9주차. 보충자료 - 데이터 수집 및 분석

투자의 기술/복잡계 투자론

9주차. 보충자료 - 데이터 수집 및 분석

Little Giant Hawk 2025. 5. 20. 22:53

9주차. 보충자료 - 시장 데이터 수집 및 분석

외부 기관 사이트에서 데이터를 수집할 때는 네트워크 트래픽의 부담과 데이터 접근 지연 등 기술적 문제가 발생할 수 있습니다.

기관마다 데이터 형식과 구조가 달라 통합 과정에서 많은 시간과 노력이 소요되며,
데이터 품질 문제(누락, 오류, 불일치 등)도 빈번하게 나타납니다.
또한, 데이터의 정의나 변수 명칭이 상이해 추가적인 정제와 표준화 작업이 필요합니다.

이런 복잡성은 분석의 정확성과 효율성에도 영향을 미칠 수 있습니다.

📋 Ⅰ. 실습 과정 및 목표

"시장 데이터 수집 및 분석"이라는 주제로 실무 중심의 학습과 자동화 구현을 동시에 목표합니다.
아래에 학습 과정의 구체적인 로드맵과, 최종 보고서 구성 목차를 미리 참고하기 바랍니다.

✅ 실습 중심의 학습 진행 로드맵

1단계. 시장 데이터 수집 및 저장 자동화

📌 목표: 다양한 유형의 시장 데이터를 자동으로 수집하고 엑셀로 저장하는 도구 구현

학습 항목
- 주요 공공 API (예: 한국은행, 통계청, FRED, Alpha Vantage 등) 사용법
- 종목별 시세 데이터 수집 (예: yfinance, Investing.com API 등)
- 정성 데이터 수집: 뉴스 크롤링 (Google News RSS, Naver 뉴스 등)
- 파일 저장: pandas.DataFrame.to_excel() 및 폴더 구조 설계
실습 과제
- Colab에서 ticker + 기간 입력 시, 주가/경제지표/뉴스 수집 및 Excel 저장 자동화 스크립트 작성

2단계. 데이터 정제 및 분석용 가공

📌 목표: 분석에 적합한 구조로 데이터를 전처리하고 정리

학습 항목
- 결측값 처리, 이상치 제거, 형 변환, datetime 처리
- 스케일링/정규화: StandardScaler, MinMaxScaler
- ML용 feature-label 분할
실습 과제
- 저장된 원시 엑셀 데이터를 불러와서 전처리 및 가공 → 정제본 저장

3단계. 기초 통계 분석 및 시각화

📌 목표: 데이터를 요약하고 주요 지표를 시각적으로 이해

학습 항목
- 기초 통계량 계산: 평균, 표준편차, 최대/최소 등
- 시각화 도구: matplotlib, seaborn, plotly, cufflinks 등
- 시계열 시각화: 이동평균선, 볼린저 밴드 등
실습 과제
- 수집된 주가/경제지표에 대해 시계열 시각화 리포트 생성

4단계. 분석 기법 적용 (정량+정성)

📌 목표: 기초 분석 도구를 적용해 현재 시장 및 종목 상태 진단

학습 항목
- 상관관계 분석, 단순/다중 회귀 분석
- 시계열 분석 (ADF Test, ARIMA 개념 학습)
- 뉴스 기반 감성분석 (간단한 TextBlob, KoNLPy 기반 감성분석 시도)
실습 과제
- 수집된 뉴스로 긍/부정 스코어화 → 주가와 시계열 비교 시각화
- 경제지표/주가 간 상관분석 및 회귀분석 결과 도출

5단계. 산업 및 시장 수준 종합 분석

📌 목표: 종목 → 산업 → 시장으로 확장된 다층적 분석 구조 학습

학습 항목
- 산업 분류 체계 이해 (GICS, KIS 산업 분류 등)
- 산업별 공통 데이터 수집 (수출입지표, 산업생산지수 등)
- 시장 동향 정리: 금리, 환율, 정책 등 매크로 지표
실습 과제
- A 종목이 속한 산업 + 시장 전반의 데이터 수집 및 비교 분석

