CIK를 활용한 금융 앱 데이터 분석 및 시각화 가이드 (Python, FinFeedAPI)

핵심 기술

본 콘텐츠는 금융 앱 개발 시 회사의 고유 식별 키(CIK)를 활용하여 SEC 공시 데이터를 효율적으로 접근하고 분석하는 방법을 Python과 FinFeedAPI를 중심으로 설명합니다. 특정 회사의 모든 공시 자료를 필터링하고 시각화하는 과정을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항

• CIK 기반 데이터 필터링: 회사의 CIK를 사용하여 10-K, 10-Q, 8-K 등 특정 기업의 모든 공시 자료를 직접 추출합니다.
• API 연동: api-bricks-sec-api-rest 라이브러리를 사용하여 FinFeedAPI에 접속하고, API 키를 설정하여 인증합니다.
• 페이징 처리: /v1/filings 엔드포인트를 통해 페이지별로 반환되는 공시 데이터를 효과적으로 수집하여 전체 목록을 확보합니다.
• 데이터 전처리 및 시각화: 수집된 공시 데이터를 pandas DataFrame으로 변환하고, filing_date를 기준으로 주요 공시(10-K, 10-Q, 8-K)의 시점을 나타내는 타임라인 스캐터 플롯을 생성합니다.
• 공시 빈도 분석: value_counts() 함수를 사용하여 다양한 양식(form type)의 출현 빈도를 계산하고, 상위 15개 양식의 빈도를 막대 그래프로 시각화합니다.
• 특정 섹션 추출: 가장 최근의 10-K 공시에서 'Risk Factors'(Item 1A)와 같은 특정 섹션의 내용을 accession_number를 통해 추출하는 방법을 보여줍니다.
• 필수 환경: Python 3.x, pandas, matplotlib 라이브러리, 그리고 FinFeedAPI 키.

개발 임팩트

CIK를 활용한 데이터 접근은 금융 앱에서 사용자에게 필요한 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 기반이 됩니다. 이를 통해 회사별 맞춤형 뷰 생성, 실시간 중요 공시 알림, 효율적인 경쟁사 분석 등 사용자 경험을 혁신할 수 있습니다. 또한, 공시 데이터의 시각화는 기업의 재무 건전성과 보고 패턴을 직관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다.

커뮤니티 반응

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톤앤매너

개발자의 시각에서 실질적인 코드 구현 방법과 API 활용법을 명확하고 체계적으로 설명하는 전문적인 톤을 유지합니다.