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title: "R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기(개정판)"
author: "이현열"
date: "`r Sys.Date()`"
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# Welcome {-}

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[R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 구매 링크](https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=17902329)

본 페이지는 **R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기**의 웹사이트 입니다. 책의 수정 사항이 있을시 즉시 반영할 예정이며, 책에서 다루지 못했던 추가적인 내용도 지속적으로 업데이트 할 예정입니다.

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**제로베이스 본 책의 내용을 바탕으로 강의가 진행중이니, 수강을 원하시는 분은 참조하시기 바랍니다.**

<a href="https://zero-base.co.kr/category_fin_camp/Quant_1book"  target="_blank"><img src = "images/zero_banner.png" alt = "강의 바로가기"></a>

책 발간 이후 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

- 2021년 12월 14일: 4장 [크롤링 이해하기]의 크롤링 예제 중 [기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기]에서 POST 부분의 url이 기존 *https://dev-kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 에서 *https://kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 로 변경되었습니다.

- 2021년 11월 5일: R을 사용하지 모르는 분들을 위해 [R 기초 배우기] 항목을 추가했습니다.

- <span style="color: red;">**2021년 11월 1일: 개정판 2쇄에 아래 내용이 모두 적용되었습니다.**</span>

- 2021년 5월 22일: 크롤링 관련 패키지가 업데이트 되면서, 테이블이 데이터프레임 형태가 아닌 티블 형태로 다운로드 됩니다. 이에 따라 6장 [재무제표 및 가치지표 크롤링] 부분을 수정하였습니다.

- <span style="color: red;">**2021년 1월 28일: 개정판이 발간되어 아래 내용이 모두 적용되었습니다.**</span>

- 2021년 1월 24일: 네이버증권의 차트가 플래쉬를 사용하지 않음에 따라, 해당 부분을 새롭게 작성했습니다.

- 2021년 1월 17일: 한국거래소가 사이트를 개편함에 따라 5장 [한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링] 부분을 새롭게 작성했습니다.

- 2020년 1월 17일: 9장 [퀀트 전략을 이용한 종목선정 (기본)]과 10장 [퀀트 전략을 이용한 종목선정 (심화)]에서 재무제표를 이용한 전략의 경우, 1~4월에는 최근년도 데이터가 일부 종목에 대해서만 들어옵니다. 따라서 해당 기간에는 전전년도 데이터를 사용해야 하며, 이를 고려하도록 코드를 변경하였습니다.

- 2020년 9월 26일: 4장 [기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기]에서 POST 부분의 url이 기존 *http://kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 에서 *https://dev-kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 로 변경되었습니다.

- 2020년 4월 27일: 9장 [금융 데이터 수집하기 (심화)]에 [DART의 Open API를 이용한 데이터 수집하기] 챕터를 추가하였습니다. 이를 통해 더욱 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다.

- 2020년 4월 7일: 각 페이지 하단에 질문/답변 기능을 추가하였습니다. 이제 블로그나 이메일, SNS 보다는 웹북에 질문을 남겨주시기 바랍니다.

- 2020년 3월 22일: 11장 [포트폴리오 구성]에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다.

- 2020년 3월 22일: 8장 [데이터 분석 및 시각화하기]에서 종목정보 시각화 이전에  `ggplot() 기초` 챕터를 추가하였습니다. 이로써 기존에 해당 패키지를 모르던 분도 쉽게 배울수 있도록 하였습니다.

- 2020년 3월 15일: 6장 [금융 데이터 수집하기 (심화)]에 [재무제표 및 가치지표 크롤링]에서 사용하는 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라, `user_agent()` 를 이용하여 웹브라우저 인자를 추가해 주었습니다.

- 2020년 1월 19일: 5장의 [거래소 데이터 정리하기] 부분에서 `substr()` 함수 대신 stringr 패키지의 `str_sub()` 함수를 사용하여 코드를 훨씬 간결하게 표현했습니다. 또한 종목코드 끝이 0이 아닐 경우 우선주인 점을 이용하여 더욱 쉽게 클렌징 처리를 하였습니다.

- 2020년 1월 18일: 야후 파이낸스 웹페이지의 구조가 바뀌어 동적 크롤링을 통해서만 데이터 수집이 가능하게 되었습니다. 이는 본 책에서는 다루지 않으므로, 6장 [금융 데이터 수집하기 (심화)]에서 해당 부분을 삭제하였습니다.
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## 지은이 소개 {-}

이현열

한양대학교에서 경영학을 전공하고, 카이스트 대학원에서 금융공학 석사 학위를 받았다. 졸업 후 증권사에서 주식운용, 자산운용사에서 퀀트 포트폴리오 매니저, 보험사에서 데이터 분석 업무를 거쳐, 현재 핀테크 스타트업에서 퀀트 및 자산배분 리서치 업무를 하고 있다. 평소 꾸준한 SNS와 블로그 활동으로 퀀트 아이디어 및 백테스트 결과 등을 공유하면서 퀀트 투자의 대중화를 위해 노력하고 있다. 한양대학교 재무금융 박사 과정을 수료했으며, 패스트캠퍼스에서 R과 퀀트 투자 강의를 맡고 있다. 지은 책으로는 《스마트베타》(2017)가 있다.