6단계. 최종 보고서 자동 생성 시스템 구축

📌 목표: 입력(ticker, 기간) 기반으로 전 과정을 자동화해 PDF/Excel 보고서 생성

학습 항목
- 보고서 자동화 도구: pandas + matplotlib + jinja2 + pdfkit
- 템플릿 기반 리포트 출력: 정량 분석, 시각화, 코멘트 요약
- Colab에서 리포트 생성 및 Google Drive 연동 저장
실습 과제
- 전체 분석 흐름을 연결한 End-to-End 분석 자동화 노트북 완성

✅ 최종 보고서 구성안

항목	제목	세부 내용
[1]	시장 환경 및 거시경제 동향	- 금리, 환율, 유가, 주요 경제지표 (GDP, CPI, 실업률) - 정책 변화 및 글로벌 이슈 요약
[2]	산업 구조 및 동향 분석	- 산업 분류 및 포지셔닝 - 최근 산업 뉴스 요약 - 주요 경쟁사 비교
[3]	종목 펀더멘털 분석	- 재무 비율 (PER, PBR, ROE, 부채비율 등) - 최근 실적 및 전망 요약 - 뉴스/공시 요약
[4]	기술적 분석 (주가 추이)	- 주가 추세 및 이동평균선 - 변동성, 거래량, 이격도 - 주요 지지/저항 분석
[5]	종합 판단 및 투자 가이드	- 정량/정성 데이터 기반 종합 평가 - 리스크 요인 및 투자 타이밍 제안 - 단기/중기 전략 제안

🔄 연결 구조 흐름도 (전체 자동화 흐름)

[사용자 입력] → [데이터 수집 모듈] → [정제/가공] → [기초 분석/시각화] → [산업·시장 확장 분석] → [PDF/Excel 보고서 자동 출력]

📋 Ⅱ. Python 코드 템플릿

🧩 1. 기본형(Basic)

Colab 기반에서 실행 가능한 전체 분석 프로그램의 틀 를 먼저 잡고, 이후 각 파트를 확장하는 방식으로 진행하겠습니다.

제안하는 코드는 입력값(ticker, 기간)을 받아 데이터 수집부터 최종 보고서 출력까지의 End-to-End 자동화 분석 구조를 구성하고 있습니다.

이러한 간단한 틀을 먼저 살펴보려면 다음 코드를 다운로드 할 수 있습니다.
📁 시장 데이터 분석 자동화 프로그램 템플릿 v0.0_Basic

Market_Analysis_v0_0_Basic.ipynb

✅ 이후 자체 확장 포인트 안내

단계	확장 방향
[1] 데이터 수집	한국은행, 통계청 등 추가 API 연동 (산업생산지수, 수출입, 소비자심리지수 등)
[2] 정제	`scikit-learn` 기반 스케일링, 이상치 제거, ML용 가공 기능 추가
[3] 분석	회귀분석, 상관 분석, 시계열 분석, ML 기반 예측 (RandomForest, LSTM 등)
[4] 시각화	Plotly 인터랙티브 차트, 산업 비교 대시보드
[5] 보고서	PDF로 자동 변환 (`pdfkit`, `jinja2` 기반) + Google Drive 자동 업로드

🔄 Google Colab 사용 팁

Colab에서 실행 시 반드시 Google Drive에 보고서 폴더를 연결한 후 실행해야 합니다.

🧩 2. 템플릿(Template)

본 실습의 최종 보고서에는 시스템 사고의 아케타입 진단 결과, 괘 변화 관점에서의 유의사항 가이드도 포함하고자 합니다.
이 경우, 데이터 수집과 분석 부분의 코드도 적절하게 추가 혹은 수정이 요구됩니다.

