파이썬 경제지표 확인하기_FRED 활용법

FinanceDataReader를 활용한 경제지표 시각화

 

일간 경제지표

 

위의 차트는 파이썬을 활용해서 일간으로 발표되는 경제 지표를 보여줍니다.

 

우측 상단을 보면 각 차트의 종류를 확인할 수 있습니다.

 

우선, 나스닥 차트를 시작으로 하이일드 스프레드, 장단기 금리차, 환율, VIX, 유가를 의미합니다.

 

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월간 경제지표

위의 차트는 월간으로 데이터가 나오는 경제지표를 보여줍니다.

 

우측 상단을 보면, 노동 참여율, 비농업고용지수, 실업률, 매출액 대비 재고율, OECD 경기선행지수를 의미합니다.

 

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import FinanceDataReader as fdr

df2=pd.DataFrame()#일간데이터를 넣을 프레임
fed=pd.DataFrame()#월간데이터를 넣을 프레임

경제지표 data를 받기 위해서는 FinanceDataReader api를 설치해 줍니다.

 

저는 일간 데이터와 월간 데이터를 따로 데이터프레임을 만들어서 정리하였습니다.

 

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우선 데이터를 사용하기 전에, FRED를 먼저 알아보겠습니다.

 

FRED

 

FRED는 미국뿐 아니라, 전 세계의 경제 통계 자료가 있는 사이트입니다.

 

물론, 미국이 기준으로, 미국 통계자료가 많지만, 우리가 사용하는 대부분 경제지표는 미국이기에 큰 문제는 없습니다.

 

이 사이트의 장점은 무료로 쉽게 데이터에 접근할 수 있다는 것입니다.

 

위의 사이트에서 원하는 경제지표를 검색하면 관련지표들이 정리되어 나옵니다.

 

m2 fred

 

예를 들어 M2를 검색하면, 위와 같이 나옵니다.

 

주기를 보면, 주간 데이터, 분기 데이터, 월간데이터 등 

 

데이터의 시작점부터 해당 지표의 의미까지 쉽게 알아볼 수 있습니다.

 

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그렇다면 앞서 구현했던 지표들을 살펴보겠습니다.

하이일드 스프레드)

 

하이일드 스프레드

 

위의 차트는 하이일드 스프레드입니다. (파란 차트는 나스닥)

 

HYspread=fdr.DataReader('FRED:BAMLH0A0HYM2',start=start_date_daily)

 

하이일드의 코드는 위와 같습니다. 이때 시작 데이터는 input으로 받아서 원하는 날짜를 조회하면 됩니다.

 

하이일드 채권 스프레드는 하이일드 채권 수익률에서 미국 국채 수익률을 뺀 값을 의미합니다.

 

이는 수익률이 높은 채권 (위험이 높은 채권)과 미국 채권 (위험이 없음)의 수익률의 차이입니다.

 

만약 경제가 위험이 높아지면, 하이일드 채권은 위험도가 더욱 커지게 되어서 수익률이 증가하게 됩니다.

 

즉, 하이일드 스프레드가 높아질수록 시장에 리스크가 증가했다는 신호로, 주식시장에는 악영향을 미치게 됩니다.

 

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장단기 금리차)

 

장단기 금리차

 

위의 차트는 장단기 금리차입니다.

 

T10Y2Y=fdr.DataReader('fred:T10Y2Y',start_date_daily)

 

장단기 금리차의 코드는 위와 같습니다.

 

미국 국채 10년물과 2년물의 차이를 의미합니다.

 

보통 우리가 돈을 빌릴 때, 장기로 빌릴수록 이자를 더 비싸게 지불해야 합니다.

 

상식적으로 빌려주는 사람 입장에서는 오랫동안 돈이 묶이는 위험이 있기 때문입니다.

 

하지만 단기적으로 빌리는 이자가 장기 이자보다 비싸지는 비 상식적인 구간이 있습니다.

