일별 금/은 원자재 가격 분석 및 시각화

5조 2팀 프로그래머스 데이터 엔지니어링 데브코스 1차 팀 프로젝트

프로젝트 소개

안전자산으로 취급받는 원자재인 금/은의 일별 가격 변동을 나스닥 API를 이용하여 차트 형태로 제공하고, 기술적 분석을 이용한 원자재 매수/매도 신호를 제공하는 프로젝트

제공 서비스

1. 분석적 지표 테이블

• 최신 일자의 금 / 은 가격 데이터 기준 20일 이동평균선, 60일 이동평균선, 이동평균선 정배열에 따라 매수 / 매도를 표로 시각화

2. 전체 기간 금 / 은 데이터 선형회귀 및 산점도 그래프

• 고정된 기간의 두 종목 간 상관관계와 백분율 변화(1년)를 시각화

3. 설정한 기간 기준 일자 별 금 / 은 가격 추세 그래프

• 두 종목의 가격 범위를 정규화하여 상관관계를 볼 수 있는 그래프로서 원하는 일정 기간 동안의 시세 추이 시각화
• 금 / 은 개별 가격 추세 그래프

분석 결과

1. 선형회귀선 주변에 많은 점들이 분포 되어있고 금의 시세에 따라 은의 시세도 변동되는것을 볼 수 있다.

2. 선형회귀선의 기울기를 보았을 때 금의 변동에 따라 은은 많은 영향을 받는 것으로 보인다.

3. 기간별로 다르지만 단기적으로는 상관관계가 있다고 보기 어렵지만 장기적으로는 상관관계가 있다.

4. 일시적으로 많은 하락과 횡보 등은 있었으나 장기적으로는 우상향을 볼 수 있다.

참여 조원

• 공동 작업 : 백엔드 및 DB 구축 작업

1. 김찬우 : 데이터 시각화 및 프론트엔드 작업
2. 이태현 : API를 통한 데이터 수집 및 전처리
3. 김종욱 : API를 통한 데이터 수집 및 전처리, 테스트 코드 작성
4. 김성일 : API를 통한 데이터 수집 및 전처리, 테스트 코드 작성
5. 김동석 : 데이터 시각화 및 프론트엔드 작업

개발 과정

1. 나스닥 Open API를 통해 2013년 1월~ 2023년 5월 2일까지 금/은 가격 정보를 수집하여 DB로 저장
2. 받은 데이터를 정보로 활용하기 위한 전처리 작업 수행
3. 주식 차트 및 분석 결과 시각화 제공
4. 프로젝트 결과물 통합 실험 및 데모

활용 기술 및 프레임워크

1. front-end : html/css

- visualization : matplotlib, seaborn

2. back-end : Python, Django

- DB : AWS RDS MySQL
- Data Preprocessing : pandas, numpy

3. 협업 도구 : GitHub, Slack, Notion, Gather, Figma, ERDcloud

DB 스키마

1. PriceDashBoard_materialsmodel : 원자재 이름과 id

2. PriceDashBoard_materialspricemodel : 일자 기준 원자재 id와 가격 정보