오렌지사과의 사진과 투자

[파이썬 분석 14] 두 자산의 성과를 비교해 보자 (TIGER 미국배당다우존스와 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호)

지금까지 파이썬을 이용하여 데이터를 가공하고 그래프로 표현하는 여러 방법을 살펴보았습니다. 분석 목적에 적합한 데이터를 가공과 표현하는 방식이 있기에, 투자자는 연재에서 소개한 간단한 예제 정도는 직접 실습해 보길 권합니다. 한 번 정도는 직접 손으로 해본 경험이 있어야 필요할 때 기억으로 떠올리기 쉽기 때문입니다.이후 연재에서는 조금 더 현실적인 사례로 데이터를 처리하여 그래프로 표현하는 방법을 소개합니다. 이 연재는 분석 방법의 기본이 되는 이론에 대해서는 자세히 설명하지 않습니다. 거듭 말씀드리지만, 투자 이론에 대한 충분한 이해 없이 분석 기법이나 분석 결과를 투자에 활용하는 것은 상황에 따라서는 적절하지 않을 수 있습니다. 시간을 들여서라도 참고 도서로 소개한 제 책 또는 동일한 주제를 소개하는..

[파이썬 분석 13] 시간이 흐름에 따른 주가의 변화는 표현해 보자 (이동 평균, 하위 순위 주가, +rolling())

투자 성과 분석에서는 어떤 변수의 변화가 다른 변수에 미치는 영향을 살펴보는 것이 중요할 수 있습니다. 그중에서 가장 기본적인 것은 시간의 흐름에 따른 지표의 변화입니다. 예를 들어 주가의 이동 평균은 일정 기간(예를 들어 20거래일)의 평균 주가를 나타내어 주가의 전반적인 흐름을 표현하는 방법입니다.이 글에서는 일정 기간을 대상으로 시간의 흐름에 따라 변하는 값을 계산하고 표현하는 방법을 살펴봅니다.주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 기록이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 기간, 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다. 데이터 수집, 가공, 해석 단계에서 의도하지 않은 오류가 있을 수 있습..

[파이썬 분석 12] 위험 척도를 하나 더 표현해 보자 (+컬러맵 사용)

지금까지 2차원으로 표현한 평균-분산 그래프에는 두 가지 척도를 사용했습니다. 산술 평균 수익률 또는 기하 평균 수익률과 같은 수익 지표를 y축으로 두고, 위험 지표의 하나인 변동성을 나타내는 표준 편차와 같은 지표를 x축으로 두었습니다.위험이란 손실을 말하는데, 표준 편차가 어떻게 위험 지표가 될 수 있는지 의아해하는 분들이 있습니다. 수익률 분포 관점에서는 평균을 미달하거나 초과하는 경우가 위험이고, 정규 분포와 같이 좌우 대칭인 경우에는 표준 편차가 평균에서 평균적으로 개별 수익률이 얼마나 떨어져 있는지를 설명하기 때문입니다.물론 현실의 수익률 분포는 정규 분포와 상당히 다를 수 있습니다. 이 때문에 조금 더 위험에 특화된 또는 직관적인 지표를 사용하는 경우도 많습니다. 그중에 하나가 하위 k% 순..

[파이썬 분석 11] 장기 투자에 보다 적합한 복리 수익률을 구해보자 (통계량의 주관성)

지금까지의 데이터 분석에서는 1년 수익률의 평균과 표준 편차를 사용했습니다. 주어진 데이터의 전체 기간에 대해 가능했던 모든 1년 수익률을 구해 평균과 표준 편차를 산출했습니다. 1년은 대개의 투자자가 수익률 크기를 가늠하고 비교하기에 편리합니다. 은행에서 예적금 금리를 1년 기준으로 환산하여 제시하는 것과 같은 이유입니다.하지만 이렇게 구한 평균과 표준 편차는 따지고 보면 1년 1회 투자를 가정한 결과입니다. 투자자가 임의의 어떤 과거 시점으로 돌아가서 1년간 투자한다고 가정할 때의 시뮬레이션 결과인 것입니다. 현실의 투자자는 이보다 긴 기간을 염두에 두고 투자할 수 있습니다. 어떤 투자자는 1개월 또는 이보다 더 짧은 투자 기간을 고려할 수도 있습니다.장기 투자를 염두에 둔 경우라면, 산술 평균으로 ..

[파이썬 분석 10] 사용자 포트폴리오를 나타내 보고, 특정 위치의 포트폴리오의 투자 비중을 살펴보자

이전 글에서 평균-분산 그래프에 표시할 포트폴리오의 성과를 계산하는 함수를 독립시켰습니다. 이 함수의 역할이 퀀트 투자에서 흔히 말하는 백테스트(backtest) 즉 일종의 시뮬레이션(모의실험)입니다. 모든 백테스트 함수의 구조는 거의 동일합니다. 이 연재에서는 신뢰성이 높다고 볼 수 있는 주가 데이터만으로 백테스트를 하기에 간단해 보이지만, 현실에서는 백테스트를 위한 데이터 구축부터 큰 난항을 겪게 될 가능성이 다분합니다. 이전 글: [파이썬 분석 9] 세 가지 자산에 분산 투자한 결과를 분석해 보자 (+결과 재사용을 위한 함수 정의)이제 투자자의 궁금증을 해소해 볼 차례입니다. 내가 고려하고 있는 또는 지금 사용하고 있는 자산 비중의 포트폴리오는 어디쯤 위치하는 것일까요? 평균-분산 그래프에서 특정 ..

