NOTE: 제가 주로 사용하는 에디터인 vim 에서 한글 타이핑이 불편하기 때문에 영어로 문서를 작성하는 것이 일반적이지만, 이 프로젝트의 경우 한국어를 사용하는 청중이 대부분인 관계로 문서를 한국어로 작성합니다.
이 프로젝트의 목적은 크게 네 가지입니다.
- 거래 내역 관리, 포트폴리오 시각화 등 자산 현황 파악하기.
- 종목 리서치에 필요한 기능 제공하기.
- 미리 설정해놓은 조건을 만족할 경우 알람 보내기.
- 자동으로 거래하기. (먼 미래의 이야기)
- Currency exchange rate tracking
- Asset rebalancing
- Dual models: Database,
DataFrame
- 총 자산 가치 추적
- 자산 가격 받아오기: 여러가지 데이터 소스로부터 금융 자산 가격 정보를 받아옵니다.
- 주식: 야후 파이낸스에서 받아옵니다. 20분 지연된 정보이긴 하지만, 일 단위 가격을 받아오는 것이기 때문에 지연 시간은 중요하지 않습니다.
- 펀드: 금융투자협회(KOFIA)에 공시된 정보를 받아옵니다.
- 수익률 계산
- 전자공시데이터(DART) 가져오기
- 자동으로 데이터 받아오기: 주식, 펀드 가격 등 거래소에 공시되는 가격을 주기적으로 받아오는 무언가를 만들어야 합니다. 사용할 도구로는 AWS Lambda가 적당해보입니다.
- 달력을 다루는 도구 제공: 업무일(business days)은 국가와 지역마다 다를 수 있습니다. 시차도 존재합니다. 따라서 여러 지역 시장에 투자할 경우 날짜, 시간 정보를 효율적으로 다룰 수 있어야 합니다.
- 웹 인터페이스는 당분간 만들지 않을 예정입니다. 그대신 주피터 노트북에서 쉽게 사용할 수 있는 함수들을 제공하는데 집중할 예정입니다.
(TODO: 내용 계속 채워넣기)
매일 총 자산 가치(net asset value; NAV)를 합산하여 그래프로 보여줍니다. 이는 펀드의 단위 가격을 산정하는데 필수적인 데이터입니다.
(TODO: Prepare an illustration)
자산이 한가지 화폐 단위로 표기되는 경우에는 큰 어려움이 없습니다. 만약, 한국 주식만 보유하고 있다면 보유 종목의 총 가치와 원화 잔고를 합친 값이 총 자산 가치가 됩니다.
만약 다양한 화폐 단위로 표기되는 자산을 보유하고 있다면 가치 척도의 기준이 되는 화폐1를 정하고 그 화폐 기준으로 가치를 표기합니다. 예를 들어서, 한국 주식과 미국 주식을 보유하고 있고, 기준 화폐가 미국 달러(USD)라면 한국 주식 가격을 USD로 변환해서 합산해야 합니다.
(TODO: 사용법 계속 채워넣기)
>>> from finance.ext.search import search_listings
>>> results = search_listings("naver", "KODEX")
>>> next(results)
Listing(069500, KODEX 200, https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=069500)
>>> next(results)
Listing(091160, KODEX 반도체, https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=091160)
>>> next(results)
Listing(091170, KODEX 은행, https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=091170)
>>> # Or, we could make it as a list
>>> listings = list(results)>>> from finance.ext.profile import fetch_profile
>>> profile = fetch_profile("naver", "063170")
>>> profile.name
서울옥션
>>> profile.current_price
4300
>>> profile.eps
-494
>>> profile.bps
4290from finance.ext.dart import FinancialStatementRequest
fs = FinancialStatementRequest()
statements = fs.fetch(
"00788773", 2020, "11012", "OFS",
categorization_level1_key="fs_name",
categorization_level2_key="account_name")
statements["포괄손익계산서"]["당기순이익"].amount
balance_sheet = statements["재무상태표"]
debt_ratio = balance_sheet["부채총계"].amount / balance_sheet["자본총계"].amountfrom finance.ext.dart import get_listed_corporations, search_corporations
get_listed_corporations()
search_corporations("NAVER")>>> from from finance.ext.rapidapi.yahoo import *
>>> financials = get_financials("NET")
>>> financials.market_cap
25674999808
>>> financials.most_recent_yearly_earnings
{'date': 2019, 'revenue': 287022000, 'earnings': -105828000}
>>> financials.most_recent_quarterly_earnings
{'date': '3Q2020', 'revenue': 114162000, 'earnings': -26468000}
>>> historical_data = get_historical_data("MSFT")
>>> historical_data.first_trade_date
datetime.datetime(1986, 3, 13, 14, 30)
>>> profile = get_profile("TSLA")
>>> profile.sector
'Consumer Cyclical'finance create_allfinance insert_test_datafinance fetch_stock_values 009830.KS | finance import_stock_values 009830.KSThe fetch_stock_values command strictly fetches data from Google Finance as CSV, and the import_stock_values imports the structured data into the database.
docker run -d \
-p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres \
-e POSTGRES_PASSWORD=qwerasdf \
-e POSTGRES_DB=finance \
-v $HOME/postgres:/var/lib/postgresql/data \
-t postgres:10If you fail to build the psycopg2 package on Mac OS X with an error message saying the following,
ld: library not found for -lsslYou may want to build pscycopg2 as follows:
env LDFLAGS="-I/usr/local/opt/openssl/include -L/usr/local/opt/openssl/lib" pip install psycopg2That's assuming you have openssl installed in your system. If you are using brew you may install openssl as following:
brew install opensslSet SONAR_TOKEN environment variable on Travis CI repository settings. Refer this document for more details. Then you will need to set up sonar-project.properties file as described here.
코드에서는
base asset이라는 이름으로 부르고 있지만, 더 적당한 용어가 있다면 그것으로 대체할 용의가 있습니다.↩