프로젝트/시각화 (7) 썸네일형 리스트형 [Python] 우리나라 실질 GDP와 실질 GDI의 차이에 대한 분석 오늘은 우리나라의 실질 GDP와 실질 GDI를 비교 분석하여 시각화해보겠습니다. 도출 방식이 이전 시간의 포스팅과 매우 유사하므로 기본적인 설명은 모두 제했습니다. 이해가 안 되는 부분이 있다면 이전 포스팅을 참고하시길 바랍니다. https://bigdata-doctrine.tistory.com/20 [Python] 우리나라의 GDP와 GNP의 연도별 변화추세 오늘은 1961년부터 2021년까지의 우리나라의 명목 GNP와 명목 GDP 데이터를 살펴보고 그 차이에 대해 관찰해보겠습니다. 명목 데이터를 사용하는 이유는 사이트에 GNP 데이터가 없기 때문입니다. (아 bigdata-doctrine.tistory.com https://bigdata-doctrine.tistory.com/21 [Python] 우리.. [Python] 우리나라 GDP와 GNP의 차이에 대한 분석 https://bigdata-doctrine.tistory.com/20 [Python] 우리나라의 GDP와 GNP의 연도별 변화추세 오늘은 1961년부터 2021년까지의 우리나라의 명목 GNP와 명목 GDP 데이터를 살펴보고 그 차이에 대해 관찰해보겠습니다. 명목 데이터를 사용하는 이유는 사이트에 GNP 데이터가 없기 때문입니다. (아 bigdata-doctrine.tistory.com 이전 시간에는 GDP와 GNP의 연도별 변화 추세와 두 지표 간의 차이에 대해 살펴보았습니다. 이번 시간에는 두 지표간 차이가 발생하는 이유에 대해 알아보겠습니다. 파이썬을 통해 분석하기에 앞서서 GDP와 GNP의 경제학적인 정의를 살펴봅시다. GDP란 국내총생산으로 일정 기간 동안 국내에서 생산된 최종 생산물의 가치를 .. [Python] 우리나라의 GDP와 GNP의 연도별 변화추세 오늘은 1961년부터 2021년까지의 우리나라의 명목 GNP와 명목 GDP 데이터를 살펴보고 그 차이에 대해 관찰해보겠습니다. 명목 데이터를 사용하는 이유는 사이트에 GNP 데이터가 없기 때문입니다. (아래에서 설명하겠지만 명목 GNP = 명목 GNI이지만 실질 GNP != 실질 GNI 이기 때문에 실질 데이터로 GNP를 구하려면 더 복잡합니다) 데이터는 ecos 한국은행 경제통계시스템에서 수집할 수 있습니다. https://ecos.bok.or.kr/ 한국은행경제통계시스템 ecos.bok.or.kr 데이터 수집 먼저 명목 GDP 데이터 부터 수집하도록 하겠습니다. 사이트의 검색창에 "국내총생산"을 입력하여 가장 첫 번째로 뜨는 "연간지표 > 국내총생산(명목, 원화표시)"를 클릭해 준 후 조회합니다. 연.. [Python] 몬테카를로 방법을 이용하여 원주율, 파이(π)값 구하기 오늘은 몬테카를로 방법을 이용하여 원주율, 파이(π)의 값을 구해보도록 하겠습니다. 몬테카를로 방법이란 무작위 추출된 난수를 이용하여 모델(함수)을 구하는 알고리즘을 부르는 용어입니다. 몬테카를로 방법은 금융, 물리학 등의 다양한 학문에서 사용됩니다. 2차 세계대전 중의 핵무기 개발 프로그램인 맨해튼 계획에 사용되었고 "몬테카를로 방법"이라는 이름 또한 맨해튼 계획 중에 붙여졌습니다. "몬테카를로"는 모나코의 유명한 도박의 도시인데 "몬테카를로 방법"의 무작위성과 연관이 있어 이 이름이 지금까지 내려져오고 있습니다. 이제부터 "몬테카를로 방법"의 가장 대표적인 예시인 원주율, 파이(π) 값 구하기 프로젝트를 시작합니다! 난수 생성 import random #1 import matplotlib.pyplot.. [Python] 정규분포 그래프 시각화 오늘은 정규분포 그래프를 matplotlib을 사용하여 시각화해보겠습니다. 정규분포의 사전적 정의는 다음과 같습니다. 도수(度數) 분포 곡선이 평균값을 중앙으로 하여 좌우 대칭으로 종 모양을 이루는 분포. 정규분포의 평균값에는 많은 데이터가 모여있기 때문에 다른 값들보다 높고 정규분포가 퍼진 정도는 표준편차에 의해 결정됩니다. 표준정규분포는 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포입니다. 그럼 이제 정규분포 그래프를 시각화해보도록 합시다. 확률밀도함수 정규분포 그래프는 확률밀도함수에 의해 그려집니다. 확률밀도함수란 특정한 값의 확률을 나타내기 위한 함수입니다. 확률밀도함수를 통해 정규분포 그래프를 그릴 수 있습니다. 확률밀도함수는 다음과 같습니다. 하지만 정규분포 곡선을 그리기 위해 항상 위의 식을 대입해.. [Python] (3)올웨더 기반 효율적 투자선 구현 : 시각화 https://bigdata-doctrine.tistory.com/10 [Python] (1)올웨더 기반 효율적 투자선 구현 : 데이터 수집 이번 프로젝트는 효율적 투자선을 파이썬을 통하여 시각화를 해 보는 것입니다. 단순히 효율적 투자선을 시각화하는 것뿐만 아니라 샤프지수가 가장 높은 포트폴리오, 위험률이 가장 낮은 포트 bigdata-doctrine.tistory.com https://bigdata-doctrine.tistory.com/11 [Python] (2)올웨더 기반 효율적 투자선 구현 : 수익률, 리스크, 샤프지수 계산 오늘은 이전 시간에 수집한 포트폴리오 각 종목의 연간 수익률과 리스크를 가지고 포트폴리오들의 수익률과 리스크를 구해보도록 하겠습니다. 또한 샤프지수가 가장 큰 포트폴리오, 리.. [Python] 시각화를 통해 가격대가 다른 두 주식 비교하기 오늘은 시각화를 통해 가격대가 다른 두 주식을 비교해보도록 하겠습니다. 밑에 코랩 링크를 통해 직접 구현해 보실 수 있습니다. 증권 데이터 수집하기 pip install finance-datareader 증권 데이터를 수집하기 위해 외장 라이브러리인 finance-datareader를 설치합니다. import FinanceDataReader as fdr 설치한 finance-datareader를 가져옵니다. finance-datareader는 판다스 데이터프레임의 기능을 가집니다. # 삼성과 애플의 주가 데이터 수집 # 애플 첫 데이터가 1980-12-12, 삼성 첫 데이터가 1998-01-09이므로 시작일은 삼성 기준으로 맞춰줍니다. samsung = fdr.DataReader("005930") sam.. 이전 1 다음
