금융 데이터 분석(18)
-
Alpha를 찾아서 > 금융 데이터 다루기
금융 데이터는 기본적으로 시계열적으로 이루어져 있습니다. 이러한 시계열성을 가진 데이터를 다루기 위한 아주 기본적인 pandas활용 방법과 금융 Factor들을 쉽게 계산할 수 있도록 도와주는 패키지에 대해서 다루어보도록 하겠습니다. [Pandas] 사실 Pandas와 Numpy는 너무나도 잘 알려져 있는 패키지이기 때문에 익숙한 내용이지만, 예전에 했던 것을 다시 복기해보는 의미에서 시계열 데이터를 다룰때 유용하게 쓸 수 있는 method들을 정리해보겠습니다. 시계열 데이터를 다루기 위해서는 기본적으로 시차별로 수익률을 계산한다거나, 이번달 주가와 저번달 주가의 차이를 구한다거나 하는 시간의 축을 비교하거나 변경하는 일을 많이 하게 됩니다. Resample method를 활용하면 일별 자료를 월별 자료..
2023.08.01 -
Alpha Factor 탐색 > Value Factor
Value Factor를 활용하여 투자를 하는 사람들은 결국 기업이 가친 가치만큼 주가가 올라가거나 또는 내려간다고 생각을 합니다. 주요한 Value Factor로는 Cash flow yield, Free Cash flow yield, 배당율, Earning yield(주가대비 수익) 등이 있습니다. 정말 많은 Value Factor들이 있기 때문에 무엇을 적용할지를 결정하는 것부터가 중요한 일이라고 볼 수 있을 것입니다. 일단 여기서는 Python을 활용해서 Free Cash flow yield를 계산하는 방법을 다루어보겠습니다. 이 방법을 이용해서 재무정보와 주가 정보를 불러와서 자신이 활용하고 싶은 Factor들을 만들어서 활용하시면 좋을 것 같습니다. [Free Cash flow yield] Ca..
2023.07.20 -
Alpha Factor 탐색 > Momentum
주가의 방향을 예측하는데 있어 Momentum을 나타내는 Factor들은 항상 많이 활용되어지고 있는 요인들중에 하나입니다. 이러한 Momentum이 어떻게 보면 군중들이 어디에 집중하고 있고 어디에 쏠리고 있는지를 판단할 수 있는 요소이기 때문입니다. 그리고 결국 주가는 군중들이 결정한다고 본다면 Momentum은 꼭 고려가 되어야할 지표임에는 틀림없습니다. Momentum을 나타내는 지표가 많이 있게지만, 대표적인 지표를 몇개 선정하여 이를 활용해보도록 하겠습니다. 1. RSI(Relative strength index(RSI)) RSI는 0부터 100까지의 숫자를 가지며, 100에 가까울 수록 초과매수가 일어난 것으로 보고있습니다. 따라서 이를 활용하여 단순한 규칙을 만든다면 70이상일 때는 판매하..
2023.07.03 -
Alpha를 찾아서 > 금융 데이터 불러오기
취미로, 재미로 금융 데이터를 분석한다고 해도 금융 데이터를 기반으로 무언가를 예측하고 분석한다는 것은 결국 시장의 움직임을 이겨내 수익을 창출할 수 있는 그 무언가를 찾아 내고자 하는 것이라고 생각합니다. 그 중에서 어떻게 보면 기술적으로는 누구나 할 수 있는 것이 Alpha Factor를 찾아내는 과정일 것입니다. 기업가치를 측정할 때 PER, PBR, EV/EBITDA와 같은 재무지표를 활용하는 것도 어떻게 보면 Alpha Factor을 찾아서 활용하는 것으로 볼 수 있을 것 같습니다. 이런관점에서 보면 결국 Alpha Factor를 찾아내는 과정은 Feature Engineering과 흡사할 것이고 가설과 검증을 통해서 어떤 요소가 Alpha Factor인지 판단해 볼 수 있을 것입니다. 물론 제..
2023.06.27 -
LSTM을 활용한 주가 예측
RNN의 경우 예측해야 하는 지점과 이용하는 정보의 시작지점의 차이가 크면, 역전파시 그래디언트의 소실이 커져 효과적으로 학습이 되지 않을 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 나온 방법이 LSTM으로 적절하게 과거정보를 잊고 현재정보를 기억하여 그래디언트의 소실을 막으면서 장기간의 데이터를 학습 할 수 있습니다. 따라서, 이번 포스트에서는 LSTM을 활용하여 주가를 한번 예측해보록 하겠습니다. 이번에는 SK이노베이션의 주가정보를 활용하여 예측을 해보겠습니다. 먼저 이전 포스트에서 다뤘던 내용과 같이, 필요한 모듈 및 데이터를 입력하고, 지정한 Seqeunce로 학습 및 예측에 활용할 데이터를 만듭니다. import pandas as pd import numpy as np import torch ..
2020.08.02 -
CNN을 활용한 주가 방향 예측
이번 포스팅에서는 시계열 데이터에 Convolutional neural network을 적용하여 주가 방향을 예측해보도록 하겠습니다. Convolutional neural network은 주로 이미지 분석에 많이 활용되지만, 간간히 주가를 예측하기 위해도 활용되는 것 같습니다. Research paper들을 참조하여 모델을 구성한 것은 아니고, CNN을 활용해보는 정도에 의의를 두고자 합니다. 향후 시간을 내서 paper들을 읽고 체계적으로 구성해보는 것도 좋을 것 같습니다. 이번에는 삼성전자 대신, SKT주가를 활용하고자 합니다. 좀 더 긴 기간의 가격 정보를 활용하고자 하는데, 삼성전자의 경우 액면분할이 이루어진지 꽤 최근이라고 볼 수 있기 때문에 긴 기간의 주가를 활용하기는 부적절하다고 판단했습니다..
2020.07.30