## 머리말 {-}

퀀트 투자 중 팩터에 관한 이론적 내용을 다룬 [《SMART BETA(스마트 베타): 감정을 이기는 퀀트 투자》(김병규, 이현열, 워터베어프레스, 2017)](http://www.yes24.com/Product/Goods/56018775?Acode=101) 출간 이후 강의와 세미나를 통해많은 분들을 만났고, 공통적인 어려움을 느낄 수 있었습니다. 기관 투자자들이 손쉽게 데이터를 구할 수 있는 것과는 다르게, 일반 투자자들은 퀀트 투자를 하기 위한 데이터를 구하는 시작점부터 어려움을 겪는다는 것이었습니다.

그러나 프로그래밍을 이용하면 일반 투자자들도 얼마든지 금융 데이터 수집 및 처리, 퀀트 모델 개발, 포트폴리오 분석 및 자동화 등이 가능합니다. 이 책을 읽는 독자분들이 스스로 이러한 퀀트 투자 프로세스를 만들 수 있기를 바라는 마음으로 책을 구성했습니다. 또한 실제 전문 투자자들이 사용하는 기술들도 포함했으니 책의 내용을 넘어 더욱 훌륭한 모델을 만드는 데 도움이 되시리라 생각합니다.

이 책에서 데이터 수집을 위해 주로 다루는 크롤링은 웹페이지의 데이터를 가져오는 것입니다. 기존에 책 발간 이후 참고자료로 사용된 페이지 중 형태가 바뀐곳이 많아 개정판을 작성하게 되었습니다. 수정된 내역은 다음과 같습니다.

1. 야후 파이낸스의 웹페이지 구조가 바뀌어 크롤링이 사실상 어렵게 되었고, 책 내용에서 제외하였습니다.
2. 한국거래소 사이트가 개편되어 해당 부분은 바뀐 페이지에 맞게 새로 작성하였습니다.
3. 네이버 증권의 주가 데이터 출처가 변경되어 새로 작성하였습니다.
4. 일부 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라 user_agent() 함수를 사용해 크롤링이 가능해지게 하였습니다. 
5. 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용을 추가했습니다.
6. 포트폴리오 구성 부분에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다.
7. ggplot2 패키지의 기본적인 사용법을 추가하였습니다.
8. 일부 코드를 수정하여 데이터 처리를 좀 더 쉽게, 종목 선택을 더욱 꼼꼼히 할수 있도록 하였습니다

앞으로도 페이지 변경 등 코드를 수정해야 하거나 추가된 내용이 있을 경우 책의 공식 페이지인 https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/ 에 즉각적으로 업데이트 할 예정이며, 질문사항이 있을 경우 페이지에 남겨주시면 답변드리고 있습니다.

어느때보다 주식과 투자에 대한 관심이 뜨거워진 지금, 유행이라는 파도에 휩쓸리는 투자보다는 데이터를 이용한 객관적이고 장기적인 투자로 성공하시길 기원합니다.

2021년 1월

이현열(leebisu@gmail.com)


## 이 책의 구성 {-}

이 책은 API와 크롤링을 통한 금융 데이터 수집, 투자 종목 선택 및 포트폴리오 구성, 백테스트와 성과 분석으로 이루어져 있습니다.

**CHAPTER 1 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍**
퀀트 투자란 무엇인지, 왜 프로그래밍이 필요한지, 여러 언어 중 R을 사용해야 하는 이유에 대해 살펴봅니다.

**CHAPTER 2 크롤링을 위한 기본 지식**
크롤링을 통한 데이터 수집에 앞서 인코딩, 웹의 동작 방식, HTML에 대한 기본 정보와 데이터 처리에 편리한 R 코드를 살펴봅니다.

**CHAPTER 3 API를 이용한 데이터 수집**
API를 통한 데이터 수집과 `getSymbols()` 함수의 사용 방법에 대해 살펴봅니다.

**CHAPTER 4 크롤링 이해하기**
크롤링이 무엇인가에 대해 살펴보며, GET과 POST 방식을 이용한 간단한 예제를 살펴봅니다.

**CHAPTER 5 금융 데이터 수집하기 기본**
한국거래소에서 제공하는 데이터를 크롤링하는 방법, 섹터의 구성종목을 수집하는 방법에 대해 살펴봅니다.

**CHAPTER 6 금융 데이터 수집하기 심화**
퀀트 투자의 핵심 자료인 수정주가, 재무제표 및 가치지표를 크롤링하는 방법을 살펴봅니다.

**CHAPTER 7 데이터 정리하기** 
앞에서 수집한 주가, 재무제표, 가치지표를 하나의 파일로 정리하는 방법을 살펴봅니다.

**CHAPTER 8 데이터 분석 및 시각화하기** 
수집한 데이터를 바탕으로 dplyr 패키지를 이용한 데이터 분석 및 ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화, 인터랙티브 그래프를 나타내는 방법을 살펴봅니다.

