使用友利银行钱夹存折，迈出财富的第一步

우리은행 머니클립 통장 포스트 그림1

Moneyclip，一款在最寒冷的天气也能融化您的心的停车存折!
在当前的经济环境下，我们都希望自己的钱能增长得更快一些。 如果我们每天都能赚到一杯咖啡的钱就好了。今天，我们将通过友利银行钱夹存折'（仅限手机链接）。

这些储蓄账户拥有最优惠的利率，是您通往财富之路的好朋友。下面简要介绍了如何使用这些账户、在哪里申请，以及一些用 Python 将其可视化的代码，千万不要错过！

1. 为什么您的停车存折应该是 Moneyclip？

友利银行 MoneyClip 存折不仅仅是一个存储资金的账户。

  1. 钱包服务存款利率：一天存款的年利率为 1.5%。
  2. 保险箱服务存款期限为 31 天或更长，最高年利率为 2.5%。
  3. 免费存取款：你可以想拿多少就拿多少，想什么时候拿就什么时候拿，想放回原处就放回原处。

示例

  • 如果您将 100 万韩元存入保险箱两个月，您将获得 4 166 韩元的利息。
  • 如果你把同样的钱放在钱包里，每天可以赚取 41 美分的利息。

2.友利银行钱夹存折产品说明

Woori Bank Money Clip Passbook "是一种创新型金融产品，可让您享受灵活性和利率的双重优势。 特别是，它可根据您的存款目的和期限优化利率和服务，因此您可灵活使用，以满足您的各种财务状况。

产品特点

  1. 免费存取款:
    • MoneyClip Passbook 是一个储蓄账户，您可以随时随地存入或取出所需金额。
    • 您可以在钱包和保险库之间拆分资金，这样就可以将短期目标和长期目标分开。
  2. 提供有区别的费率:
    • 对于短期存款，"MoneyClip 钱包 "提供年利率 1.5% 的高利率，存款额最高可达 1 亿韩元。
    • 对于长期存款，"Moneyclip Safe "提供的利率从每年 0.11 TP3T 到每年 2.51 TP3T 不等，具体取决于存款期限。
  3. 个性化设计:
    • 根据用途，您最多可以创建 10 个钱包和 1 个保险箱。
    • 所有这些服务都易于设置和管理，无需接触。
  4. 安全性和可靠性:
    • 根据《存款保护法》，每人最多可获得 5000 万韩元的保护，并按月计算和支付少量利息。

产品信息摘要

  • 产品名称: 钱夹存折
  • 类型免费存款储蓄账户
  • 订阅渠道：全新 WON 银行应用程序
  • 注册：实名个人（1 个人，1 个账户）
  • 销售限额总限额为 10 000 个席位
  • 基本费率(a) 每年：0.11 TP3T(截至 2024 年 11 月 28 日)
  • 特别费率:
    • 钱夹钱包：每年 1.5% （最高存款额为 1 亿韩元）
    • 钱夹保险箱:
      • 少于 7 天：每年 0.11 TP3T
      • 超过 7 天但少于 31 天：每年 2.0%
      • 31 天或以上：每年 2.5%（最高存款额为 10 亿韩元）

其他详细信息

  1. 存款和取款条件:
    • 如果您每月至少存款或取款一次，且至少三个月内每月累计存款或取款总额至少达到 100 万韩元，您的限制账户将被解除。
    • 如果您在最近 20 天内在另一家金融机构开立了存款账户，则可能不符合本产品的申请资格。
  2. 存款保护:
    • 该产品每人最高可获得 5000 万韩元的保护，包括本金和规定利息，根据《金融消费者保护法》第 19 条，您有权获得全面解释。
  3. 其他注意事项:
    • 您不能从现有的存款或取款产品转换，并且在销售结束时将自动转换为 WON 账户。
    • 利率可能会根据银行政策发生变化。

