#working directory : /home/stock

# reference site :
# https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader/wiki/Users-Guide?fbclid=IwAR2NI6fxeaM-8182lkeJv80O2CZHU3hjGt2So-zbq3V2De_mtf5NuNtv8Ck

# FinanceDataReader 설치 (런타임 유형: Python 3)

! pip install finance-datareader

import FinanceDataReader as fdr
fdr.__version__


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["axes.grid"] = True
plt.rcParams["figure.figsize"] = (16,8)

"""
Explanation: <a href="https://colab.research.google.com/github/Park-Youngjeung/Park-Youngjeung.github.io/blob/master/FinanceDataReader_%EC%97%AC%EB%9F%AC_%EC%A2%85%EB%AA%A9%EC%9D%98_%EA%B0%80%EA%B2%A9%EC%9D%84_%ED%95%9C%EB%B2%88%EC%97%90_%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EA%B8%B0%EC%9D%98_%EC%82%AC%EB%B3%B8.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
FinanceDataReader 여러 종목의 가격을 한번에 가져오기

종목별로 따로 가져와 리스트로 만들고
pd.concat()로 합쳐 하나의 DataFrame 으로 만들 수 있습니다
End of explanation
"""


import FinanceDataReader as fdr

# KB Finance(105560)
df = fdr.DataReader('105560', '2017-01-01', '2017-12-31')
df.head(15)

"""
Explanation: 한 종목의 가격 가져오기
End of explanation
"""


df_krx = fdr.StockListing('KRX')
tiker_list = list(df_krx.Symbol)

import os
os.chdir("..")
os.chdir("home")
os.getcwd()



df_krx.head()

# ticker 리스트의 종가(Close) 가져와 리스트로 만들기

import pandas as pd


df_list_volume = [fdr.DataReader(ticker, '2000-01-01', '2018-12-28')['Volume'] for ticker in tiker_list]

len(df_list_volume)

df_krx_name_code_list = []
for i in range(len(df_krx)):
    name_and_code= df_krx.iloc[i].Name + '(' + df_krx.iloc[i].Symbol + ')'
    df_krx_name_code_list.append(name_and_code)

# pd.concat()로 합치기
import pandas as pd
df_stock_data_volume=pd.concat(df_list_volume, axis=1)
df_stock_data_volume.columns = df_krx_name_code_list
#df_stock_data = df_stock_data.dropna()
df_stock_data_volume.head()

df_stock_data.tail()

df_stock_data_volume.to_csv('2000-2018_stock_data_volume.csv')
# df_krx.to_csv('krx_company_list_20181228.csv')

os.listdir()

"""
Explanation: 여러 종목의 종가(Close) 가져오기

ticker 리스트의 종가(Close) 가져와 리스트로 만들기
pd.concat()로 합치기
End of explanation
"""


# 정규화: 가격의 시작을 1.0 으로

df_norm = df / df.iloc[0]
df_norm.plot()

"""
Explanation: 개별 종목의 2017년 수익률 비교
End of explanation
"""


