# 실제 미국 주식 데이터를 이용한 포트폴리오 기대수익률
# 필요한 라이브러리를 임포트한다
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import random

# 몇 가지 종목 코드(ticker)를 갖고 포트폴리오에 포함된 주식 리스트를 만든다
tickers = [ 'MMM', 'ADBE', 'AMD', 'GOOGL', 'GOOG', 'AMZN' ]

# 수정주가를 담을 빈 데이터프레임을 미리 준비한다
adjClose = pd.DataFrame( )

# for 루프를 만들어 tickers 리스트를 반복하면서 종목 코드를 꺼내고
# DataReader 함수를 사용해 수정주가 데이터를 내려받는다
# 데이터는 야후 파이낸스를 통해 얻는다
for item in tickers:
    adjClose[ item ] = web.DataReader( item, data_source='yahoo', start='15-09-2018' )[ 'Adj Close' ]

# pandas의 pct_change 함수는 데이터의 변화량을 %로 계산한다
# 일간 수정주가 데이터를 일간수익률로 변환해 dailySimpleReturns에 저장한다
dailySimpleReturns = adjClose.pct_change( )