주봉 MACD 골든크로스란? 6·13·5 설정으로 ETF 추세 읽는 법

이미지
 ETF를 살 때 가장 고민되는 건 “언제 사야 하나” 입니다. 좋은 ETF를 골랐어도 하락이 이어지는 중간에 사면 한참을 버텨야 합니다. 그래서 저는 매수 후보를 고를 때 주봉 MACD 골든크로스 를 확인합니다. 이 글에서는 MACD가 무엇인지, 왜 일봉이 아니라 주봉을 보는지, 그리고 왜 기본값(12·26·9) 대신 6·13·5를 쓰는지 정리해 보겠습니다. 1. MACD는 “두 평균선의 거리”입니다 MACD는 이름이 어렵지만 원리는 간단합니다. 짧은 평균선에서 긴 평균선을 빼서 , 두 선이 얼마나 벌어져 있는지 보는 지표입니다. MACD선 = 짧은 지수이동평균(EMA) − 긴 지수이동평균 시그널선 = MACD선을 다시 평균 낸 선 히스토그램 = MACD선 − 시그널선 (막대로 표시) 최근 가격이 오르면 짧은 평균선이 긴 평균선보다 먼저 올라가서 MACD가 커집니다. 반대로 내리면 MACD가 작아집니다. 즉 MACD는 추세의 힘이 세지는지, 약해지는지 를 보여주는 지표입니다. 2. 골든크로스는 “힘이 다시 붙기 시작했다”는 신호 MACD선이 시그널선을 아래에서 위로 뚫고 올라가는 순간 을 골든크로스라고 합니다. 히스토그램으로 보면 막대가 0 아래(음수)에서 0 위(양수)로 바뀌는 지점입니다. 쉬운 비유를 들면 이렇습니다. 자동차가 느려지다가 다시 가속 페달을 밟기 시작한 순간입니다. 아직 속도가 빠르지는 않지만, 방향이 바뀌었다는 뜻이죠. 반대로 위에서 아래로 뚫고 내려가면 데드크로스 라고 하고, 힘이 빠지기 시작했다는 신호로 봅니다. 3. 왜 일봉이 아니라 주봉인가 일봉(하루 단위) MACD는 신호가 자주 나옵니다. 하루 이틀 오르면 골든크로스, 다시 이틀 내리면 데드크로스가 나오는 식이라, 신호를 따라가다 보면 사고팔기만 반복하기 쉽습니다. 주봉(일주일 단위)은 일주일치 움직임을 한 막대로 묶기 때문에 자잘한 흔들림이 걸러집니다 . 신호는 드물지만, 한 번 나오면 방향이 비교적 오래 이어지는 편입니다. ETF처럼 여러...
댓글 쓰기

7편. 실전 자동화 3: 크롤링한 데이터 깔끔하게 엑셀 표로 정리하기 (Pandas 실전)

크롤링 데이터 엑셀 표로 정리 - 실전 자동화 3편 · Pandas 실전




지난 6편에서는 매일 아침 내가 원하는 키워드의 뉴스 기사 제목과 링크를 자동으로 긁어오는 웹 크롤링 코드를 만들어 보았습니다.

 까만 콘솔 창에 결과가 좌르륵 쏟아질 때의 쾌감은 이루 말할 수 없죠. 하지만 실무에서 그 까만 화면을 그대로 팀원들에게 공유하거나 보고서로 제출할 수는 없습니다.

우리가 데이터를 수집하는 진짜 목적은 그 정보를 '활용'하기 위함입니다. 

그러려면 수집한 데이터를 깔끔한 엑셀(Excel) 파일로 저장해 두어야 합니다. 제가 처음 크롤링을 성공했을 때는 이 방법을 몰라, 화면에 출력된 텍스트를 마우스로 드래그해서 엑셀에 직접 복사하고 붙여넣는 반쪽짜리 자동화를 했었습니다.

하지만 오늘 소개할 파이썬의 핵심 무기, 판다스(Pandas) 라이브러리를 만나면 단 몇 줄의 코드만으로 흩어진 데이터를 완벽한 표(Table) 형태로 저장할 수 있습니다.

 오늘은 6편의 크롤링 코드에 판다스를 결합하여, 나만의 자동화된 엑셀 리포트 생성기를 완성하는 과정을 단계별로 명확하게 알아보겠습니다.

판다스(Pandas), 데이터를 다루는 마법의 엑셀 도구

앞서 5편(엑셀 병합)에서도 잠깐 등장했던 판다스는, 쉽게 말해 '파이썬 안에서 돌아가는 가상의 엑셀'입니다. 방대한 데이터를 표 형태로 만들고, 더하고, 빼고, 필터링하는 데 압도적인 성능을 자랑합니다.

