 데이터프레임은 위에서 할당해준 지준금, 역레포 잔고, TGA잔고를 pd.concat()을 이용하여 열로 합친 것이다. 참고로 concat은 Concatenate의 줄임말로 '엮다, 연결하다'라는 의미를 가진 단어이다. axis=1은 열을 기준으로 합치겠다는 의미이다. axis=0은 행, axis=1은 열을 나타낸다. 3-2. 세개의 데이터를 하나의 데이터프레임으로 합친 후, 각 데이터의 시작기간이 다르기 때문에, 시작시점을 동일하게 맞춰주기 위해, dropna()를 사용하여 빈칸을 날려준다. 3-3. 데이터프레임의 열이름을 지정해준다. 각각 지준금(Reserves), 역레포(Reverse Repo), TGA계좌(TGA Account)로 지정했다. 4. 시각화 4-1. 먼저 기본 축을 설정해준다. 첫번째 축(ax1)을 그리는데, 사이즈가 가로 10인치, 세로 6인치라는 뜻이다. 4-2. 아까 하나로 합쳐준 market_liquidity 데이터프레임의 각 열을 선(Plot)으로 나타내준다. 불러올 열 이름, 색상, 선 두께, 라벨명을 입력해준다. 이 부분은 트레이딩뷰 파인스크립트와 거의 다르지 않다. 4-3. set_xlim()은 x축의 기간범위를 설정해주는 역할이다. 말그대로 x축을 lim즉, limit(제한)하겠다는 의미이다. 인덱스가 기간이니 기간을 기준으로 설정해준다. 4-4. axhline()은 가로선(Horizontal line)을 그린다는 뜻이다. y축값은 0이며, 검은색, 선 스타일은 점선(Dashed)이다. 4-5. set_ylabel()은 Y축의 라벨이다. 잔고이니 '잔액'으로 표시. 4-6. legend()는 전설이 아니라 '범례'라는 뜻이다. 나도 항상 legend가 무슨뜻인지 항상 궁금했는데, 범례라는 의미가 있었다. 좌측 상단(upper left)에 표시해준다. 여기까지 하면 이런 차트를 얻을 수 있다. 4-7. 이제 두번째 데이터인 S&P500도 같은 차트에 나타내주어야 한다. X축인 기간을 공유할 것이기 때문에 twinx()를 통해 x축을 복사해준다. 4-8. 동일하게 plot()을 사용하여 S&P500의 종가(Close), 색상, 선 두께, 라벨이름을 지정해준다. 4-9. Y축 라벨이름은 S&P500으로 지정해준다. 4-10. 범례는 유동성 지표의 범례와 겹치지 않도록 우측 상단에 추가해준다. 5. 다이나믹 듀오 라인 유익한 초보자해설을 써주고 계시는 티모씨님께서 시중 지준금 유동성을 가늠하기 위한 지표로 '지준금 - 역레포 - TGA잔고'라는 일명 다이나믹 듀오 라인(다듀라인)을 제시해주신 적이 있는데, 세가지 재료가 모였으니 내친김에 이 지표도 만들어보도록 하자. 5-1. 다듀라인(DDline) = 지준금(Reserves) - 역레포(Reverse Repo) - TGA잔고(TGA Account)로 정의해준다. 5-2. DD라인을 검은색 플롯으로 그린다. 5-3. 마찬가지로 범례를 지정해준다. 검은색 선으로 다듀라인이 시각화 된 것을 확인할 수 있다. 6. 백분위 지표로 변환 이전에 매크로 통합지표를 만들기 위한 글에서 여러 매크로 데이터들의 표준화 방법중 하나로 백분위 지표를 이용한 적이 있었다. 그럼 과거 1년간의 유동성 레벨 중 현재는 어느 수준에 와있는가를 한눈에 파악하기 위해 백분위화를 해보자. 계산식은 다음과 같다. 백분위    지표 = 100 × 현재가 − 250 일간    최저가 250 일간    최고가 − 250 일간    최저가 백분위지표=100× 250일간최고가−250일간최저가 현재가−250일간최저가 ​ 과거 250일간의 최고와 최저 수준중에서 현재는 몇% 상단에 위치하는가이다. 이 내용을 함수로 정의해준다. def로 함수를 선언하고, 함수의 변수는 x값과 기간(window)다. x값에 다듀라인값을 넣어줄 예정이다. high_x = 250일간의 고가를 계산한다. low_x = 250일간의 저가를 계산한다. result = 계산식의 결과를 계산한다. return = 최종값(result)을 반환한다. 그리고 이렇게 정의한 함수에 데이터(다듀라인)와 기간(52주)을 집어넣는다. 52인 이유는 FRED 유동성데이터가 주간 데이터이기 때문에 1년 = 250영업일 = 52주를 기준으로 한 것이다. 그 뒤 플롯해주면 이렇게 나온다. 트레이딩뷰와 ...

