15년간(2011-2024)의 공포와 탐욕 지수(Fear & Greed Index) 데이터 독점 공개, 파이썬 자동화

15년간(2011-2024)의 공포와 탐욕 지수(Fear & Greed Index) 데이터 독점 공개, 파이썬 자동화

2025. 1. 1. 19:48ㆍMemo/Economy

공포와 탐욕 지수란 무엇인가요?

공포와 탐욕 지수(Fear & Greed Index)는 투자자들의 시장 심리를 숫자로 표현한 지표입니다. CNN에서 제공하는 이 지수는 0에서 100까지의 값으로 나타내며, 숫자가 낮을수록 '공포', 높을수록 '탐욕'을 나타냅니다.

투자자들의 심리를 파악하고자 하는 사람들에게 매우 유용한 도구이지만, 15년간의 데이터를 모아 정리한 자료는 찾아보기 어렵습니다. 제가 직접 매일 데이터를 수집하고 정리하여, 반올림된 자연수 형태로 저장한 2011년부터 2024년 말까지의 공포와 탐욕 지수 데이터를 독점 공개합니다.

15년간의 공포와 탐욕 지수 데이터를 제가 제공하는 이유

최초의 15년 데이터 정리
- 인터넷 상에는 공포와 탐욕 지수의 단기적 데이터만 존재합니다.
- 저는 이를 보완하고자 2011년부터 2024년까지 매일의 데이터를 수집하고 정리했습니다.
데이터의 간결화
- 원본 데이터는 소수점이 포함된 복잡한 형태로 제공됩니다.
- 저는 데이터를 반올림된 자연수 형태로 가공하여 가독성을 높였습니다.
투자자에게 실질적 도움 제공
- 과거 데이터를 바탕으로 시장 심리의 변화를 이해하고, 효과적인 투자 전략을 세우도록 돕고자 합니다.

공포와 탐욕 지수 데이터 활용 방법

시장의 역사적 흐름 분석
- 15년치 데이터를 활용하면, 주식 시장에서 공포와 탐욕이 어떻게 순환했는지 알 수 있습니다.
- 이는 투자 결정을 내릴 때 유용한 기준이 됩니다.
투자 타이밍 파악
- 공포 상태일 때(지수 0~~25)는 매수 기회를, 탐욕 상태일 때(지수 75~~100)는 매도 신호로 해석할 수 있습니다.
투자 심리의 장기적 패턴 확인
- 특정 경제적 사건(예: 코로나19, 금융위기)이 공포와 탐욕 지수에 미친 영향을 확인할 수 있습니다.

15년 데이터를 정리한 방식

제가 제공하는 데이터는 2011년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 매일의 공포와 탐욕 지수로 구성되어 있습니다.

포맷: CSV 파일
형태:

날짜, 공포탐욕지수
2011-01-01, 25
2011-01-02, 28
…
2024-12-31, 70

특징:
모든 값은 자연수로 반올림되었습니다.
데이터는 매일의 수치를 기준으로 정리되어, 연속적인 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다.

15년간의 주요 지수 변동 및 경제적 사건

1. 2011년: 유럽 재정 위기

평균 공포탐욕지수: 35 (공포 상태)
주요 사건: 그리스와 유럽 재정 위기로 인한 투자자 심리 악화.

2. 2020년: COVID-19 팬데믹

평균 공포탐욕지수: 15 (극심한 공포)
주요 사건: 글로벌 팬데믹으로 인해 시장이 급락, 투자자 심리가 최저치를 기록.

3. 2023년~2024년: 금리 인상과 회복

평균 공포탐욕지수: 50 (중립 상태)
주요 사건: 미국과 주요국의 금리 인상에도 불구하고 시장이 안정세를 보이며 탐욕 지수가 상승.

데이터 다운로드 방법

15년간의 공포와 탐욕 지수 데이터를 필요로 하시는 분은 아래 링크를 통해 다운로드하실 수 있습니다.

👉

Fear_Greed_Index_11to25.csv

0.05MB

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공포탐욕지수 활용법

제가 직접 수집한 15년치 공포탐욕지수 데이터는 주식 투자, 시장 분석, 경제적 흐름 이해 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다. 지금까지 이런 데이터를 체계적으로 정리하여 제공한 사례가 없었기 때문에, 이 글이 관련 정보에 목마른 많은 사람들에게 큰 도움이 될 것입니다.

마무리

이 글에서 제공된 데이터를 통해 장기적인 시장 심리를 이해하고, 더 나은 투자 결정을 내리는 데 도움이 되길 바랍니다.

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

# CNN Fear & Greed 데이터 가져오기 및 엑셀 저장
def fetch_fear_and_greed_to_excel():
    # API Endpoint
    url = "https://production.dataviz.cnn.io/index/fearandgreed/graphdata"

    try:
        # User-Agent 헤더 추가
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36"
        }

        # API 요청
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()

        # 과거 데이터 가져오기
        historical_data = data.get("fear_and_greed_historical", {}).get("data", [])

        # 데이터 파싱
        parsed_data = []
        for entry in historical_data:
            timestamp = entry["x"] / 1000  # 밀리초를 초로 변환
            date = datetime.utcfromtimestamp(timestamp).strftime("%Y-%m-%d")
            score = entry["y"]
            rating = entry["rating"]
            parsed_data.append({"날짜": date, "공포지수": score, "Rating": rating})

        # DataFrame 생성
        df = pd.DataFrame(parsed_data)

        # 엑셀 파일로 저장
        excel_file_path = "fear_and_greed_data.xlsx"
        df.to_excel(excel_file_path, index=False)

        print(f"데이터가 성공적으로 {excel_file_path} 파일로 저장되었습니다.")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"API 요청 오류: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"예기치 않은 오류: {e}")

# 실행
fetch_fear_and_greed_to_excel()

Ray 수학