판다스에서 가장 중요한 개념은 데이터프레임(DataFrame)입니다. 이름은 거창하지만, 사실 우리가 매일 보는 엑셀의 '행(가로)'과 '열(세로)'로 이루어진 표 구조를 부르는 말일 뿐입니다. 우리는 크롤링으로 수집한 기사 제목들을 '제목 열'에, 기사 주소를 '링크 열'에 줄을 맞춰 집어넣기만 하면 됩니다.

수집한 데이터 표로 만들기 (Step-by-Step)

지난 시간에 사용했던 리플릿(Replit) 환경을 열고, 6편의 코드 아래에 판다스를 덧붙여 보겠습니다. 데이터를 저장하려면 먼저 텍스트를 담아둘 빈 상자(리스트)를 만드는 것부터 시작합니다.

1단계: 데이터를 담을 빈 상자 준비하기 코드 맨 위에 제목과 링크를 따로 모아둘 빈 리스트를 만듭니다.

title_list = [] link_list = []

2단계: 크롤링하면서 상자에 차곡차곡 담기 지난번 작성했던 for 반복문 안에서 print로 화면에 출력만 하던 것을, append 명령어를 사용해 방금 만든 빈 상자에 하나씩 담아줍니다.

for article in articles: title = article.get_text() link = article.attrs["href"]

# 텍스트를 화면에 띄우는 대신 상자에 추가합니다.
title_list.append(title)
link_list.append(link)

3단계: 두 상자를 묶어 판다스 데이터프레임(표)으로 변환하기 이제 가장 중요한 마법의 코드입니다. 따로따로 모인 제목 상자와 링크 상자를 하나로 묶어 표(DataFrame)로 만들어 줍니다. 이때 '딕셔너리(Dictionary)'라는 중괄호 {} 형태를 사용해 엑셀의 최상단 열 이름(헤더)을 정해줍니다.

import pandas as pd

'기사제목'이라는 열에는 title_list를, '기사링크' 열에는 link_list를 짝지어줍니다.

raw_data = { "기사제목": title_list, "기사링크": link_list }

짝지은 데이터를 판다스 데이터프레임(표 형태)으로 최종 변환합니다.

df = pd.DataFrame(raw_data)

단 1줄로 진짜 엑셀 파일(.xlsx) 저장하기

파이썬 내부에서 표(df)가 완성되었다면, 이것을 우리 눈에 익숙한 실제 엑셀 파일로 바탕화면에 내보내는 일은 너무나 간단합니다. 딱 한 줄이면 끝납니다.

df.to_excel("오늘의_뉴스수집.xlsx", index=False)

위 코드를 실행(Run)하면, 리플릿 좌측 파일 목록에 "오늘의_뉴스수집.xlsx"라는 파일이 마법처럼 생성됩니다. 이 파일을 다운로드해 열어보면, A열에는 기사 제목이, B열에는 기사 링크가 한 치의 오차도 없이 줄 맞춰 정리된 것을 확인할 수 있습니다.

끝에 붙인 index=False는 파이썬이 자동으로 매기는 불필요한 일련번호(0, 1, 2...)를 엑셀 파일에 쓰지 않겠다는 뜻입니다. 이를 생략하면 엑셀 파일 맨 앞부분에 쓸모없는 숫자 열이 추가되니 꼭 기억해 두세요.

초보자가 흔히 겪는 에러와 데이터 저장 시 한계

데이터를 저장할 때 가장 빈번하게 발생하는 문제와 대처법을 짚고 넘어가겠습니다.

  • 리스트 길이 불일치 (ValueError) 표를 만들 때는 가로와 세로의 짝이 맞아야 합니다. 만약 '제목'은 10개를 수집했는데 '링크'는 9개만 수집되었다면 파이썬은 표를 만들지 못하고 에러를 뱉어냅니다. 이는 웹페이지 구조가 불규칙해서 빈 값을 긁어왔기 때문일 확률이 높으므로, 크롤링 단계(BeautifulSoup)에서 데이터가 정상적으로 들어오는지 미리 점검해야 합니다.

  • 한글 깨짐 현상 극복 팁 가끔 엑셀(.xlsx)이 아닌 쉼표로 구분된 파일(.csv)로 저장하고 싶을 때 df.to_csv()를 사용합니다. 이때 한글 파일이 외계어처럼 깨진다면 괄호 안에 encoding="utf-8-sig"라는 옵션을 추가해 주면 한글 깨짐을 깔끔하게 방지할 수 있습니다.

