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  3. Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
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연습 문제

장기 유가 추세 시각화하기

이전 동영상에서 Federal Reserve Economic Data (FRED) 포털에서 데이터를 가져오는 방법을 배웠어요.

여기서는 이 데이터 소스를 사용해 지난 50년간의 유가 추세를 시각화해 보겠습니다. 구체적으로는 Spot Crude Oil Price: West Texas Intermediate (WTI)를 사용합니다. DataReader, date, pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있어요.

지침

100 XP
  • date()를 사용해 start를 1968년 1월 1일로 설정하고, series는 시리즈 코드 'WTISPLC'로 설정하세요.
  • DataReader()에 데이터로 series, 데이터 소스로 'fred', 시작일로 start를 전달하세요. 결과를 oil_price에 할당하세요.
  • .info()로 oil_price를 살펴보세요.
  • 제목을 'Oil Price'로 하여 oil_price 시리즈를 플로팅하고 표시하세요.