오렌지사과의 사진과 투자

PER, PBR, DIV(배당률)에 기반하여 저PER, 저PBR, 고배당 상위 10% 종목 목록을 제공합니다. 붉은색으로 표시된 수치는 저PER, 저PBR, 고배당에도 해당되는 경우입니다. 푸른색으로 표시된 수치는 고PER, 고PBR에도 해당되는 경우입니다. 참고: 2024년 2월 13일자 기준입니다. 출처에 언급된 사이트에는 매일 그날 종가를 계산된 순위가 제공됩니다. 저PER 상위 10 종목 저PER는 기업이 벌어 들이는 수익에 비해 주가가 저평가되어 있다는 의미입니다. 하지만 기업의 미래의 불투명으로 낮은 주가가 형성되어 저PER 상태인 경우도 있습니다. 종목 업종 PER PBR DIV HMM P:운수창고업 0.9 0.4 6.7% 리튬포어스 Q:기타제조 0.9 0.7 - 에스디바이오센서 P:의료정밀..

코스피/코스닥의 시총과 지수 변화 (2001년 6월 ~ 2023년 12월)에서 이어지는 글입니다. 이 글에서는 LG에너지솔루션의 사례로 신규 상장된 자회사가 시총과 지수에 어떤 영향을 미쳤는지 간단하게 살펴봅니다. 코스피와 코스닥의 시총/지수 아래 그래프는 코스피와 코스닥 시총/지수를 나타낸 그래프입니다. 간혹 코스닥 시장에서 시총/지수가 크게 내리는 경우가 있는데, 아마도 시총이 큰 종목이 코스피 시장으로 이전한 경우가 아닌가 싶습니다. 이러한 경우 다음날 시총은 줄지만 지수는 그대로이기에 시총/지수가 떨어지게 됩니다. 코스피 그래프에서 2018년 중순경에 시총/지수가 크게 떨어졌다가 복귀하는 부분이 있습니다. 이는 삼성전자가 액면분할을 위해 2018년 4월 30일부터 2018년 5월 3일까지 거래가 ..

주의 이 글은 특정 투자 전략을 평가할 때 해당 투자 전략이 적용되었을 때만을 고려하는 평가 방식의 문제점을 설명합니다. 이 글에서 투자 전략은 설명의 편의를 위해 과최적화 된 것이므로 실제 투자에 있어 효용이 있다는 의미는 아닙니다. 책에서의 기술적 지표의 소개와 평가 이동평균선은 여러 주식 투자 서적에서 흔히 볼 수 있는 대표적인 기술적 지표의 하나입니다. 단독으로 사용하기는 힘들어도 다른 재무적 또는 기술적 지표와 함께 사용하면 효용이 있다는 식으로 설명하고 있습니다. 기술적 지표를 이용한 투자 방법을 설명하는 책들은 각종 지표를 이용한 좋은 또는 나쁜 사례를 들기는 하지만, 검증은 등한시 하는 경향이 있습니다. 지금처럼 기술적 지표를 구하는 데 사용하는 대부분의 데이터를 손쉽게 얻을 수 있고, 평..

꿈에서 주식 미래 가격 예측 능력을 받는다면, 당신이 꿈에서 조상님을 또는 당신이 믿는 신을 만났다고 하겠습니다. 이유는 잘 모르겠지만, 이 분이 당신의 소원 한 가지를 들어주겠다고 하십니다. 사람마다 간절히 원하는 소원은 모두 다르겠지만, 만일 주식의 미래 가격을 예측할 수 있는 능력을 달라고 했다고 하겠습니다. 이 분은 흔쾌히 그 능력을 줄 수 있다고 하시고, 다음과 같은 조건을 덧붙이셨습니다. 조건 1: 한 종목만 선택할 수 있고, 이후 변경할 수 없다. 조건 2: 고정된 k 거래일마다 다음 k 거래일 후의 주가를 알 수 있다. 어떤 종목을 선택해야 할까? 본인이 이런 상황이라면 어떻게 결정할까요? 선물, 옵션, 레버리지, 인버스는 이용하지 않는다고 가정해 보겠습니다. 먼저 조건 1을 보면, 상폐 ..

