주식분석(2), 퀀트에서 상관관계 분석(heatmap)

한글깨짐 현상때문에 분석보다 코드 수정이 더 시간이 훨씬 오래 걸렸다.

 

맷플롯플림과 씨본에서 한글을 사용하기 위해 폰트를 설치해야 한다.

 

1. 폰트 설치

!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf

 

2. 런타임 재시작

 

 

3. 코드 실행

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='NanumGothic') 

# 데이터 불러오기 및 처리
df = pd.read_csv('/content/sample_data/230630퀀트필터링.csv', error_bad_lines=False, encoding='euc-kr')
df_filled = df.fillna(0)

# 히트맵 그리기
plt.figure(figsize=(30, 15))
sns.heatmap(df_filled.corr(), annot=True)

# 그래프 출력
plt.show()

 

히트맵

 

히트맵 요약

 

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히트맵 2

230630퀀트필터링(영익,매출)나머지 삭제.csv

0.07MB

 

3개월 등락률이 영업이익>매출액 구간에 미묘하게 변화를 주지만 내가 찾던 만족은 아니었다.

 

참고

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='NanumGothic') 

# 데이터 불러오기 및 처리
df = pd.read_csv('/content/sample_data/230630퀀트필터링(영익,매출)나머지 삭제.csv', error_bad_lines=False, encoding='euc-kr')
df_filled = df.fillna(0)

# 히트맵 그리기
plt.figure(figsize=(30, 15))
sns.heatmap(df_filled.corr(), annot=True)

# 그래프 출력
plt.show()

 

영업이익과 매출액, 3개월 등락률의 상관관계

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_csv('/content/sample_data/230630퀀트필터링(영익,매출)나머지 삭제.csv', error_bad_lines=False, encoding='euc-kr')
df_filled = df.fillna(0)

X = df_filled.iloc[:, [10,11]].values
y = df_filled.iloc[:, 5].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#정규화
ss = StandardScaler()
ss.fit(X_train)
train_scaled = ss.transform(X_train)
test_scaled = ss.transform(X_test)

# 랜덤 포레스트 모델 생성 및 학습
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=3, random_state=42)

rf.fit(X_train, y_train)

# 변수 중요도 확인
importance = rf.feature_importances_

print("중요도 :", importance)

>>중요도 : [0.134 0.865]