포트폴리오의 전반적인 위험을 줄일 수 있는 방법으로 상관관계가
낮은 자산으로 포트폴리오를 구성한다. 회귀 분석을 통하여
상관관계를 분석하여 상관계수를 구한다.

 

이번 예제 실습 중 미국 국채와(TLT) KOSPI(^KS11)의 회귀 분석이
있는데 TLT의 자료가 책에 그려진 그래프와는 다른 거 같다.
그렇지만 상관 계수는 얼추 비슷하게 나왔다.

 

해당 자산을 지수화 ->
사이파이를 이용하여 선형 회귀 분석 ->
상관 계수 구하기(데이터프레임, 시리즈로)->

결정 계수 구하기

 

코드로 작성하는 건 어렵지 않다.
단어에 대한 이해가 필요한 부분이다.
앞으로도 더욱 더 이해가 많이 필요할 거 같다.

3.6 회귀 분석과 상관관계
3.6.1 KOSPI와 다우존스 지수 비교 
3.6.2 지수화 비교
3.6.3 산점도 분석
3.6.4 사이파이 선형 회귀 분석 .....
3.6.5 선형 회귀 분석

3.7 상관계수에 따른 리스크 완화
3.7.1 데이터프레임으로 상관계수 구하기
3.7.2 시리즈로 상관계수 구하기
3.7.3 결정계수 구하기
3.7.4 다우존스 자수와 KOSPI의 회귀 분석
3.7.5 상관계수에 따른 리스크 완화

 

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일정 기간의 시세를 기본으로 일간 변동률과 누적 수익률을 구한다.
야후 파이낸스(yfinance) 라이브러리를 이용하여 해당 종목의
시세를 구할 수 있다.

 

책에서는 누적 수익률을 인간 변동률의 누적합으로 되어 있으나, 누적곱으로
구해야 한다. 관련 오류는 해당 책 오탈자 부분에 자세하게 나와 있다.

 

아래는 '삼성전자'와 '마이크로소프트'의
2018년부터 지금까지 누적수익률 그래프다.

 

마소가 대단하긴 대단한가 보다!

 

 

파이썬 증권 데이터 분석

이 책은 웹 스크레이핑으로 증권 데이터를 주기적으로 자동 수집, 분석, 자동 매매, 예측하는 전 과정을 파이썬으로 직접 구현한다. 그 과정에서 금융 데이터 처리 기본 라이브러리(팬더스)부터

www.hanbit.co.kr

 

Learning pandas - Second Edition

Calculating simple daily cumulative returns of a stock The simple cumulative daily return is calculated by taking the cumulative product of the daily percentage change. This calculation is represented by … - Selection from Learning pandas - Second Editio

www.oreilly.com

 

실습 동영상

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개발 환경
윈도우 10,  크롬, 마리아디비, 파이썬 및 IDLE 64bit & 32Bit, 팬더스, 뷰티플 수프, 장고, 텐서플로

파이썬 32bit를 사용하는 이유가 증권사 COM방식의 API를 사용하기 위해서 32bit를 사용한다. 더불어 가상 환경(venv) 를 이용하여 각각의 버전을 설치하여 사용한다. 아나콘다와 주피터 노트북을 이용해도 될 듯.

 

책에 클래스에 대한 설명이 있다. '틀'에 빗대어 설명을 했는데, 책에도 설명한 설계도(blueprint)로 생각하면 좋겠다.

 

cmd vs powershell

powershell이 나온지도 꽤 오래 됐다. 그 동안 cmd만 사용했는데, 이 책은 powershell을 이용해야 겠다. 참고로 관리자 권한으로 powershell를 실행하고, 실행권한을 Unrestricted로 변경해야 권한에러를 해결 할 수 있다.

 

Set-ExecutionPolicy Unrestricted

 

아래 동영상은 책에 나온 예제 실습 동영상이다.
파이썬 언어의 기본적인 것들은 빼고 121p까지의 예제 중에
필요한 부분만 동영상으로 만들었다.

예제 실습 동영상

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