요약파이썬과 주피터 노트북을 활용해서 주가 데이터를 받아온 다음, 시각화를 통해나스닥에 상장된 AI반도체 기업들의 주식에 대한 이동 평균, 일일 수익률, 종목 간 상관성을가시적으로 표현해볼 것이다. 전 단계인 데이터 준비와 전처리 과정은 이전 포스팅을 참고하자.  이동평균 (Moving Averages)보통 시계열 분석을 원래 데이터 그대로 수행하게 되면 추세가 오르락 내리락 하여가시성이 떨어지는 경우가 많다. 물론 실제 데이터가 그렇기 때문에 그것 역시 중요하지만,추세를 확인하고 싶을 때는 보통 이동 평균(Moving Averages)을 많이 사용한다.계속해서 바뀌는 가격을 일정 부분 평균으로 주기적으로 뭉쳐서 데이터를 부드럽게 만든다.ma_day = [10,20,50]for ma in ma_day: ..

개요이전 3개의 포스팅에서 연달아 엔비디아의 주식을 간단하게 분석해 보았다. 하지만 조금 더 깊고 넓게, 엔비디아가 포함된 한 산업군의 주가를 분석하는 것도 재미있을 것 같았다.흥미로운 상관관계가 있을지도 모르고, 조금 더 다양한 기법을 적용해볼 수도 있다.이번 글에서는 나스닥에 상장된 AI 반도체 산업 기업들의 주가 데이터를 가져와서간단하게 분포까지 확인해볼 것이다.  데이터 준비import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as snsimport yfinance as yfimport datetime as dt필요한 라이브러리를 import해준다. 보통 사이킷런 말고는 이렇게 미리 해놓는게 편한 듯. ..