‘네카라쿠배’ 중에서 코스피 상장 회사인 네이버와 카카오의 주식 데이터를 시각적으로 살펴보겠습니다.
아래 대시보드는 네이버와 카카오의 주식 데이터를 최근 날짜 기준으로 최근 365일 설정했고, 상단의 회사 CI를 클릭해서 해당 회사 기준으로 화면이 변경되도록 설정했습니다.
네이버와 카카오의 최근 1년 새 흐름은 거의 비슷한 추이를 보이고 있습니다. 아래 그림에서 실선은 일별 종가를, 점선은 흐름을 반영한 추세선입니다.
다음 이미지에서는 이 두 종목이 코로나 팬더믹 직후인 2020년 3월 19일 대비 얼마 정도 올랐는지 살펴볼 수 있습니다. 카카오는 2020년 3월 19일 대비 액면분할 전 거래 정지 바로 직전인 2021년 4월 9일 종가가 무려 416.4% 상승했습니다. 또한 같은 기간 네이버는 266.3% 상승했습니다.
이번에는 이동 평균(Moving Average)를 반영해봤습니다. 하단 그림에서 Company는 KAKAO로 설정하고, Date는 최근 2년 (2020~2021년)을 설정하면 최근 날짜 기준의 종가 및 전일 대비 비교와 5, 10, 20, 60, 120일간의 이동 평균을 반영한 차트입니다.
다음 그림에서는 ‘NAVER’를 기준으로 이번 연도(2021년) 추이를 살펴봤습니다. 종가 추세가 이동 평균 60, 120 구간보다는 상단에 있으나 최근 흐름인 5, 10, 20 구간에 비해 우위에 있진 않습니다.
데이터는 구글 스프레드시트(Google Sheets)를 활용해서 수집했습니다.
1. ‘구글 시트’ 페이지로 이동합니다.
Google이나 여타 포털 사이트에서 ‘구글’ 시트로 검색하시거나 아래 링크 페이지로 이동합니다.
https://www.google.com/intl/ko_kr/sheets/about/
2. Google 계정이 없다면 회원 가입을 합니다. 계정이 있는 경우에는 로그인을 합니다.
3. 새 스프레드 시작하기 (Start a new spreadsheet)에서 내용 없음 (또는 Blank)를 선택해 새 스프레드시트를 오픈합니다.
4. 시트의 제목을 ‘NAVER & KAKAO’로 입력합니다.
5. 네이버 / 다음 등 포털에서 ‘네이버’와 ‘카카오’를 검색하고 종목 코드를 각각 복사합니다.
네이버 : 035420
카카오 : 035720
6. 구글 시트 첫 번째 시트의 이름을 ‘NAVER’ 로 입력합니다.
7. NAVER 시트의 A1셀에 아래와 같이 입력합니다.
=GOOGLEFINANCE("035420","close",DATE(2011,1,1),TODAY())
이 수식은
① Google Finance 서비스에서 주식 데이터를 가져오려고 합니다.
② 종목 코드는 ‘035420’ (네이버) 코드를 종가 (‘close’) 기준으로 가져옵니다.
③ 날짜는 2011년 1월 1일부터 오늘(TODAY) 날짜까지 가져옵니다.
라는 뜻입니다.
만약에 ‘종가’가 아니라 ‘시가’, ‘저가’, ‘고가’를 가져오고 싶다면 어떻게 하면 될까요?
시가 (아래 수식을 C1셀에 입력)
=GOOGLEFINANCE("035420","open",DATE(2011,1,1),TODAY())
저가 (아래 수식을 E1셀에 입력)
=GOOGLEFINANCE("035420","low",DATE(2011,1,1),TODAY())
고가 (아래 수식을 G1셀에 입력)
=GOOGLEFINANCE("035420","high",DATE(2011,1,1),TODAY())
그러면 ‘NAVER’라는 시트에서 NAVER 주식을 종가, 시가, 저가, 고가를 가져오게 됩니다.
‘KAKAO’은 별도의 시트(테이블)에서 동일한 방식으로 수집한 다음 활용하는 분석 툴에서 유니온(Union) 방식으로 연결해서 분석할 수 있습니다.
데이터를 수집하고 시각화하는 방법은 다양하게 있습니다. 여러분들도 최근 트렌드를 반영한 데이터를 골라 시각화 해보길 추천 드립니다.
필자는 데이터 시각화 전문 기업 BigxData에서 데이터 시각적 분석 전문가로 활동하면서, 데이터에 스토리텔링을 입히는 일을 주로 하고 있습니다. 저서로는 ‘데이터 시각적 분석 태블로로 끝내기’, ‘태블로 굿모닝 굿애프터눈’이 있습니다. 저자가 운영하는 유튜브 채널 (http://bit.ly/YT_MDV)에서 만날 수 있습니다.