1. 통합 반영(안)

✅ 반영 항목 1: 시스템 사고 아케타입 진단

목표: 시장/산업/기업의 구조적 문제 반복 패턴을 파악
적용 위치:

[5] 산업 및 시장 분석 단계에 시스템 아케타입(예: "성장의 한계", "문제 해결의 실패", "좋은 의도의 역효과" 등)을 대입
분석 방식:
- 산업/기업 뉴스나 재무 데이터의 반복적 패턴 탐지
- 시스템 사고 도식으로 피드백 루프 시각화 (예: causal loop diagram)
- 결과 요약은 보고서의 “시스템 구조적 리스크 진단” 항목으로 구성

✅ 반영 항목 2: 괘(卦) 변화 관점의 유의사항 가이드

목표: 정성 정보 및 비정형 변화 속에서 방향성 전환 포착
적용 위치:

[3] 정성 데이터 수집 단계에서 뉴스/이슈 흐름의 형세 전환, 기류의 전이 징후 포착
[8] 종합 판단 및 가이드 단계에서 "괘 변화" 모델 기반 시장의 잠재적 전환 국면 해석
기법 예시:
- 시계열 뉴스 흐름의 정서/의도 변화 감지
- 시장/정책/기업 활동의 “형”과 “세” 해석을 통한 방향 전환 판단
- 이를 바탕으로 보고서에 “형세 변화 진단 및 투자 유의사항” 항목 추가

📄 최종 보고서 목차 조정안

시장 환경 및 거시경제 동향
산업 구조 및 산업동향 분석
펀더멘털 분석 및 기업 진단
주가 및 기술적 흐름 분석
시스템 사고 관점의 구조적 진단
형세 변화 및 괘 변화 관점의 유의사항 가이드
장단기 주가 전망 및 투자 전략 제언
부록: 데이터 요약, 시각화, 분석 로그

2. 시장 분석 자동화 템플릿 v0.1

[0] 환경 준비 및 패키지 불러오기

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import datetime
import os

# 시각화
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 경고 제거
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 결과 저장용 디렉토리 생성
os.makedirs("output", exist_ok=True)

[1] 사용자 입력 설정

# 수집 대상 입력
ticker = "AAPL"
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"

[2] 주가 데이터 수집 및 저장

def fetch_price_data(ticker, start, end):
    data = yf.download(ticker, start=start, end=end)
    data.to_excel(f"./output/{ticker}_raw_price.xlsx")
    return data

raw_data = fetch_price_data(ticker, start_date, end_date)
raw_data.tail()

[3] 데이터 정제 및 리턴 계산

def clean_data(df):
    df = df.dropna()
    df['Return'] = df['Close'].pct_change()
    return df

cleaned_data = clean_data(raw_data)
cleaned_data.to_excel(f"./output/{ticker}_cleaned.xlsx")
cleaned_data.tail()

[4] 기초 통계 분석 및 시각화

def basic_statistics(df):
    stats = {
        '평균 수익률': df['Return'].mean(),
        '수익률 표준편차': df['Return'].std(),
        '최대 상승률': df['Return'].max(),
        '최대 하락률': df['Return'].min()
    }
    return pd.DataFrame([stats])

basic_stats = basic_statistics(cleaned_data)
basic_stats.to_excel(f"./output/{ticker}_basic_stats.xlsx")
basic_stats

[5] 정성 분석 (뉴스 기반 흐름 진단)

이 단계는 향후 뉴스 수집/분석 모듈 추가 시 확장 가능

def placeholder_for_news_analysis():
    print("[TODO] 뉴스 및 이슈 흐름 분석으로 시장 형세를 진단할 예정입니다.")

placeholder_for_news_analysis()

[6] 시스템 사고 아케타입 진단 (기초 구조)

# 진단 프레임 예시 (향후 구조적 루프 감지로 자동화 가능)
system_archetype_flags = {
    "성장의 한계": False,
    "문제 해결의 실패": False,
    "좋은 의도의 역효과": False,
    "지연된 반응": False
}

def diagnose_archetype_example(price_df):
    if price_df['Return'].rolling(60).mean().iloc[-1] < 0:
        system_archetype_flags["성장의 한계"] = True
    return system_archetype_flags

archetype_result = diagnose_archetype_example(cleaned_data)
archetype_result

[7] 괘 변화 관점 분석 (정성 흐름 분석 기반 추후 확장)

def energetic_shift_warning(price_df):
    recent_vol = price_df['Return'].rolling(10).std().iloc[-1]
    avg_vol = price_df['Return'].rolling(60).std().mean()
    if recent_vol > avg_vol * 1.5:
        return "⚠️ 괘 변화 가능성: 에너지 전환/변동성이 급증했습니다."
    else:
        return "형세 안정 상태입니다."