시리즈 데이터가 순차적으로 나열된 1차원 배열 인덱스와 값의 1:1 대응관계 딕셔너리 외에도 리스트로도 시리즈를 만들 수 있다. 이 경우 인덱스는 자동으로 정수형으로 0부터 시작된다 따라서 인덱스 명을 자동으로 지정된 숫자가 아니라, 임의로 바꿔주고 싶으면 아래와 같이 적어준다. series = pd.Series(data, index=['1월','2월','3월','4월','5월']) 0으로 표시된 칼럼의 이름을 지정하고 싶으면 name= ' ' 으로 넣어주면 된다. 시리즈도 인덱싱, 슬라이싱 가능하다. 만약 1월 CPI값을 보고 싶다면, 인덱스값인 cpi['1월']을 입력하면 해당 인덱스의 value값이 튀어나온다. 당연히 슬라이싱으로 범위를 지정해서 불러낼 수 있다. 리스트를 이용해서 특정 월만 집어서 불러낼 수도 있다. (대괄호가 두개임에 유의) 시리즈는 사칙연산도 가능 가령, 실질금리 = 명목금리 - ...

if문 if 조건: 실행 들여쓰기, : 넣기, 줄바꿈에 유의할 것 nasdaq = 5980 if nasdaq < 6000: print('매도') →매도 조건문이 False일때는 else:를 사용 nasdaq = 6500 if nasdaq < 6000: print('매도') else: print('매수') →매수 다중 조건은 elif:를 사용 elif가 필요없을 경우 간단하게 한줄로 줄여서도 표현가능 [조건문 True일 경우 실행할 내용] if 조건문 else [조건문 False일 경우 실행할 내용] while문 특정 조건을 만족하는 동안 반복해서 코드를 실행 while 조건: 실행 여기서 f-스트링과 합쳐주면, 매수주문 체결 알림과 함께 잔고가 몇개인지도 알 수 있을 것 같다. 그럼 나스닥 가격이 얼마 이하이고, 잔고가 5계약보다 작을 때까지는 계속 매수하게도 할 수 있겠다. 제어문 중단은 break를 사용 계좌잔고가 현재 20,000,000인데 10,000,000이하로 내려가면 매수를 중단하게 하려고 ...

상수와 변수 변수(Variables) : 변하는 수 상수(Constant) : 고정값 상수를 변수에 할당하는 것. var(변수) = 10(상수) var=10 print(var) 데이터 타입 type() 함수를 이용해 데이터 타입이 무엇인지 확인할 수 있음 숫자형 정수(Integer)나 실수(Float) 등 숫자로 이루어짐. 가령, type(1)은 정수(Integer)로 나오지만, type(1.0)은 실수(Float)으로 나옴에 유의. 소수점이 찍히면 무조건 실수로 뜬다. 제곱 : ** 나눗셈의 몫 : // 나눗셈의 나머지 : % 문자형 문자 만들기 ※ 여러줄을 문자로 만들때에는 ''' 혹은 """를 써준다 "Hello world" 'Hello world' """Hello world""" '''Hello world''' 문자열 합치기 덧셈을 사용 a = "Hello" b = "World" a+b= "HelloWorld" 문자열 반복 곱셈을 사용 a*3 = "HelloHelloHello" F-string 포매팅 문자의 특정 부분만 바뀌고 나머지는 그대로일 때 사용 name = '911GT3RS' birth = '1900' f'나의 이름은 {name}이고, 출생연도는 {birth}이다.' 문자열 길이 측정 len() 사용 문자 바꾸기 .replace() 함수 사용 name = '911GT3RS' name.replace('11','92') 문자 나누기 .split('기준') 가령, .split(' ')로 하면 빈칸을 기준으로 나눠준다. 인덱싱 문자열 중 특정 '위치'의 값을 가져옴 var = 911GT3RS var[3] = G 파이썬은 순서가 0부터 시작함에 유의할 것 마이너스 부호를 사용하면 뒤에서부터 인덱싱한다. var = 911GT3RS var[-3] = 3 슬라이싱 문자열 중 특정 '범위'에 해당하는 문자열을 가져옴 [이상,미만] var = 911GT3RS var[0:3] = '911' 공백으로 둘 경우, 공백부분은 끝까지를 의미한다. 리스트 연속된 데이터를 처리할 때 사용. 대괄호 []를 사용한다. a=[] type(a) = list 리스트 내의 리스트도 가능, 인덱싱, 슬라이싱 모두 가능 a=[1,2,[3,4,5],6,7] a[2][0] = 3 리스트끼리 더하거나 리스트를 곱해주면 반복되는 것도 동일 a=[1,2,3] b=[4,5,6] a+b=[1,2,3,4,5,6] a*2=[1,2,3,1,2,3] 리스트에 추가 가능 .append() c=[1,2,3] c.append(4) c = [1,2,3,4] ...