전체 글49 파이썬 금융 라이브러리 활용과 코드 예제 (pandas, NumPy) 1. 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석 개요파이썬은 금융 데이터 분석 및 퀀트 투자 전략 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 특히, pandas, NumPy, scikit-learn과 같은 라이브러리는 금융 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 필수적입니다. 금융 데이터 분석에 유용한 주요 파이썬 라이브러리를 소개하고, 실제 코드 예제를 통해 활용법을 설명합니다.2. 금융 데이터 분석에 사용되는 주요 파이썬 라이브러리(1) pandas - 금융 데이터 처리pandas는 금융 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 라이브러리로, 데이터프레임(DataFrame)을 이용해 시계열 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.(2) NumPy - 수학 및 배열 연산NumPy는 금융 데이터에서 수치 계산 및 배열 연.. 2025. 2. 13. 모멘텀 전략 기본 원리 구현 예시 1. 모멘텀 전략이란?모멘텀 전략(Momentum Strategy)은 주식이나 자산이 최근 상승 추세를 보이면 계속 상승할 가능성이 높다고 보고 매수하고, 하락 추세를 보이면 하락이 지속될 것으로 예상하여 매도하는 투자 전략입니다. 즉, "강한 자산을 사서 더 오를 때까지 보유하고, 약한 자산을 팔아서 추가 하락을 피한다"는 원칙을 따릅니다.(1) 모멘텀 전략의 기본 원리추세 지속성(Trend Persistence): 상승한 자산은 더 오를 확률이 높고, 하락한 자산은 더 떨어질 확률이 높다는 가설을 기반으로 함시장 비효율성(Behavioral Finance): 투자자들이 새로운 정보를 천천히 반영하는 경향이 있기 때문에, 특정 종목이 지속적으로 강세나 약세를 보이는 현상이 발생거래량과 가격의 관계: 높.. 2025. 2. 12. 시계열 모델 원리 적용 사례 (ARIMA, GARCH) 1. 시계열 모델이란?시계열 모델(Time Series Model)은 일정한 시간 간격으로 수집된 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 데 사용됩니다. 금융 시장에서는 주가, 환율, 금리 등의 변동성을 분석하는 데 활용됩니다.대표적인 시계열 모델로는 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)와 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)가 있으며, 각각 가격 예측과 변동성 모델링에 사용됩니다.2. ARIMA 모델 (AutoRegressive Integrated Moving Average)(1) ARIMA 모델 개요ARIMA 모델은 자기 회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 요소를 조합하여 .. 2025. 2. 12. R을 활용한 금융 데이터 패키지, 데이터 분석, 전략 구현 사례 1. R과 금융 데이터 분석R은 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 강력한 통계 및 시각화 기능과 다양한 금융 패키지를 제공하여, 주식 데이터 분석, 리스크 관리, 포트폴리오 최적화, 백테스팅 등에 활용됩니다.이번 글에서는 R에서 활용할 수 있는 금융 데이터 분석 패키지와 실제 데이터 분석 및 퀀트 투자 전략 구현 방법을 소개하겠습니다.2. R의 금융 데이터 분석 패키지R에는 금융 데이터를 분석하고 퀀트 전략을 구현하는 데 유용한 패키지가 많습니다. 주요 패키지는 다음과 같습니다.(1) 금융 데이터 수집 관련 패키지quantmod: 주가 데이터 가져오기 및 기술적 분석TTR: 기술적 지표(이동평균, RSI, MACD 등) 계산tidyquant: tidyvers.. 2025. 2. 12. 퀀트 펀드 사례 Renaissance Technologies, Two Sigma 운영 방식 1. 퀀트 펀드란?퀀트 펀드(Quant Fund)는 수학적 모델, 통계 분석, 인공지능(AI), 머신러닝 등을 활용하여 투자 결정을 자동화하는 헤지펀드의 한 유형입니다. 전통적인 펀드 매니저의 주관적인 판단을 배제하고, 철저하게 데이터 기반 투자 전략을 수행하는 것이 특징입니다.대표적인 퀀트 펀드로는 Renaissance Technologies와 Two Sigma가 있으며, 이들은 금융 데이터 분석과 고급 알고리즘을 활용하여 시장을 능가하는 수익을 창출하고 있습니다.2. Renaissance Technologies (르네상스 테크놀로지스)(1) 개요설립자: 짐 시먼스(Jim Simons, 1982년)본사: 미국 뉴욕대표 펀드: Medallion Fund (메달리온 펀드)운용 전략: 고급 수학, AI, 머.. 2025. 2. 12. 알파와 베타 팩터 분석 (정의, 측정법, 활용법) 1. 알파와 베타 팩터란?투자 성과를 분석할 때 자산의 수익률을 결정하는 다양한 요인이 존재합니다. 그중에서도 알파(Alpha)와 베타(Beta)는 투자 성과를 측정하는 중요한 지표로 사용됩니다. 이들은 주식 및 포트폴리오의 성과를 평가하고, 시장 대비 초과 수익 여부와 변동성(리스크)을 분석하는 데 활용됩니다.(1) 알파 (Alpha) 정의알파는 특정 자산이나 포트폴리오가 시장 대비 초과 수익을 기록했는지를 나타내는 지표입니다. 즉, 알파 값이 양수이면 시장보다 더 높은 수익을 올렸다는 의미이고, 음수이면 시장보다 성과가 낮았다는 의미입니다.알파는 적극적 운용(Active Management) 전략의 성과를 측정하는 지표로, 펀드 매니저의 운용 실력을 평가하는 데 사용됩니다.(2) 베타 (Beta) 정.. 2025. 2. 12. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