energetic_shift_warning(cleaned_data)

[8] 보고서 저장

with pd.ExcelWriter(f"./output/{ticker}_analysis_report_v0_1.xlsx") as writer:
    raw_data.to_excel(writer, sheet_name="원시 데이터")
    cleaned_data.to_excel(writer, sheet_name="정제 데이터")
    basic_stats.to_excel(writer, sheet_name="기초 통계")
    pd.DataFrame([archetype_result]).to_excel(writer, sheet_name="시스템 사고 진단")

📁 Colab 기반 .ipynb 내용을 기준으로, 시스템 사고 아케타입 진단과 주역(괘 변화) 관점의 분석 가이드를 반영한 v0.1 템플릿을 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.1_Template.ipynb

0.01MB

Ⅲ. 템플릿 확장

🧩 1. 외부 데이터 수집 연동

✅ 공공데이터 연동을 위한 API 키를 적용하고, 뉴스 정성 데이터 등 데이터 수집 부분을 완성하기 위해 먼저 아래 사이트를 방문하여 OpenAPI 서비스를 요청하고 API 키를 발급받아야 합니다.

📌 주요 구현 내용(v0.2)

주가 및 거래량 데이터 수집 (Yahoo Finance 기반)
한국은행 CPI 데이터 수집 (공공 API 연동)
뉴스 기반 정성 정보 수집 (Google News RSS 활용)
데이터 정제 및 수익률 계산
시스템 사고 아케타입 진단 로직 (성장 한계, 지연된 반응 등)
괘 변화(형세 전환) 경고 로직 (변동성 기반)
통합 보고서(Excel) 저장

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.2 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.2.ipynb

0.00MB

🧩 2. 산업 구조 및 추가 경제지표 분석

✅ 이번 버전(v0.3)에는 다음 항목이 포함되었습니다:

📌 주요 구현 내용(v0.3)

주가 및 거래량 데이터 수집 – Yahoo Finance
한국은행 CPI 데이터 수집 – 공공 API 적용
뉴스 정성 정보 수집 – Google News RSS
시스템 사고 아케타입 진단 – 성장의 한계, 지연된 반응 등
괘 변화 경고 시스템 – 변동성 기반 형세 전환 탐지
산업 구조 모의 데이터 분석 – 실제 API 연동 대비용 예비 구조 설계
엑셀 기반 통합 보고서 생성 – 시트별 항목 분리 저장

📁 저장 경로 및 파일

결과 보고서: ./output/AAPL_analysis_report_v0_3.xlsx
구성 시트:
- 원시 데이터
- 정제 데이터
- CPI 지표
- 뉴스 요약
- 시스템 사고 진단
- 괘 분석
- 산업 구조 분석

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.3 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.3.ipynb

0.00MB

🧩 3. 정량 및 정성 분석 확장

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v0.4 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 확장 내용(v0.4)

정량 분석 기능 추가
- 수익률 기반 상관분석, 단순선형회귀 (종가 vs 거래량)
정성 분석 고도화
- 뉴스 제목 기반 간단 감성 분석 (TextBlob 활용, polarity 점수)
보고서 확장
- 감성 점수, 회귀계수 및 상관계수 결과를 통합 엑셀 보고서에 저장

🧩 참고 사항 1

TextBlob과 yfinance는 사전 설치 필요:
pip install textblob yfinance python -m textblob.download_corpora
한국 데이터 적용 시 뉴스 키워드 한글 처리, 산업 구조 API 실제 적용 등은 차후 단계에서 구현해야 합니다.