**CHAPTER 9 퀀트 전략을 이용한 종목 선정 기본** 
베타에 대한 이해 및 기본적 팩터인 저변동성, 모멘텀, 밸류, 퀄리티를 이용한 종목 선정에 대해 살펴봅니다.

**CHAPTER 10 퀀트 전략을 이용한 종목 선정 심화** 
단순 종목 선정을 넘어 실무에서 사용되는 섹터 중립 포트폴리오 및 이상치 제거와 팩터 결합 방법, 마법공식 및 멀티팩터에 대해 살펴봅니다.

**CHAPTER 11 포트폴리오 구성** 
최적화 패키지를 이용한 포트폴리오 구성에서 가장 대중적으로 사용되는 최소분산 포트폴리오, 최대분산효과 포트폴리오, 위험균형 포트폴리오를 구현합니다. 또한 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 살펴봅니다.

**CHAPTER 12 포트폴리오 백테스트**
`Return.portfolio()` 함수를 이용한 백테스트 방법에 대해 살펴보겠습니다.

**CHAPTER 13 성과 및 위험 평가**
포트폴리오의 수익률을 바탕으로 성과 및 위험 평가에 사용되는 각종 지표에 대해 알아보며, 4팩터 회귀분석을 통한 요인 분석을 실행합니다.

## 이 책에서 다루지 않은 주제 {-}

이 책은 R을 기본적으로 사용할 줄 아는 독자를 대상으로 작성되었습니다. 따라서 내용의 효율적 전달을 위해 R과 R Studio 설치, 기초적인 프로그래밍 등의 내용은 생략했습니다. 따라서 프로그래밍을 처음 접하는 독자라면 프로그래밍 기초를 먼저 익히신후 본 책을 읽으시길 추천드립니다.

또한 이 책에서는 프로그램 언어로 R을 이용했기 때문에 Python 혹은 다른 언어를 사용하는 분들에게는 직접적으로 도움이 되지 않을 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 투자에 필요한 금융 데이터 수집을 어디서 어떻게 하는지, 종목 선택을 어떻게 하고 포트폴리오를 어떻게 구성하는지에 대한 이론적 내용을 이해한 후 본인들이 사용하는 언어로 구현해보는 것도 좋은 도전이 될 것입니다.

## 도움이 될 만한 자료들 {-}

먼저 팩터 투자와 관련하여 심화된 내용을 알고 싶은 분은 저의 이전 책 및 책에서 인용된 논문을 읽어볼 것을 권합니다. R 프로그래밍과 관련하여 기초부터 tidyverse 패키지까지 이해하는 데 도움이 될만한 책 목록은 다음과 같습니다.

- [《SMART BETA(스마트 베타): 감정을 이기는 퀀트 투자》(김병규, 이현열, 워터베어프레스, 2017)](http://www.yes24.com/Product/Goods/56018775?Acode=101)
- 《손에 잡히는 R 프로그래밍》(가렛 그롤먼드, 한빛미디어, 2015)
- 《R Cookbook》(폴 티터, 인사이트, 2012)
- 《R을 활용한 데이터 과학》(해들리 위컴, 개럿 그롤문드, 인사이트, 2019)
- 《Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석》(김영우, 이지스퍼블리싱, 2017)
- 《ggplot2: R로 분석한 데이터를 멋진 그래픽으로》(해들리 위컴, 프리렉, 2017)

## 이 책의 지원 페이지 {-}
 
이 책은 R의 bookdown 패키지로 작성되어 웹페이지 및 GitHub 저장소에 공유되어 있습니다. 따라서 책에 포함되어 있는 각종 코드를 웹페이지에 방문하여 얻으실 수 있습니다.

- 웹페이지: https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook
- GitHub 저장소: https://github.com/hyunyulhenry/quant_cookbook


크롤링 대상 웹페이지의 구조가 바뀌어 코드의 수정이 필요할 경우 즉각적으로 반영할 것이며, 인쇄본에서 다루지 않은 내용도 추가적으로 업데이트될 예정입니다. 또한 bookdown 패키지를 이용하여 책을 집필하고자 하는 분들에게도 많은 도움이 될 것입
니다.

이 외에도 퀀트 투자 혹은 R을 이용한 투자 활용법 등의 내용은 저자의 블로그에 많은글들이 있으니 참조하기 바랍니다.

- Henry’s Quantopia: https://blog.naver.com/leebisu

## 종목과 관련된 유의사항 {-}

팩터 모델을 이용한 종목 선택과 관련된 CHAPTER에서는 해당 조건으로 선택된 종목들이 나열되어 있습니다. 그러나 이는 **해당 종목에 대한 매수 추천이 아님을 밝히며, 데이터를 받은 시점의 종목이기에 독자 여러분이 책을 읽는 시점에서 선택된 종목과는 상당한 차이가 있습니다.**

또한 이 책에서 다루는 모델을 이용하여 투자를 할 경우, 이로 인한 이익과 손해는 본인에게 귀속됨을 알립니다.

## 세션정보 {-}

본 책에서 사용된 R 버젼 및 각종 정보는 다음과 같습니다.

```{r echo = FALSE}
sessionInfo()
```