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📈 주식 정보 대시보드 팀 프로젝트 - 1일차

날짜: 2026년 2월 2일
목표: 프로젝트 계획 수립 및 개발 환경 구축
소요 시간: 약 4시간


1. 프로젝트 개요

프로젝트 목표

팀원별로 분석할 종목을 선정하고, 주식 데이터를 시각화하는 인터랙티브 대시보드를 개발하는 것을 목표로 함.

기본 정보

항목 내용
프로젝트명 주식 정보 대시보드
Generative AI 10기
데이터 분석 기간 2025.01.01 ~ 2025.12.31
기술 스택 Python, Plotly, Streamlit, FinanceDataReader, Pandas
개발 기간 5일

프로젝트 개요


2. 선정 종목

팀원별로 관심 있는 종목을 선정하여 분석을 진행하기로 함.

종목 리스트

  • SK하이닉스 (000660): 반도체/AI 시장 선도
  • 삼성전자 (005930): 국내 대표 전자/반도체
  • 카카오 (035720): 대표 IT 플랫폼
  • 마음AI (377480): AI 소프트웨어 전문
  • 솔트록스 (304100): AI 및 빅데이터 솔루션
  • 한글과컴퓨터 (030520): 소프트웨어 대표 기업

종목 선정 기준

  1. 성장성: AI 및 핵심 기술 섹터 중심의 종목을 선정함.
  2. 다양성: 플랫폼, 하드웨어, 소프트웨어를 고르게 포함함.
  3. 데이터 접근성: FinanceDataReader를 통해 수집이 용이한 종목임.

3. 개발 환경 구축

3-1. Python 가상환경 생성

프로젝트 독립성을 위해 가상환경(venv)을 생성하고 활성화함.

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
  • 이유: 프로젝트별 패키지 버전 관리와 배포 일관성을 위해 필수적임.

3-2. 필수 라이브러리 설치 및 기록

분석에 필요한 주요 라이브러리를 설치하고 버전을 기록함.

pip install finance-datareader plotly streamlit pandas
pip freeze > requirements.txt

3-3. 프로젝트 폴더 구조

소스 코드와 데이터를 체계적으로 관리하기 위해 폴더 구조를 설계함.

폴더 구조


4. 데이터 수집 및 분석 계획

4-1. 데이터 소스 (FinanceDataReader)

별도의 API 키 없이도 종목 코드를 활용해 즉시 데이터를 호출할 수 있는 FinanceDataReader 라이브러리를 사용함.

import FinanceDataReader as fdr

# 종목 데이터 수집 기초 예시
df = fdr.DataReader('000660', '2025-01-01', '2025-12-31')

4-2. 수집 항목 및 분석 기간

  • 수집 항목: Open(시가), High(고가), Low(저가), Close(종가), Volume(거래량) 등.
  • 분석 기간: 2025년 전체 데이터를 확보하여 이동평균선 등 기술적 분석에 활용함.

5. 학습 포인트 및 개발 로드맵

학습 내용 정리

  1. 환경 관리: 가상환경 구축과 requirements.txt를 활용한 협업 기초를 다짐.
  2. 데이터 식별: KRX 상장사 리스트를 조회하고 정확한 종목 코드를 확보함.
  3. 워크플로우: 데이터 수집부터 배포까지의 전체 파이프라인 단계를 명확히 정의함.

개발 프로세스 (5일)

개발 프로세스

  1. Day 1: 기획 및 환경 설정 (오늘 완료함)
  2. Day 2: 데이터 수집 및 이동평균선 전처리
  3. Day 3: Plotly 기반 캔들스틱/거래량 시각화
  4. Day 4: 대시보드 테마 및 레이아웃 최적화
  5. Day 5: Streamlit 실전 웹 배포

6. 마무리 및 회고

잘한 점

  • 명확한 분석 목표와 종목 선정을 빠르게 마침.
  • 표준화된 폴더 구조를 설계하여 협업 기반을 다졌음.

부족한 점 및 개선 사항

  • 추후 각 종목별 세부 분석 지표(RSI 등)를 추가로 논의할 필요가 있음.
  • 일정 관리를 위해 중간 점검 시간을 더 구체화해야 함.

첫날 기획 단계를 꼼꼼히 진행한 만큼, 내일부터 시작될 본격적인 데이터 수집 작업도 순조로울 것으로 기대함.

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