✅ 참고 사항 2: 한국은행 ECOS `StatisticSearch` 파라미터 구성

API 공식 문서 기준 구조는 다음과 같습니다:

https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticSearch/{API키}/json/kr/{시작번호}/{끝번호}/{통계표코드}/{항목코드}/{주기}/{시작일자}/{종료일자}

각 항목의 의미는 다음과 같습니다:

항목	의미
통계표 코드 (`901Y009`)	소비자물가지수(CPI)
항목 코드 (`2000001`)	전국 소비자물가지수
주기 (`M`)	월간
시작일 (`201901`)	2019년 1월
종료일 (`202412`)	2024년 12월

주의할 점: 항목 코드는 통계표 코드에 따라 유효한 값이어야 합니다.

오류 발생 시 print(res.text) 결과 복사하여 공유 → API가 반환하는 실제 오류 메시지를 바탕으로 파라미터 조정

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.4 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.4.ipynb

0.01MB

※ 참고로 오류를 처리하는 과정에서 코드 버전의 혼동이 발생하여 v0.5는 없습니다.

🧩 4. 시계열 예측 및 산업구조 진단

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v0.6 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 확장 내용(v0.6)

시계열 예측 (ARIMA 기본형):
- statsmodels 기반으로 ARIMA(5,1,0) 모델 적용.
- 5일 간의 종가 예측값 생성 및 보고서에 포함.
산업 구조 진단 모듈 (모의):
- 산업별 성장률, 위험도, 시장 지배력 항목 포함한 mock_industry_analysis() 추가.
- 향후 실제 산업 데이터로 대체 가능하게 설계.
보고서 저장 통합:
- Google Drive 내 폴더에 모든 분석 결과를 하나의 Excel 파일({TICKER}_analysis_report_v0_6.xlsx)로 저장.
- 총 10개 시트 구성 (원시/정제 데이터, CPI, 뉴스, 시스템 사고 진단, 괘 분석, 산업 구조, 통계 분석, 회귀 분석, ARIMA 예측 등).

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.6 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.6.ipynb

0.01MB

🧩 5. 시각화 모듈 설계 및 코드 구현

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v0.7 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v0.7)

구분	변경 내용
✅ 시계열 예측	`pmdarima`의 `auto_arima`로 모델 자동 최적화
✅ 예측 기간	사용자 지정 가능 (기본 5일 → `FORECAST_PERIOD`)
✅ 예측 결과 저장	날짜 인덱스 포함 Excel 저장
✅ 로그 남김	예측 모델 요약 및 AIC 출력

🔧 주의사항

pmdarima가 설치되어 있어야 합니다. Colab에서 다음 명령어로 설치 가능:

!pip install pmdarima

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.7 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.7.ipynb

0.01MB

🧩 6. 예측 결과 시각화 및 예측 오차 평가

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v0.8 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v0.8)

시계열 예측 다중 종목 확장 + 시각화 + RMSE
이전 기능 유지 및 보고서 포함 저장

🔧 주의사항:

Colab에서 다음 오류(UnicodeEncodeError)가 발생한 경우, 그 이유는 보통 RSS 피드에서 수집한 뉴스 데이터에 포함된 비정상적인(불완전한 유니코드) 문자 때문에 발생합니다.
특히 feedparser로 파싱한 데이터에는 종종 이런 UTF-8 surrogate pair 오류가 섞여 있을 수 있고, pandas.to_excel()이 이를 처리하지 못할 경우 문제가 생깁니다.

🛠 뉴스 제목에 있는 유니코드 비정상 문자를 제거 혹은 안전하게 디코딩하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 가장 실용적인 방법은 encode('utf-8', 'ignore').decode('utf-8') 방식으로 깨진 문자를 무시하고 정리하는 것입니다.

작성된 v0.8 코드는 이 해결방안의 코드를 fetch_news_rss() 함수에 반영해 두었습니다.

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.8 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.8.ipynb

0.01MB

🧩 7. 프로그램 신뢰성 제고 수정

✅ 수집하는 외부 데이터는 그 과정에서 여러가지 상황과 원인에 따라 발생합니다. 오류 처리를 충실히 해서 좀 더 견고한 시스템으로 만들기 위하여 이번 버전에서는 몇 가지 개선을 수행합니다.