3 使用 Python 进行可视化

우리은행 머니클립 통장 옵션별 이율 비교 그래프
(友利银行 Money Clip 存折选项的利率和存款额比较图）

上面的文字很难看懂，所以我要用 Python 将其可视化，使其看起来像上图一样。 我会在构建代码时解释，完整代码在文章末尾。

导入图书馆

import pandas as pd

导入 pandas 库，为数据处理做好准备。

import matplotlib.pyplot as plt

导入 matplotlib 的 pyplot 模块，为生成图形做好准备。

生成数据

数据 = {
    "类别"：[立即存取"、"长期储蓄"]、
    "利率 (%)"：[1.5, 2.5],
    "最大金额（百万韩元）"： [100, 1000]：[100, 1000]
}

以字典的形式定义两种储蓄方案的数据。

df = pd.DataFrame(data)

将定义的数据转换为 pandas DataFrame。

初始化图形

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

创建一个 10×6 英寸的图形框架，并设置第一个坐标轴（ax1）。

添加利率柱形图

bars = ax1.bar(df["Category"], df["Interest Rate (%)"], color=["skyblue", "lightcoral"], alpha=0.7, label="Interest Rate (%)")

绘制表示利率的柱形图。

ax1.set_ylabel("Interest Rate (%)", fontsize=12)
ax1.set_ylim(0, 3)
ax1.legend(loc="upper left")

为第一个 Y 轴设置标签、指定范围并添加图例。

for bar in bars：
    ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), f'{bar.get_height():.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10)

在每个条形图上方添加相应的利率值作为文本。

添加最大数量折线图

ax2 = ax1.twinx()

创建第二个 Y 轴（ax2）。

line, = ax2.plot(df["Category"], df["Max Amount (Million KRW)"], color="green", marker="o", label="Max Amount (Million KRW)", linewidth=2)

绘制表示最大值的折线图。

ax2.set_ylabel("Max Amount (Million KRW)（最大金额（百万韩元））", fontsize=12)
ax2.set_ylim(0, 1200)

设置第二个 Y 轴的标签和范围。

for i, txt in enumerate(df["Max Amount (Million KRW)"])：
    ax2.text(i, txt + 30, f'{txt}M KRW', ha='center', fontsize=10)

在折线图上每个点的上方添加相应的最大数量值作为文本。

完成图表

plt.title("Comparison of Interest Rate and Max Amount for Savings Options", fontsize=14)
ax1.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)

为图表设置标题，并在 Y 轴方向添加虚线网格。

plt.tight_layout()
plt.show()

自动调整图形布局，并在屏幕上显示完成的图形。

4. 结束

Woori Bank Money Clip Passbook 不仅仅是一个储蓄账户，它还是您实现财富增长的有力工具。 通过我们的 "口口相传 "活动，您可以享受高利率并获得奖金。何不用 Python 分析利率，让活动更有趣？

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#Full Code

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

为 # 可视化生成数据
数据 = {
    类别[立即存取"、"长期储蓄"]、
    "利率 (%)"：[1.5, 2.5],
    "最大金额（百万韩元）"： [100, 1000] #[100, 1000] # 为百万韩元。
}

df = pd.DataFrame(data)

初始化 # 图形
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 利率比较柱形图
bars = ax1.bar(df["Category"], df["Interest Rate (%)"], color=["skyblue", "lightcoral"], alpha=0.7, label="Interest Rate (%)")
ax1.set_ylabel("Interest Rate (%)", fontsize=12)
ax1.set_ylim(0, 3)
ax1.legend(loc="upper left")

添加 # 数据标签
for bar in bars：
    ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), f'{bar.get_height():.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10)

添加最大值为 # 的 Y 轴孪生轴
ax2 = ax1.twinx()
line, = ax2.plot(df["Category"], df["Max Amount (Million KRW)"],color="green",marker="o",label="Max Amount (Million KRW)",linewidth=2)
ax2.set_ylabel("Max Amount (Million KRW)", fontsize=12)
ax2.set_ylim(0, 1200)

为 # 折线图添加数据标签
for i, txt in enumerate(df["Max Amount (Million KRW)"])：
    ax2.text(i, txt + 30, f'{txt}M KRW', ha='center', fontsize=10)

ax2.legend(loc="upper right")

# 添加标题和网格
plt.title("Comparison of Interest Rate and Max Amount for Savings Options", fontsize=14)
ax1.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)

收紧 # 布局并显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

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