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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

gdrive, gsheet, colab 연동

gdrive, gsheet, colab 연동

colab에서 gdrive의 폴더, 파일을 사용하기 위해 드라이브를 mount 해야 합니다.

colab 앱 설치

구글 드라이브 이동 -마우스 오른쪽 클릭으로 colab연결 (최초 한번으로 동일 유형의 파일은 자동으로 연결됩니다.)

마운트

드라이브 마운트를 위한 코드 실행을 위해서는 코드 자체를 직접입력하고 실행하는 방법과 colab에서 실행하는 방법이 있습니다.

직접실행

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
Mounted at /content/gdrive
연결할 디렉토리로 이동
%cd /content/gdrive/MyDrive/연결할 디렉토리이름/

colab에서 실행

다음 그림과 같이 colab에서 디렉토리를 마운트 할 수 있습니다.
위 그림의 gdrive 표시가 된 부분이 마운트를 위한 것으로 클릭으로 위의 코드가 자동으로 반환되며 이후 실행은 같습니다.

연결된 디렉토리의 파일 사용

사용자 정의 디렉토리나 파일을 연결할 수 있습니다. 만약 연결된 디렉토리에 파이썬의 사용자 정의 모듈을 사용하기 위해 다음 코드를 실행합니다.
import 사용자정의모듈이름

google sheet 연결

google sheet를 사용하기위해서는 다음의 권한 인증이 필요합니다.
 from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

import gspread
from google.auth import default
creds, _ = default()
 gc=gspread.authorize(creds)
다음은 google finance로부터의 kospi 주가 자료입니다. 다음 코드의 시트이름은 google sheet에서 주어진 이름을 사용합니다. 객체이름=gc.open('파일명').시트이름
wsh1=gc.open('stocData').sheet1
이 파일의 data를 호출하기 위해 .get_all_values()메서드를 사용합니다. 이 결과는 python의 list 형식입니다.
da0=wsh1.get_all_values()
da0[:3] 
 [['', 'Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'],
 ['KRX:KOSPI\n',
  '2010. 10. 12',
  '1892.27',
  '1893.13',
  '1857.93',
  '1868.04',
  '314695'],
 ['open', '2010. 10. 13', '1878.58', '1881.2', '1866.41', '1876.15', '317797']]
이 형식을 pandas DataFrame 형식으로 전환하고 날짜를 인덱스로 합니다.
 da1=pd.DataFrame(da0)
da2=da1.iloc[:, 1:]
da2.index=da1.iloc[:,0]
da2.shape
(2926, 6)
da2.tail(2)
0 1 2 3 4 5 6
2022. 9. 14 2390.47 2418.42 2381.5 2411.42 461507
2022. 9. 15 2416.01 2421.63 2401.83 2401.83 424110

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