[파이썬 분석 9] 세 가지 자산에 분산 투자한 결과를 분석해 보자 (+결과 재사용을 위한 함수 정의)

이전 글에서 SPY, TLT, GLD에 분산 투자한 결과를 평균-분산 그래프에 표현하는 방법을 소개하였습니다. 예에서는 3개의 자산을 고려했지만, 그 이상으로 개수를 늘려도 동일한 방법을 사용할 수 있습니다. 다만, 자산의 수가 늘어나면, 자산 비중 조합수가 폭발적으로 늘어나기에 계산랑도 그만큼 늘어납니다. 제가 테스트해 본 바로는 10,000개 정도가 컴퓨터 앞에서 코드를 이리저리 바꾸어가며 수행해 볼 수 있는 현실적인 한계입니다. 대략 10 ~ 20초 정도 걸립니다. 이전 글: [파이썬 분석 8] 세 가지 자산에 분산 투자한 결과를 살펴보자 (+재사용을 위한 함수 정의)만일 그래프의 제목이나 점의 색상을 바꾸고 싶거나, 가로축 또는 세로축 범위를 조정해야 한다면 어떻게 될까요? 그때마다 꽤 시간을 들..

지난 글에서 평균-분산 그래프에 주식 자산과 예금을 나타내고, 분산 투자한 포트폴리오도 위치시켜 보았습니다. 위험 자산 + 안전 자산 혼합 포트폴리오는 가장 간단한 분산 투자 포트폴리오입니다. 이 글에서는 변동성이 있는 두 자산을 혼합한 결과를 평균-분산 그래프에 나타내 보고, 분산 투자로 수익률 분포가 어떻게 변했는지 확률 분포 그래프로 살펴봅니다. 지난 글: [파이썬 분석 6] 산점도(scatter plot)에 자산의 특성을 나타내고, 예금과 혼합 효과도 표현해 보자주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 기록이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 기간, 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다. ..

지금까지 파이썬을 이용하여 두 가지 종류의 그래프를 그리는 방법을 살펴보았습니다. 시간의 흐름에 따른 변화를 파악하기에 편리한 선 그래프와 확률 분포를 나타내는데 유용한 히스토그램(histogram; 도수분포그래프)이었습니다. 히스토그램은 일종의 막대그래프입니다. 파이썬은 막대그래프를 위한 함수도 별도로 제공합니다. 이 외에도 원(파이) 그래프나 등고선 그래프도 그릴 수 있습니다. 참고: Plot types - Matplotlib투자 성과 분석에서 특히 유용한 그래프 중 하나는 산점도(scatter plot; 분산형 차트)입니다. 2차원 산점도라면 자산의 특성을 나타내는 두 가지 값을 각각 x값과 y값으로 하는 2차원 평면 그래프입니다.산점도는 자산의 특성값에 해당되는 위치에 자산을 나타낼 수 있고, 자..

지난 글에서 SPY의 주가 데이터를 이용하여 1년 수익률의 기초 통계량을 추출해 보고, 확률 분포 그래프로도 그려보았습니다. 대응하는 정규 분포도 함께 나타내어 어떤 점이 다른지 간략하게 살펴보았습니다. 투자 분석에서 데이터를 가공한 결과는 크든 작든 불확실성이 있기에 확률 분포로 표현되는 경우가 많습니다. 그러니 투자자는 불확실성을 다루는 학문인 통계학에 대한 기초적인 지식을 습득하여 이해하는 것이 바람직합니다. 지난 글: [파이썬 분석 4] 수익률의 기초 통계량을 추출해 보고 확률 분포를 그려보자한국인은 원화로 생활합니다. 달러로 매매하는 SPY에 투자할 수 있지만, 소비를 위해서는 최종적으로는 원화로 환전해야 합니다. 그러니 한국인은 달러가 아닌 원화 수익률을 보아야 합니다.이 글에서는 환율 데이터..

투자할 자산을 비교하여 선택하고자 할 때, 기본으로 살펴보아야 하는 것은 자산 수익률의 특성입니다. 과거 데이터에 국한되긴 하지만, 어느 정도의 수익률을 기대할 수 있었고, 위험은 얼마나 높았는지 살펴보는 것입니다. 이러한 수치를 통계량(statistic)이라 합니다. 평균 수익률, 최소 수익률, 하위 10% 수익률, MDD 모두 통계량입니다.이 글에서는 자산의 주가 데이터에서 평균, 중앙값, 최소, 최대와 같은 기초 통계량을 추출하는 방법을 알아보고, 확률 분포 그래프를 그려보겠습니다.주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 기록이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 기간, 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나..