 

경제에 위기 신호가 발생하고, 시장에 돈이 말라서 돈을 빌릴 수 없는 상황이 발생합니다.

 

그리고 역사적으로 장단기 금리차가 음의 관계를 3개월 이상 지속했으면, 경기침체가 반드시 찾아왔습니다.

 

특히 이 상황에서 특정 위기가 발생하면, 세계경제가 버틸 수 없고, 경제위기가 발생하게 됩니다.

 

2022년 7월 장단기 금리차가 역전이 되었고, 현재 6개월 정도가 지난 상황입니다.. 주의할 필요가 있습니다.

 

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환율)

 

환율

 

위의 차트는 환율입니다.

 

USD_KRW=fdr.DataReader('USD/KRW',start_date_daily)

df2['USD_KRW_MA25']= df2['USD_KRW'].rolling(25).mean()
df2['USD_KRW_MA130']= df2['USD_KRW'].rolling(130).mean()
df2['USD_KRW_MA200']= df2['USD_KRW'].rolling(200).mean()#10개월간의 평균으로 추세를 파악가능

 

환율의 코드는 위와 같습니다.

 

그리고 환율의 추세를 보기 위해서 이동 평균선도 같이 그려줬습니다.

 

환율은 떨어질수록 외국인의 유입을 유도할 수 있습니다.

 

최근 한국 시장의 반등도 달러의 급 하락이 시작점이었습니다.

 

현재 달러는 장기 이동평균선을 뚫고 하락 추세로 접어들었습니다.

 

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VIX)

 

vix

위의 차트는 VIX입니다.

 

VIX=fdr.DataReader('fred:VIXCLS',start_date_daily)
df2['VIX']=VIX['VIXCLS']
df2['vixMA50']=df2['VIX'].rolling(50).mean()

 

VIX의 코드는 위와 같습니다.

 

VIX는 변동성 지표로, 보통 시장의 공포의 정도를 의미합니다.

 

50일 이동평균선을 뚫으면 VIX가 급등하는 경우가 있습니다.

 

그래서 노란선을 강하게 뚫는지 확인할 필요가 있습니다.

 

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WTI)

 

유가

위의 차트는 유가를 의미합니다.

 

WTI=fdr.DataReader('FRED:DCOILWTICO',start=start_date_daily)#유가

 

유가의 코드는 위와 같습니다.

 

지금은 물가가 매우 높아서 유가가 오르면 시장은 하락하는 경향이 있습니다.

 

하지만 보통 유가는 상승하면, 위험 선호 신호에 해당합니다.

 

경기가 좋다는 것을 의미하기 때문입니다.

 

그래서 유가는 물가지표, 경기등 여러 상황과 함께 해석해야 합니다.

 

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실업률)

 

실업률

위의 차트는 미국 실업률의 의미합니다.

 

UNRATE=fdr.DataReader('FRED:UNRATE',start=start_date_monthly)#실업률

 

실업률 코드는 위와 같습니다.

 

실업률은 사실 경기 후행 지표입니다.

 

하지만 우리가 실업률을 보는 이유는 현재의 경제 상황을 한눈에 쉽게 알 수 있게 해 주기 때문입니다.

 

선행지표로는 실업률 보다 신규 채용 공고 지수를 확인하면 됩니다.

 

그리고 보통 실업률은 36개월 이동평균을 뚫으면 경기 침체가 시작되고 실업률이 급증하는 경향이 있습니다.

 

현재 실업률은 위기 상황까지는 한참 남은 상황입니다.

 

이는 물가의 상방을 압박할 수 있으며, 물가 우려가 오랜 시간 지속될 수 있다고 해석할 수 있는 상황입니다.

 

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지금까지 파이썬을 활용해서 경제 지표를 보는 법을 배웠습니다.

 

제가 중요하다고 생각하는 지표 몇 개를 간단하게 설명드렸습니다.

 

경제지표들을 계량화 해서 시장의 위험도를 측정하는 로직을 만들고 있습니다.

 

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