아래는 코스피/코스닥의 시가 총액과 지수의 최근 22.5년간의 변화를 표시한 그래프입니다. 해당 그래프에서 시가 총액과 지수 모두 배당은 반영되지 않았습니다. 배당은 대략 코스피의 경우 연 2% 정도 코스닥의 경우 연 0.5% 정도입니다. 굵은 실선은 시가 총액이며, 가는 점선은 지수입니다. 세로축은 로그입니다. 간단하게 살펴보면 지난 22.5년간,코스피는 시총이 9.9배 상승했고, 지수는 4.3배 상승했습니다. 대략 2.3배 정도 차이가 납니다.코스닥은 시총이 9.2배 상승했고, 지수는 1.1배 상승했습니다. 대략 8.4배 정도 차이가 납니다 이는 시가 총액 / 지수의 비를 그래프로 그려보면 확연히 드러납니다. 코스닥의 경우 시총과 지수의 차이가 심한데, 주된 이유를 짐작하기는 어렵네요. 대략 추정하기..

marcap은 국내 종목에 대한 시가 데이터셋을 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. git 명령어를 이용하여 아래와 같이 가져올 수 있습니다. $ git clone "https://github.com/FinanceData/marcap.git" marcap ---------- Cloning into 'marcap'... remote: Enumerating objects: 4165, done. remote: Counting objects: 100% (4/4), done. remote: Compressing objects: 100% (4/4), done. remote: Total 4165 (delta 0), reused 1 (delta 0), pack-reused 4161 Receiving objects: 10..

문제 증권사 HTS를 이용하여 개별 종목의 일일 시세 데이터를 다운로드하는 것은 손이 많이 가는 작업이다. 증권사 Open API를 이용하여 이 작업을 자동화하라. 이렇게 다운로드한 데이터를 다른 곳에서 사용할 수 있도록 구글 드라이브를 이용하여 저장하라. 참고 실시간으로 주가를 파악해서 시스템 트레이딩을 하는 경우가 아니라면, 증권사 API를 이용하여 주가를 가져오는 것은 권하기 어렵습니다. 많은 종목 또는 장기간 주식 시세 데이터를 수집하고 분석하는 용도로는 파이썬 라이브러리를 이용하는 것이 간편하고 빠릅니다. 국내 주식 시세 데이터를 얻을 수 있는 파이썬 라이브러리의 종류와 특성에 대해서는 국내 주가 데이터 특성 비교 (FinanceDataReader, PyKrx, macap)를 참고하기 바랍니다...

문제 Yahoo Finance에서 제공하는 국내 주식 데이터는 결측치가 포함되어 있거나 경우에 따라서는 잘못된 값이 있을 수 있다. 보다 깨끗한 데이터를 제공하는 증권사 HTS를 이용하여 데이터를 다운로드 받아라. 이렇게 구한 국내 주식 데이터를 다른 시스템 또는 사용자가 사용할 수 있도록 구글 시트를 통해 공유하라. 최종적으로 R에서 공유된 데이터를 다운로드하는 코드를 작성하라. 코드 library(googlesheets4) ## for read_sheet() library(tidyverse) ## for others. # Google sheet id in a URL for sharing. korea_stock_sheet_id % # Convert the first column to date. muta..

문제 KOSPI 200을 추종하는 ETF로 KODEX 200이 있다. 매일 종가를 기준으로 이를 보유할지 또는 보유하지 않을지를 결정하고 싶다. 선형 회귀 분석으로 이러한 전략을 도출하고 지속 보유 전략 대비 그 성능을 평가하라. 주의 Yahoo Finance 또는 Google Finance의 (Google Sheet에서 불러온 경우도 포함) 국내 시세 데이터는 완벽하지 않습니다. 결측값이 있거나 잘못된 값이 있는 경우가 꽤 있습니다. 실사용 목적으로는 보다 완전한 데이터를 이용하는 것이 바람직합니다. 여기에서 제시하는 결과는 통계적 유의성을 전혀 고려하지 않았습니다. 또한 데이터 적용 기간에 따라 결과에 상당한 차이가 있을 수 있습니다. 여기에서 제시하는 결과는 각종 수수료, 세금, 슬리피지 등이 고려..

문제 연단위 기대 수익률과 기대 변동성(표준편차)이 정규 분포를 따르는 두 상품 A와 B가 있다. 기대 변동성과 기대 수익률이 변하지 않는다고 가정하고 장기 투자한다면, 상품 B의 누적 투자 수익률이 상품 A의 누적 기대 수익률을 하회할 확률은 어떻게 변하는가? - 상품 A: 기대 수익률 10%, 변동성 5% - 상품 B: 기대 수익률 20%, 변동성 20% 주의 수익률이 일반 정규 분포가 아닌 로그 정규 분포를 따른다고 가정하면, 복리 수익률은 로그 정규 분포로 근사할 수 있습니다. 그러니 통계적으로 해석하는 것이 보다 수월할 수 있습니다. 이 글에서는 랜덤 샘플을 생성하여 추정해 봅니다. (잘 이해가 안 되는 부분입니다. 두 정규 분포의 합은 정규 분포입니다. 그렇다면 두 로그 정규 분포의 합도 로그..