금융(9)
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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 -
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