  • 파일 덮어쓰기 주의 매일 아침 같은 스크립트를 실행하면 "오늘의_뉴스수집.xlsx"라는 이름의 기존 파일이 계속 새로운 데이터로 덮어씌워집니다. 어제 긁어온 데이터가 날아가는 것을 방지하려면, 파이썬의 datetime 라이브러리를 활용해 파일 이름에 '2026-08-11_뉴스수집.xlsx'처럼 매일 다른 날짜가 자동으로 찍히도록 코드를 응용하는 것이 좋습니다.

핵심 요약

  • 화면에 흩뿌려지는 크롤링 데이터를 실무에 활용하려면 판다스(Pandas)를 통해 엑셀 표로 정리해야 합니다.

  • 수집한 데이터를 빈 리스트 상자에 모은 뒤, pd.DataFrame() 명령어를 사용해 행과 열이 나뉜 표로 변환합니다.

  • 변환된 표는 df.to_excel() 단 한 줄의 명령어로 실제 엑셀 파일로 깔끔하게 저장할 수 있습니다.

다음 8편에서는 수집한 엑셀 데이터를 단순히 내 컴퓨터에 저장하는 것을 넘어, '오픈 API와 메신저 연동하여 나만의 텔레그램 알림 봇 완성하기'를 단계별로 자세히 알아보겠습니다.

오늘 만든 엑셀 리포트 저장 스크립트를 실행해 보셨나요? 매일 엑셀 파일 이름에 자동으로 날짜가 들어가게 하는 방법에 대해 더 자세한 코드가 궁금하시다면 편하게 댓글로 남겨주세요!

#파이썬엑셀 #데이터크롤링 #Pandas기초 #파이썬데이터저장 #직장인파이썬독학 #데이터프레임 

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

[파이썬 주식 자동매매 1편]

이미지
 키움증권 OpenAPI+ 신청 및 KOA Studio 완벽 세팅 가이드 주식 투자에서 감정을 배제하고 철저한 원칙 매매를 지키기 위해 '자동매매 시스템(Algorithmic Trading)'을 구축하려는 개인 투자자들이 급증하고 있습니다.  특히 직관적인 문법을 자랑하는 파이썬(Python)은 프로그래밍 초보자도 쉽게 접근할 수 있어 자동매매 구축에 가장 최적화된 언어로 평가받고 있습니다. 이번 연재에서는 국내 주식 자동매매의 표준이자 가장 방대한 레퍼런스를 자랑하는 키움증권 OpenAPI+를 활용하여, 나만의 파이썬 자동매매 프로그램을 바닥부터 구축하는 과정을 단계별로 상세히 알아보겠습니다. 그 첫걸음으로 필수 개발 환경 세팅 방법에 대해 정리해 드립니다. 1. 왜 자동매매 첫걸음으로 '키움증권'을 선택해야 할까? 국내 여러 증권사에서 API 서비스를 제공하지만, 입문자부터 중급자까지 키움증권의 OpenAPI+를 가장 먼저 추천하는 이유는 명확합니다. 압도적인 개발 생태계: 개인 투자자 점유율 1위인 만큼, 구글이나 깃허브(GitHub)에 참고할 수 있는 파이썬 예제 코드와 오류 해결법이 산더미처럼 쌓여 있습니다. 편리한 라이브러리: pykiwoom 과 같이 누군가 이미 복잡한 API 통신 과정을 쉽게 포장해 둔 파이썬 전용 라이브러리가 존재하여 개발 진입 장벽이 매우 낮습니다. 2. 키움증권 OpenAPI+ 이용 신청 및 모의투자 가입 가장 먼저 파이썬 코드가 증권사 서버에 접속할 수 있도록 허가를 받아야 합니다. OpenAPI+ 신청: 키움증권 홈페이지 하단의 [OpenAPI] 메뉴로 이동하여 서비스 이용을 신청합니다. 모의투자 가입 (필수): 개발 중인 코드가 오작동하여 실제 자산에 손실을 입히는 것을 막기 위해, 반드시 '상시 모의투자' 서비스에 가입해야 합니다. 개발 초기 단계의 모든 테스트는 이 모의투자 환경에서 이루어져야 합니다. OpenAPI+ 모듈 설치: 홈페이지 안내에 따라 통신을 담당하...
자세한 내용 보기