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v0.9 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v0.9)

텍스트 정리 유틸 별도 함수로 모듈화
뉴스 수집 오류 무시 처리 강화
이전 기능 유지 및 보고서 포함 저장

🔧 주의사항:

코드에 forecast.index가 존재하지 않아 plt.plot() 시 오류가 발생할 수 있습니다. ARIMA.forecast()는 pandas.Series를 반환하긴 하지만, index는 기본적으로 자동 생성된 정수형일 수 있어 series의 시계열 datetime 인덱스와 맞지 않아 에러가 발생할 수 있습니다.

🛠 테스트 구간의 인덱스(test.index)를 그대로 예측값에 붙여서 시계열적으로 정렬되도록 처리하도록 수정한 run_arima_forecast() 함수 코드를 포함시켰습니다.

🔍 요점 정리

.forecast() 결과는 기본적으로 DatetimeIndex가 없을 수 있으므로 test.index를 명시적으로 부여해야 합니다.
위 방식은 시계열 시각화 시 일관된 x축 구간 유지에도 유리합니다.

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v0.9 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v0.9.ipynb

0.01MB

🧩 8. 산업 구조 분석 등 확장

✅ 산업구조 분석은 아래 참고 사항에서 설명하는 이유로 확장이 쉽지 않습니다. 따라서 '산업 대표 지표(성장률, 위험도 등)'를 모의 데이터로 간략화해서 진행하고 추후 확장하도록 합니다.

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v1.0 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v1.0)

산업 구조 분석 확장(산업별 성장률 상위 3개 산업을 우선 분석 대상으로 자동 지정)
산업별 성장률 계산, 위험도 평가, 텍스트 마이닝 추가

산업구조 분석 자동화가 어려운 이유

다양한 데이터 소스 필요
- 산업별 생산량, 매출, 시장 점유율, 기술 변화, 규제 동향 등 다층적 데이터가 필요합니다.
- 공공 데이터, 산업 리포트, 기업 공시, 시장 조사 등 여러 출처를 결합해야 합니다.
복잡한 분석 기법 요구
- 산업 내 경쟁 구도 파악, 성장률 및 위험도 평가, 기술 혁신 트렌드 등 정량/정성 데이터를 아우르는 모델링 필요.
- 시계열 변화, 네트워크 분석, 텍스트 마이닝 등이 활용됩니다.
동적 변화 반영
- 산업 환경은 경제, 정책, 기술 변화에 따라 급변합니다.
- 최신 데이터 수집과 실시간 반영, 변화 감지가 중요합니다.

현실적 접근 방법

초기 단계에선 '산업 대표 지표(성장률, 위험도 등)'를 모의 데이터로 간략화해서 진행하고,
점차 실제 공공 데이터(KOSIS, 산업통상자원부 등)와 기업 데이터 결합해 확장하는 게 좋습니다.

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v1.0 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v1.0.ipynb

0.01MB

🧩 9. 프로그램 신뢰성 제고 수정

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v1.1 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v1.1)

산업 구조 분석 확장
산업별 성장률 계산, 위험도 평가, 텍스트 마이닝 추가
산업/종목 레벨 리스크 관리 분석 모듈 추가 (변동성, 신용잔고 기반)

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v1.1 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v1.1.ipynb

0.01MB

🧩 10. 코드 리팩토링

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v1.2 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v1.2) - 성능 향상 및 코드 품질 개선 목록

API 요청 예외 처리 강화: API 요청 실패나 JSON 응답 구조 변경 시 전체 시스템 중단 위험 제거
뉴스 감성 분석 결과 안정성 개선: 일부 뉴스 항목 누락 시 오류 발생 방지
산업별 뉴스 분석 반복 요청 제한: 산업별로 한 번만 분석하고 결과 캐시 효율성 제고
시각화 코드 함수화 및 중복 제거: 매 종목별로 동일한 시각화 반복 수행 코드 공통 분리 정의
보고서 파일명에 날짜 포함: 실행 시마다 같은 파일 덮어쓰기 방지
로컬 실행 시 Google Drive 마운트 건너뛰기 옵션: Colab 이외 환경에서 실행 가능
**종합 리포트 요약 시트 추가: 주요 지표를 요약한 시트 생성

