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[데이터 분석 11] 환율을 고려해서 환노출 주가를 계산하고 평균-분산 그래프에서 환헤지와 비교해 보자 (구글 시트 편)

한국인은 해외 특히 미국 주식에 환노출로 투자하면 변동성 감소 측면에서 상당한 이득을 얻을 수 있었습니다. 환율과 미국 주식은 음의 상관성이 높아 변동성을 줄여주는 효과가 발생했기 때문입니다. 미국 주식이 오르면 환율이 내리고, 미국 주식이 내리면 환율이 높아지는 경향이 상당히 오랜 기간 강하게 나타났습니다. 참고: [초급 21] 자산 배분에서 환율은 어떤 효과를 만들까? (한국인에게 해외 자산 투자가 필요한 이유)환율과 음의 상관성을 보이는 자산은 해외 주식에만 국한되지 않습니다. 국내 주식도 환율과 강한 음의 상관성이 있었습니다. 다르게 말하면, 미국 주식에 투자하는 분이라면 환노출로 투자하고, 한국 주식에 투자하는 분이라면 달러 자산을 함께 보유하는 것이 전체 포트폴리오의 안정성 측면에서 유리했다는..

주식투자 2025.01.09

[데이터 분석 10] 특정 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 표시해 보자 (구글 시트 편)

이전 글에서 세 가지 자산을 혼합하여 평균-분산 그래프에 나타내는 방법을 소개하였습니다. 이 글에서는 만들어진 평균-분산 그래프에서 몇몇 특정한 위치의 포트폴리오를 찾고 강조해서 표현하는 방법을 알아봅니다. 이전 글: [데이터 분석 9] 세 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)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 있습니다. 일부 설명은 편의상 현재형으로 기술하지만, 데이터 분석에 대한 설명은 모두 과거형으..

주식투자 2025.01.08

[데이터 분석 9] 세 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)

두 자산의 가격 데이터를 이용하여 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보았습니다. 두 자산을 혼합하면 혼합 비중에 따라 평균-분산 그래프에 곡선 또는 직선의 형태로 포트폴리오가 배치됩니다. 각각의 포트폴리오는 투자자가 선택할 수 있었습니다. 과거 데이터에 대한 요약이기에 예전에 어떤 비중으로 투자했다면, 어떤 결과를 얻었을지에 대한 추정치입니다. 미래에 대한 예측이 아닙니다. 이전 글: [데이터 분석 8] 두 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)과거에 대한 요약이지만, 자산의 특정 경향이 미래에도 어느 정도 지속될 거라는 투자자의 예상이 반영되면, 투자에 참고할 수 있습니다. 제 책이나 이 연재를 포함한 다른 연재에서는 이해의 편의를 위해 과거의 경향이 미래..

주식투자 2025.01.08

[데이터 분석 8] 두 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)

이전 글에서 살펴본 바와 같이 예금과 같이 변동성이 없는 자산을 다른 자산과 혼합한 포트폴리오는 평균-분산 그래프에 표시하기 간단합니다. 평균과 표준 편차 모두 투자 비중에 따라 선형적으로 변하기 때문입니다. 평균-분산 그래프에서는 직선이 됩니다. 참고: [데이터 분석 7] 자산과 예금의 혼합을 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)두 자산 모두 변동성이 있는 경우 혼합 포트폴리오의 성과를 계산하기 위해서는 조금 신경을 써야 합니다. 평균은 여전히 투자 비중에 따른 산술 가중 평균이지만, 표준 편차는 두 자산의 상관성에 따라 그 양상이 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 참고: [초급 16] 서로 독립이면 혼합 포트폴리오는 어떤 형태가 될까? (독립이 아니면 어떻게 될까?)구글 시트의 ARRAY..

주식투자 2025.01.07

[데이터 분석 7] 자산과 예금의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)

이제 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 자산의 성과를 표시하고 분석하는 방법을 소개합니다. 평균-분산 그래프 역시 과거 데이터에 대한 통계량을 그래프로 표현한 것이므로 미래에 대한 예측이 아닙니다. 다만 신뢰할 수 있는 어떤 이유로 인해 미래에도 특정한 경향이 지속될 거라 믿는다면, 투자에 참고할 수 있습니다. 평균-분산 그래프를 어떻게 해석하는지는 평균-분산(Mean-Variance) 그래프 해석 방법 및 주의 사항을 참고하기 바랍니다.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..

