데이터 사이언스/데이터 분석 실습
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시계열 안정성 테스트 - ADF and KPSS 테스트 (feat. 파이썬)데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2020. 12. 25. 20:00
앞서 시계열 데이터 분석 및 예측을 위한 완벽 가이드에서 시계열 데이터 분석에 있어 데이터의 안정성(Stationary)을 확인하는 것이 중요함을 소개해 드렸습니다. 이번에는 파이썬으로 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 테스트와 KPSS (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin) 테스트를 수행하는 방법에 대해서 설명해 드리겠습니다. 라이브러리 Import import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') 시계열 데이터는 야후 파이낸스에서 가져오겠습니다. 만약 yfinance 라이브러리가 설치가 안되었다면, 아래의 명령어를 통해서 설치해 주세요. !pip insta..
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금융 포트폴리오 최적화 (feat. 파이썬)데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2020. 12. 25. 18:33
포트폴리오 최적화는 목표를 이루기 위해 고려하고 있는 모든 포트폴리오 세트 중에서 최상의 포트폴리오(=자산 분배)를 선택하는 프로세스입니다. 목표는 일반적으로 기대 수익과 같은 요소를 최대화하고 재무 위험과 같은 비용을 최소화합니다. 이 포스팅을 통해서 파이썬을 이용한 효율적 투자선(=efficient frontier) 및 주식 포트폴리오를 최적화하는 방법을 설명해 드릴 예정입니다. 현대 포트폴리오 이론에 의하면 효율적 투자선은 위험-수익 스펙트럼에서 '효율적인' 위치에 있는 투자 포트폴리오입니다. 보통은 효율적 투자선은, 수익의 변동성이 동일할때 해당 포트폴리오보다 높은 기대수익을 주는 포트폴리오가 없는 것을 의미합니다. Sharpe Ratio는 실제로 투자 포트폴리오에서 사용되는 개념이며, 보유한 투..
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자금 흐름 지표를 이용한 알고리즘 투자 전략 (feat. 파이썬)데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2020. 12. 25. 18:32
이 글은 교육적인 목적으로 작성되었습니다. 투자 조언으로 받아 들여서는 안되며, 투자는 본인의 재량에 따라 하십시오. 이번 글에서는 자금 흐름 지표(Money Flow Index, MFI)라는 거래 전략을 설명드리고 파이썬으로 코딩하는 방법을 알려드리겠습니다. MFI는 거래량 가중 상대적 강도 지수(Relative Strength Index, RSI)라고도 하며, 자산 중에서 과매수 또는 과매도 신호를 식별하기 위해 가격 및 거래량 데이터를 이용해 계산합니다. MFI 값이 80 이상이면 과매수(매도 타이밍)로 간주되고, 20 미만이면 과매도(매수 타이밍)로 간주됩니다. 또한 MFI값이 90 또는 10인 경우를 임계값 이라고 합니다. 매도 신호: MFI > 80 매수 신호: MFI < 20 화폐 흐름 지수..