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v1.21 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v1.2.1.ipynb

0.01MB

🧩 11. 예측모델 강화 및 통합

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v1.44 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v1.44)

Prophet, SARIMAX, LSTM 기반 예측 모델 포함
statsmodels ARIMA 사용 (auto_arima 제거)
예측 모델 비교 기능 포함
forecast_with_arima(), forecast_with_sarimax()의 RMSE 계산 오류 수정
Prophet 모델의 기간 mismatch 보완
LSTM 입력 및 출력 정렬 개선
fetch_price_data, clean_data, analyze_industry, analyze_volatility_risk 함수 정의 추가

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v1.44 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v1.44.ipynb

0.01MB

🧩 12. 산업 구조 분석 모듈 고도화

✅ 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 v1.5 버전에서는 다음 주요 기능이 추가 및 개선되었습니다:

📌 주요 변경 내용(v1.5)

1. 산업 세부 속성 확장 및 분석 변수 추가

산업 속성에 다음 항목 추가:
- 산업 라이프사이클 단계: 성장기 / 성숙기 / 쇠퇴기
- 진입장벽: 높음 / 중간 / 낮음
- 기술집약도: 고 / 중 / 저
해당 정보는 INDUSTRY_LIFECYCLE, INDUSTRY_ENTRY_BARRIER, INDUSTRY_TECH_INTENSITY 딕셔너리로 관리.

2. 산업 경쟁 강도 정성 평가 알고리즘 추가

Porter’s Five Forces 기반 간이 경쟁 강도 스코어 계산:
- 위험도: 높음(3), 중간(2), 낮음(1)
- 진입장벽: 낮음(3), 중간(2), 높음(1)
- 시장 지배력: 약함(3), 중간(2), 강함(1)
경쟁강도 점수 = 위험도 점수 + 진입장벽 점수 + 시장 지배력 점수
점수 총합으로 산업 경쟁 강도 등급을 평가:
- 3~4: 낮음
- 5~6: 중간
- 7~9: 높음

3. `analyze_industry` 함수 업데이트

위 속성과 분석 결과가 포함된 DataFrame 반환
보고서 sheet_name="산업 구조 분석"에 함께 기록됨

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v1.5 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Market_Analysis_v1.5.ipynb

0.01MB

✅ v1.5의 향후 확장 고려사항

예측 모델 비교 (ARIMA, SARIMAX, Prophet, LSTM)
각 모델별 RMSE 출력 및 예측 결과 비교 가능.
정성 분석
산업 분석, 리스크 분석, 시스템 사고 아케타입 및 괘 변화 진단 통합.
엑셀 보고서 자동 저장
Ticker별 시트로 구성된 종합 보고서 자동 생성.

✅ v2.0으로의 모듈화 필요성(v1.5는 모놀리식(monolithic) 구조 한계)

현재 v1.5는 외부라이브러리에 대한 예외처리 미비, 데이터 수집 및 전처리 함수 허약 등으로 오류 견고성(Fault Tolerance)이 부족함.
또한 모델별 함수를 분리한 모듈화 부족, 파라미터 및 설정이 하드코딩 되어 **모듈화(Modularity) 및 확장성이 부족함.
테스트 루틴 및 로깅 부족하여 지속적인 개선을 해나가기에 더 많은 노력을 필요로 할 수 있어 다음 목표의 v2.0을 제안함.