주식투자 2025.01.07

[데이터 분석 6] 수익률 분포를 정규 분포로 모델링하고 위험을 추정해 보자 (구글 시트 편)

이전 글에서 SPY의 1년 수익률 분포를 정규 분포와 비교해 보았습니다. SPY 수익률 분포는 정규 분포와 비슷한 면도 있었고, 그렇지 않은 점도 있었습니다. SPY 수익률 분포는 정규 분포에 비해 중앙에 분포가 더 밀집되어 있었고, 큰 손실이 발생하는 빈도는 정규 분포에 비해 높았습니다. 이전 글: [데이터 분석 5] 수익률 분포를 정규 분포와 함께 그려보자 (구글 시트 편)자산의 수익률 분포는 정규 분포와 다른 점이 꽤 있지만, 정규 분포는 현실적으로 손쉽게 데이터 분석에 사용할 수 있는 유용한 모델 중에 하나입니다. 투자자는 정규 분포를 가정하여 분석할 때 기반이 되는 과거 데이터는 정규 분포와 다를 수 있으며, 경우에 따라서는 위험이 과소 평가될 수도 있음을 인지하고 있어야 합니다. 참고: [초급..

주식투자 2025.01.07

[데이터 분석 5] 수익률 분포를 정규 분포와 함께 그려보자 (구글 시트 편)

자산의 1년 수익률 분포를 그려보고 정규 분포(normal distribution)와 비교해 보겠습니다. 평균-분산(Mean-Variance) 그래프에서 사용하는 값이 정규 분포로 모델링한 평균 수익률과 표준 편차(standard deviation)이기 때문입니다.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 있습니다. 일부 설명은 편의상 현재형으로 기술하지만, 데이터 분석에 대한 설명은 모두 과거형으로 이해해야 합니다.SPY의 수익률 분포 그래프왼쪽..

주식투자 2025.01.06

[데이터 분석 4] 주가 데이터에서 위험 지표인 MDD를 뽑아보자 (구글 시트 편)

이전 글에서 주가 데이터에서 수익 지표로 CAGR, 1년 평균, 최대, 최소 수익률을 추출해 보았습니다. 이 글에서는 위험 지표의 하나인 MDD(Maximum DrawDown, 최대 손실률)를 계산해서 그래프로 그려봅니다. MDD는 이 연재에서 고려하는 주된 위험 지표는 아니지만, 많은 투자자들이 투자는 참고하기에 어떻게 계산하는지 살펴봅니다. 이전 글: [데이터 분석 3] 주가 데이터에서 수익률 통계량을 뽑아보자 (구글 시트 편)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 의도..

주식투자 2025.01.06

[데이터 분석 3] 주가 데이터에서 수익률 통계량을 뽑아보자 (구글 시트 편)

이제 어떠한 방식으로든 분석하고자 하는 종목의 TR 데이터를 구했습니다. TR 데이터는 여러 통계량을 추출하는데 기반이 되는 데이터입니다. (상황에 따라서는 PR 데이터만 얻을 수 있는 자산도 있을 수 있습니다.) 투자자는 날짜별로 하나씩 수백 또는 수천 개의 값이 있는 데이터를 요약해서 투자에 참고할 수 있는 몇 개의 수치로 정리해야 합니다.대부분의 투자자가 1차적으로 관심을 가지는 통계량은 두 가지 부류입니다. 하나는 수익이 얼마나 컸느냐라는 것이고, 다른 하나는 얼마나 위험했느냐는 것입니다. 전자는 수익 지표로 누적 수익률, CAGR(연평균 성장률), 1년 산술 평균 수익률 등이 있고, 후자는 위험 지표로 MDD, 표준 편차 등이 있습니다.어떤 지표를 볼 지는 투자자가 결정하는 것입니다. 고수익을 ..

주식투자 2025.01.06

[데이터 분석 2] TR 데이터를 받아 그래프로 그려보자 (구글 시트 편)

지난 글에서 구글 시트에서 GOOGLEFINANCE() 함수를 이용하여 주가 데이터를 불러오고 로그 스케일(log scale) 그래프를 그려 보았습니다. 얼핏 보기에는 이렇게 계속 진행하면 될 듯 하지만, 큰 문제가 있습니다. GOOGLEFINANCE() 함수로 가져온 데이터에는 배당이 고려되지 있지 않기 때문입니다. 지난 글: [데이터 분석] 주가 데이터를 불러와서 그래프로 그려보자 (구글 시트 편)모든 자산의 가격은 배당 재투자 가격(TR; Total Return)으로 비교해야 합니다. 배당률이 높으면 자산의 가치가 저평가되는 문제점을 보완하기 위해서입니다. 아쉽게도 구글 파이낸스는 배당이 고려되지 않은 PR(Price Return) 데이터만 제공합니다. 참고: [기초 1] 장기 수익과 배당 재투자 ..

주식투자 2025.01.05