한국 ETF 대시보드 개발 프로젝트 (개발중)

개요

 코로나19 바이러스 확산으로 인해 세계 경제가 침체하고 제로금리 시대가 오면서 투자는 이제 선택이 아닌 필수인 시대가 도래했습니다. 주식 투자를 하는 개인이 폭발적으로 늘어나면서 2020년 초에는 ‘동학개미운동’이라는 말이 나올 정도였습니다. 하지만 그 속에는 주식을 처음 투자해보는 초보투자자들이 많습니다.

 ETF는 해당 투자자가 설정한 목표에 따라 투자를 할 수 있도록 다양한 종류로 구성이 되어있고, 집중투자뿐만 아니라 분산투자의 효과 또한 가지고 있어 안정적이면서도 고수익을 노려볼 수 있는 상품입니다. 따라서 종목을 선택하는 능력이 부족한 개인 투자자들에게 점점 인기를 얻고 있으며 그 시장규모도 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

 해외 거래소(특히 뉴욕 거래소)에 상장된 ETF들은 etf.com, etfdb.com 등의 전문 사이트에서 차트, 구성 종목, 분석내용 등 관련 정보를 자세히 찾아볼 수 있으나, 현재 한국거래소에 상장된 ETF를 전문적으로 다룬 사이트는 없는 실정입니다. 네이버, 다음 등의 포털사이트에서 증권시장에 대한 정보를 얻을 수 있지만, 시각화가 잘 되어있지 않아 초보자는 시장 동향을 파악하기 힘든 상황입니다.

 본 프로젝트로 개발한 웹 대시보드를 통해 많은 사용자들이 ETF 투자에 관심을 가지고, 건전한 투자 의식을 함양하기를 소망합니다.

개발 및 실행 환경

• Ubuntu 16.04
• Miniconda virtual environment
• MySQL

라이브러리

• plotly
• dash==1.17.0
• pykrx
• finance-datareader
• SQLAlchemy
• PyMySQL
• bs4, beautifulsoup4
• numpy, pandas

폴더 구조

├── README.md
├── app.py : dash 앱 정의파일
├── assets : css, 이미지 등을 저장하는 폴더 
├── callbacks.py : 콜백 함수 정의
├── config.json : 데이터베이스 정보 및 날짜 저장
├── index.py : 메인 화면 및 실행파일
├── lib
│   ├── getfromDB.py : 데이터를 이용해 그래프 생성
│   ├── pages.py : 페이지 레이아웃
│   └── update_data.py : 데이터 업데이트
├── requirements.txt : 필요한 패키지

실행 방법

실행 전 Mysql 데이터베이스 세팅 및 configure에 정보 입력

pip install -r requirements.txt

# 초기 데이터 수집 및 데이터 
python lib/update_data.py

# 서버 실행
python index.py

PyMySQL을 통한 데이터베이스 연동 함수

with open('config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)
    
HOSTNAME = config["MYSQL_INFO"]['HOSTNAME']
PORT     = config["MYSQL_INFO"]['PORT']
USERNAME = config["MYSQL_INFO"]['USERNAME']
PASSWORD = config["MYSQL_INFO"]['PASSWORD']
DATABASE = config["MYSQL_INFO"]['DATABASE']
CHARSET1 = config["MYSQL_INFO"]['CHARSET1']    # MySQL에서 사용할 캐릭터셋 이름
CHARSET2 = config["MYSQL_INFO"]['CHARSET2']    # Python에서 사용할 캐릭터셋 이름

# 적절한 sql문을 input으로 할당하면 해당 데이터베이스에서 sql을 실행한 결과값을 반환한다.
def get_data_from_db(sql):

    connection = pymysql.connect(
        host=HOSTNAME,
        user=USERNAME,
        password=PASSWORD,
        db=DATABASE,
        charset=CHARSET1)
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    cursor.close()

    return data

추후 업데이트 계획

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  • Portfolio 탭 추가:사용자별 희망 ETF를 본인 목록에 담아 예상 과거 수익률 및 종목 구성비율 표시 기능
  • 실시간 기능 추가: 실시간 주가 데이터를 반영
  • 예측 기능 추가: 머신러닝, 딥러닝 모델을 이용한 간단한 예측기능
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