-먼저 `chart.CumReturns()` 함수를 이용해 QMJ 팩터의 누적수익률을 그래프로 나타내봅니다. 1989-07-31부터 2020-11-30까지 장기간동안 우상향하는 모습을 보이고 있습니다.
+먼저 `chart.CumReturns()` 함수를 이용해 QMJ 팩터의 누적수익률을 그래프로 나타내봅니다. 1989-07-31부터 2020-12-31까지 장기간동안 우상향하는 모습을 보이고 있습니다.
```r
@@ -109,7 +109,7 @@ prod((1+df$QMJ)) - 1 # 누적수익률
```
```
-## [1] 3.829
+## [1] 3.772
```
```r
@@ -117,7 +117,7 @@ mean(df$QMJ) * 12 # 연율화 수익률(산술)
```
```
-## [1] 0.05294
+## [1] 0.05242
```
```r
@@ -125,7 +125,7 @@ mean(df$QMJ) * 12 # 연율화 수익률(산술)
```
```
-## [1] 0.0514
+## [1] 0.05086
```
수익률 중 가장 많이보는 지표는 누적 수익률, 연율화 수익률(산술), 연율화 수익률(기하)입니다. 각 수익률을 구하는 법은 다음과 같습니다.
@@ -143,7 +143,7 @@ Return.cumulative(df$QMJ) # 누적수익률
```
## QMJ
-## Cumulative Return 3.829
+## Cumulative Return 3.772
```
```r
@@ -152,7 +152,7 @@ Return.annualized(df$QMJ, geometric = FALSE) # 연율화 수익률(산술)
```
## QMJ
-## Annualized Return 0.05294
+## Annualized Return 0.05242
```
```r
@@ -160,8 +160,8 @@ Return.annualized(df$QMJ) # 연율화 수익률(기하)
```
```
-## QMJ
-## Annualized Return 0.0514
+## QMJ
+## Annualized Return 0.05086
```
수식에 맞게 값을 입력해 계산할 수도 있지만, 함수를 이용하면 더욱 손쉽게 계산이 가능하며 실수할 가능성도 줄어듭니다. 누적수익률은 `Return.cumulative()` 함수를 통해, 연율화 수익률(산술)은 `Return.annualized()` 함수 내 geometric 인자를 FALSE로 선택해줌으로써, 연율화 수익률(기하)는 `Return.annualized()` 함수를 통해 계산이 가능합니다. 수식으로 계산한 값과 함수를 통해 계산한 값을 비교하면 동일함이 확인됩니다.
@@ -172,7 +172,7 @@ sd(df$QMJ) * sqrt(12) # 연율화 변동성
```
```
-## [1] 0.07389
+## [1] 0.07385
```
```r
@@ -181,7 +181,7 @@ StdDev.annualized(df$QMJ) # 연율화 변동성
```
## QMJ
-## Annualized Standard Deviation 0.07389
+## Annualized Standard Deviation 0.07385
```
```r
@@ -190,7 +190,7 @@ SharpeRatio.annualized(df$QMJ, Rf = df$RF, geometric = TRUE)
```
## QMJ
-## Annualized Sharpe Ratio (Rf=2.7%) 0.3136
+## Annualized Sharpe Ratio (Rf=2.7%) 0.3076
```
위험으로 가장 많이 사용되는 지표는 변동성입니다. 연율화 변동성은 `sd()` 함수를 통해 변동성을 계산한 후 조정값을 곱해 계산합니다. 그러나 `StdDev.annualized()` 함수를 사용해 더욱 쉽게 계산할 수도 있습니다.
@@ -218,13 +218,13 @@ table.Drawdowns(df$QMJ)
## 1 2002-10-31 2004-01-31 2008-08-31 -0.2134 71
## 2 2009-03-31 2009-09-30 2011-12-31 -0.2002 34
## 3 1992-11-30 1993-08-31 1997-01-31 -0.1408 51
-## 4 2020-04-30 2020-11-30
R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기
-2021-01-17
+2021-01-19
Welcome
+
+현재 개정판이 작업중에 있습니다. 2021년 2월 즈음 만나보실 수 있습니다.
+
본 페이지는 R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기의 웹사이트 입니다. 책의 수정 사항이 있을시 즉시 반영할 예정이며, 책에서 다루지 못했던 추가적인 내용도 지속적으로 업데이트 할 예정입니다.
@@ -438,7 +377,7 @@ Welcome
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: 5장 [한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링] 부분이 R 4.0 이상 버젼에서 잘 작동하지 않는 문제가 발생하고 있습니다. R 3.6 버젼에서 실행해주시길 바랍니다. (https://rstudio.cloud/ 에서는 원하는 R 버젼으로 프로그램 실행이 가능합니다.) 해당 버젼에서도 안될 경우 session을 재시작하면 제대로 실행이 됩니다.