파이썬 주식 자동매매 4편

이미지
내 돈으로 진짜 주식을 사보자! 실전 매수/매도 주문하기 💡 이전 글 먼저 보기: 삼성전자 등 특정 주식의 실시간 현재가를 불러오는 방법이 궁금하시다면 👉 **[ 여기에 3편 글의 내용을 읽어주세요 ]**를 먼저 확인해 주시기 바랍니다.   파이썬으로 증권사 서버에 로그인하고, 내 계좌를 불러오고, 현재가까지 확인하셨나요?  그렇다면 이제 진정한 '자동매매'의 하이라이트를 장식할 차례입니다. 이번 4편에서는 파이썬 코드를 통해 내 계좌의 예수금을 사용하여 실제로 주식을 매수(Buy)하고 매도(Sell)하는 주문(Order) 로직 에 대해 알아보겠습니다. 1. 주식 주문의 핵심, SendOrder 함수 이해하기 키움증권 API에서 주식을 사고팔 때 사용하는 유일무이한 핵심 함수는 바로 SendOrder 입니다.  HTS나 MTS 앱에서 주식을 살 때 우리가 입력하는 정보(계좌번호, 종목, 수량, 가격 등)를 파이썬 코드에서는 이 함수의 '매개변수'로 쏙쏙 넣어주기만 하면 됩니다. SendOrder 에 들어가야 할 핵심 정보는 다음과 같습니다. 사용자 구분명: 이 주문이 어떤 주문인지 내가 알아보기 쉽게 적는 이름 (예: "삼성전자매수") 화면번호: 통신을 위한 4자리 임의의 숫자 (보통 "1000" 사용) 계좌번호: 2편에서 불러왔던 내 주력 계좌번호 10자리 주문유형: 1 (신규매수), 2 (신규매도), 3 (매수취소), 4 (매도취소) 종목코드: 사고팔려는 주식의 6자리 코드 (예: 삼성전자 "005930") 주문수량: 몇 주를 살 것인가? 주문가격: 얼마에 살 것인가? (시장가 주문일 경우 0 입력) 호가구분: 00 (지정가), 03 (시장가) 2. 단 15줄! 삼성전자 1주 '시장가 매수' 코드 주식을 무조건 지금 당장 체결시키는 가장 확실한 방법은 '시장가'로 매수하는 것입니다.  아래 코드는 파이썬을 이용해 ...
자세한 내용 보기

파이썬 주식 자동매매 3편

이미지
키움증권 API 통신의 핵심, TR 데이터로 현재가 조회하기 💡 이전 글 먼저 보기: 단 10줄의 코드로 끝내는 키움증권 자동 로그인과 계좌 조회 방법이 궁금하시다면 👉 **[ 파이썬 주식 자동매매 2편 ]**를 먼저 확인해 주시기 바랍니다. 지난 2편에서 파이썬과 키움증권 서버를 연결하고 로그인하는 데 성공하셨다면, 자동매매 시스템 구축의 절반을 해내신 것과 다름없습니다.  오늘은 증권사 API 통신의 꽃이라고 불리는 'TR(Transaction) 요청'을 통해 특정 주식 종목의 실시간 가격(현재가)을 내 파이썬 프로그램으로 불러오는 방법을 알아보겠습니다. 1. API 통신의 핵심, TR(Transaction)이란 무엇인가? 키움증권 서버에는 수많은 주식 데이터가 저장되어 있습니다.  우리가 서버에게 "삼성전자 주식의 현재가를 알려줘!"라고 요청하면, 서버가 그에 맞는 데이터를 찾아서 우리에게 다시 던져주는 일련의 주고받기 과정을 TR 통신 이라고 부릅니다. 우리가 1편에서 설치했던 'KOA Studio'를 열어보면 수많은 TR 목록을 확인할 수 있습니다.  그중에서 단일 종목의 기본 정보를 가져올 때 가장 많이 쓰이는 TR 코드가 바로 opt10001 (주식기본정보요청) 입니다. 2. pykiwoom으로 초간단 TR 데이터 요청하기 원래 이 TR 데이터를 주고받으려면 요청(Request)을 보내고 데이터가 올 때까지 기다리는 복잡한 '이벤트 루프' 코드를 짜야 합니다.  하지만 우리가 사용하는 pykiwoom 라이브러리의 block_request 기능을 활용하면 단 한 줄의 코드로 이 과정을 끝낼 수 있습니다. 파이썬 에디터를 열고 아래 코드를 작성해 보세요. (코드 내의 005930은 삼성전자의 종목코드입니다.) Python from pykiwoom.kiwoom import * import pandas as pd # 1. 키움증권 로그인 kiwoom = Kiwoom() k...
자세한 내용 보기