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📊 3일차: Plotly를 활용한 시각화

오늘은 Python의 강력한 시각화 라이브러리인 Plotly를 사용하여 주식 데이터를 시각화하는 방법을 학습하고 구현해봄. 캔들스틱 차트를 기본으로 하여 이동평균선과 거래량을 함께 표시하는 대시보드 형태의 차트를 만듦.

Plotly Candlestick Chart

📊 캔들스틱 차트 구현

주식 데이터의 시가, 고가, 저가, 종가를 한눈에 파악할 수 있는 캔들스틱 차트를 기본으로 구성함.

기본 캔들스틱 차트:

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=df.index,
    open=df['Open'],
    high=df['High'],
    low=df['Low'],
    close=df['Close'],
    name='Price',
    increasing_line_color='#ff5252',  # 양봉 (상승)
    decreasing_line_color='#448aff'   # 음봉 (하락)
)])

fig.show()

📈 이동평균선 추가

주가 흐름을 파악하기 위해 5일, 20일, 60일 이동평균선을 차트에 추가함.

# 이동평균선 추가
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=df.index, 
    y=df['MA5'], 
    line=dict(color='#ffeb3b', width=1.5), 
    name='MA 5'
))

fig.add_trace(go.Scatter(
    x=df.index, 
    y=df['MA20'], 
    line=dict(color='#00e676', width=1.5), 
    name='MA 20'
))

fig.add_trace(go.Scatter(
    x=df.index, 
    y=df['MA60'], 
    line=dict(color='#e040fb', width=1.5), 
    name='MA 60'
))

📊 서브플롯 구성 (가격 + 거래량)

가격 차트 하단에 거래량(Volume)을 함께 표시하기 위해 make_subplots를 사용하여 영역을 나눔. shared_xaxes=True 설정을 통해 두 차트의 X축을 동기화함.

from plotly.subplots import make_subplots

# 2행 1열 서브플롯 생성
fig = make_subplots(
    rows=2, cols=1, 
    shared_xaxes=True, 
    vertical_spacing=0.03,
    subplot_titles=('SK Hynix Stock Price', 'Volume'),
    row_heights=[0.7, 0.3]
)

# 캔들스틱 차트 (상단)
fig.add_trace(go.Candlestick(
    x=df.index,
    open=df['Open'], high=df['High'],
    low=df['Low'], close=df['Close'],
    name='Price',
    increasing_line_color='#ff5252',
    decreasing_line_color='#448aff'
), row=1, col=1)

# 거래량 차트 (하단)
fig.add_trace(go.Bar(
    x=df.index, 
    y=df['Volume'],
    marker_color=colors,
    name='Volume',
    opacity=0.8
), row=2, col=1)

💡 주요 학습 내용

  1. Plotly 기본 사용법
    • go.Candlestick(): 캔들스틱 차트 생성
    • go.Scatter(): 선 그래프 (이동평균선)
    • go.Bar(): 막대 그래프 (거래량)
  2. 서브플롯 활용
    • make_subplots(): 여러 차트를 하나의 화면에 배치
    • shared_xaxes: X축 공유로 연동된 차트 구현

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