항목	v1.5 상태	v2.0 목표	차이점 설명
모듈 분리	❌ 전체가 하나의 파일	✅ 분석, 예측, 로깅 등 분리	테스트/유지보수가 어렵고 재활용성 낮음
로깅 시스템	❌ 없음	✅ logging 사용	에러 추적 및 배포 환경에서 필수
오류 핸들링 구조화	⚠️ 일부 try-except	✅ 모든 모듈에 견고한 오류 관리	예측 모델 실패 시 대응 불완전
클래스 기반 구조	❌ 없음	✅ 클래스/모듈 단위	설정 재사용과 DI(의존성 주입) 구조에 적합
로컬 실행 기반 구성	❌ Colab 전용	✅ `main.py`, `config.py` 중심 로컬 실행	운영 자동화/스케줄링 등에 적합하지 않음
모듈간 의존성 최소화	❌ 높음	✅ 낮음	테스트 분리 및 병렬 확장 불가
테스트 코드 (unittest)	❌ 없음	✅ 테스트 파일 포함	향후 검증 및 CI/CD에 필요

📋 Ⅳ. 모듈식 코드 템플릿

🔜 v2.0 소개(리팩토링)

v2.0은 “내부 오류 처리 강화 + 모듈별 분리 + 로깅 도입을 포함한 로컬 실행 기반 구조”임.
v2.0에서는 다음과 같이 전체적인 구조와 안정성을 개선합니다:

0. 설정 및 라이브러리: 설정값, 경로, 로깅
1. 유틸 함수 모듈화 (데이터 수집/정제)
2. 예측 모델 모듈화 (ARIMA, Prophet, SARIMAX, LSTM)
3. 산업 분석, 리스크 분석, 아케타입 진단 등 기능 모듈화
4. 통합 분석 실행 메인 루프
5. 예외처리, 로깅 확인 및 Excel 저장 구조

🔜 v2.0 구성 및 주요 파일

market_analysis_v1.5 구성 고려 사항
- ✅ 독립 실행 가능한 main.py:
- ✅ 설정은 config.py로 분리
- ✅ 분석/예측 기능은 모듈화 (modules/)
- ✅ 로깅 포함 (logger.py)
- ✅ 확장성과 유지보수에 최적화
시스템 구성
✅ 구조 요약
├── main.py # 실행 진입점
├── config.py # 설정값 관리 (conf.ini)
├── logger.py # 로깅 설정
├── modules/ # 기능별 모듈 분리
│ ├── fetcher.py # 가격 데이터 수집
│ ├── preprocessor.py # 데이터 정제 및 전처리
│ ├── analyzer.py # 산업 및 리스크 분석
│ ├── forecaster.py # 예측 모델 (ARIMA/Prophet/SARIMAX/LSTM)
│ ├── utils.py # 공통 유틸 함수
│ └── reporter.py # 결과 저장 및 리포트 생성
├── conf.ini # 환경 설정 파일
├── logs/market_analysis.log # 실행 로그
└── results/ # 분석 결과 저장
🧩 주요 파일 개요:
- main.py: 실행 진입점에서 config, logger, 각 모듈 호출
- conf.ini: BASE_PATH, TICKERS, 기간, 예측 기간 등 설정
- logger.py: 로그 저장 경로 및 레벨 설정
- modules/*.py: 기능별 모듈화 및 재사용 가능성 확대
✅ 주요 기술 스택:
- Windows 11 + Python 3.7 + Anaconda
- yfinance, Prophet, statsmodels, keras, pandas 등 활용
- 로컬 실행 중심 구조 (Google Drive 미사용)
⚙️ 설치 필요 패키지

pip install -r requirements.txt

그 외 상세 정보는 다음 파일 참조

📄 README.md
📄 requirements.txt

📁 시장 데이터 수집 및 분석 자동화 시스템 버전 v2.0(.zip) 코드는 아래에서 다운로드 받을 수 있습니다.

market_analysis_v2.0.zip

0.01MB

🔜 v2.0 다음 확장 후보

결과 시각화
- 예측 결과 및 실제 종가 그래프 비교 (matplotlib or plotly)
- 산업별/리스크별 히트맵 또는 분포도
보고서 PDF 자동화
- xlsx2pdf 혹은 reportlab, pdfkit 기반 PDF 보고서 변환 모듈
GUI Dashboard
- streamlit, gradio, dash 등 활용한 대시보드 구성
백테스트 모듈 통합
- 현재 모델 성능 외 실제 매매전략 시뮬레이션 결과 비교용 추가
다국어 보고서 출력 지원
- 한국어/영어 템플릿 설정

25.05.20.
Hoyal Horus Hawks

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