2020년 9월 26일: 4장 [기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기]에서 POST 부분의 url이 기존 htt://kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 에서 https://dev-kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do 로 변경되었습니다.
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.
지은이 소개
머리말
퀀트 투자 중 팩터에 관한 이론적 내용을 다룬 《SMART BETA(스마트 베타): 감정을 이기는 퀀트 투자》(김병규, 이현열, 워터베어프레스, 2017) 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. 따라서 페이지의 형태가 바뀌면 코드도 다시 작성해야 합니다. 책 발간 이후 참고자료로 사용된 페이지 중 형태가 바뀐곳이 많아 개정판을 작성하게 되었습니다. 또한 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용도 추가했습니다.
-앞으로도 페이지 변경 등 코드를 수정해야 하거나 추가된 내용이 있을 경우 책의 공식 페이지인 https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/ 에 즉각적으로 업데이트 할 예정입니다.
-어느때보다 주식과 투자에 대한 관심이 뜨거워진 지금, 유행이라는 파도에 휩쓸리는 투자보다는 데이터를 이용한 객관적이고 장기적인 투자로 성공하시길 기원합니다.
+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.
+
+- 야후 파이낸스의 웹페이지 구조가 바뀌어 크롤링이 사실상 어렵게 되었고, 책 내용에서 제외하였습니다.
+- 한국거래소 사이트가 개편되어 해당 부분은 바뀐 페이지에 맞게 새로 작성하였습니다.
+- 일부 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라 user_agent() 함수를 사용해 크롤링이 가능해지게 하였습니다.
+- 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용을 추가했습니다.
+- 포트폴리오 구성 부분에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다.
+- ggplot2 패키지의 기본적인 사용법을 추가하였습니다.
+- 일부 코드를 수정하여 더욱 데이터 처리를 쉽게 하거나, 종목 선택을 강건하게 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)
@@ -629,20 +577,6 @@ 세션정보
});
-
-
R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기
-2021-01-17
+2021-01-19
Welcome
+
현재 개정판이 작업중에 있습니다. 2021년 2월 즈음 만나보실 수 있습니다.
+본 페이지는 R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기의 웹사이트 입니다. 책의 수정 사항이 있을시 즉시 반영할 예정이며, 책에서 다루지 못했던 추가적인 내용도 지속적으로 업데이트 할 예정입니다.
@@ -438,7 +377,7 @@
@@ -629,20 +577,6 @@ Welcome
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: 5장 [한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링] 부분이 R 4.0 이상 버젼에서 잘 작동하지 않는 문제가 발생하고 있습니다. R 3.6 버젼에서 실행해주시길 바랍니다. (https://rstudio.cloud/ 에서는 원하는 R 버젼으로 프로그램 실행이 가능합니다.) 해당 버젼에서도 안될 경우 session을 재시작하면 제대로 실행이 됩니다.
2020년 9월 26일: 4장 [기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기]에서 POST 부분의 url이 기존 htt://kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do* 에서 https://dev-kind.krx.co.kr/disclosure/todaydisclosure.do 로 변경되었습니다.
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.
지은이 소개
머리말
퀀트 투자 중 팩터에 관한 이론적 내용을 다룬 《SMART BETA(스마트 베타): 감정을 이기는 퀀트 투자》(김병규, 이현열, 워터베어프레스, 2017) 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. 따라서 페이지의 형태가 바뀌면 코드도 다시 작성해야 합니다. 책 발간 이후 참고자료로 사용된 페이지 중 형태가 바뀐곳이 많아 개정판을 작성하게 되었습니다. 또한 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용도 추가했습니다.
-앞으로도 페이지 변경 등 코드를 수정해야 하거나 추가된 내용이 있을 경우 책의 공식 페이지인 https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/ 에 즉각적으로 업데이트 할 예정입니다. -어느때보다 주식과 투자에 대한 관심이 뜨거워진 지금, 유행이라는 파도에 휩쓸리는 투자보다는 데이터를 이용한 객관적이고 장기적인 투자로 성공하시길 기원합니다.
+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.
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- 야후 파이낸스의 웹페이지 구조가 바뀌어 크롤링이 사실상 어렵게 되었고, 책 내용에서 제외하였습니다. +
- 한국거래소 사이트가 개편되어 해당 부분은 바뀐 페이지에 맞게 새로 작성하였습니다. +
- 일부 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라 user_agent() 함수를 사용해 크롤링이 가능해지게 하였습니다. +
- 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용을 추가했습니다. +
- 포트폴리오 구성 부분에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다. +
- ggplot2 패키지의 기본적인 사용법을 추가하였습니다. +
- 일부 코드를 수정하여 더욱 데이터 처리를 쉽게 하거나, 종목 선택을 강건하게 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)