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자산관리

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미국 주식 데이터 다운로드 및 월말 가격 저장하기 - 완성편 미국 주식 데이터를 무료로 다운 받고, 데이터 processing 절차를 걸쳐 월말 데이터를 뽑아내는 파이썬 코드를 만들어보자. 지난 두 포스팅에 이어, 오늘은 조금 더 업그레이된 코드를 공유해보고자 한다. 1. 라이브러리 불러오기 - 미국 시장 거래일 달력을 불러오기 위헤 새로운 라이브러리가 필요했다. 2. Helper function 정의 - 지난번 포스팅에서 지적한 문제를 해결하기 위해 다음 코드를 짜는 것이 불가피했다. 3. 사용자 기입 정보 - 관심 티커와, 시작일, 마지막일을 설정한다. 4. yahoo finance 에서 관심 Ticker daily 가격 정보 다운 받기 - 이전 포스팅과 동일하다. 5. 월말 데이터 추출하기 - 이전 포스팅과 같은 방법으로 월말 데이터를 추출하였다. - 위에서..
미국 주식 데이터 다운로드 및 월말 가격 저장하기 지난 번에 올린 포스팅을 다시 살펴보니, 월말 날짜가 단순히 달력상 각 달의 마지막날이고 미국 시장 거래일과는 무관한걸 발견했다. 그래서 다르게 코딩을 짜봤다. # 관련 라이브러리 설치 # 유저 세팅 # yfinance 로부터 각 티커의 주식 데이터 다운로드 받기 - 월말 수정 종가를 사용하므로 'Adj Close' 만 저장 # 미국 시장 거래일 마지막날 데이터를 저장 - 단순 무식하게 for loop 을 사용하여 마지막 날을 찾았다. # 체크 data_collection_monthly DataFrame 은 다음과 같다. # 질문 - 2023-7-31 까지의 데이터를 원해서 end_date 를 2023-8-2 로 입력해야 했다. 이 부분은 좀 더 보완되어야 한다. - for loop 을 사용하였기 때문에..
2023년 7월 결산. 변형 듀얼 모멘텀 전략 모든 동적 자산 전략의 기본이 되는 듀얼 모멘텀 전략을 변형시켜 변형 듀얼 모멘텀 전략을 만들었었다. 포스트 코로나 시기에 나타난 주식과 채권 모두 동반 하락하는 상황을 막고자 현금 자산 혹은 안정 자산에 변화를 주어 좀 더 안전한 전략이 되었다. 안전 자산을 채권 동적 자산 배분 전략을 기본적으로 이용하되, 채권시장이 붕괴될 시에 Cash를 보유함으로써 더욱 안전한 투자를 만들어준다. 공격자산군으로는 경기에 민감한 반도체 (XSD) 와 바이오 (XBI) ETF를 포함시켜 주식 시장 (SPY, VOT) 을 잘 따라가되 경기 변화에 더 민감하도록 설계되었다. MDD 가 수익률을 고려할 때 높은 게 흠이기는 하지만, 다른 동적 자산 배분 전략과 시너지가 있어 개인적으로 계속해서 모니터링하고 있는 동적 자산 ..
2023년 7월 결산. 401K 전략 (Dual401K, HAA401K) Dual401K 전략은 안토나치의 듀얼 모멘텀의 기반한 전략으로 401K 계좌에 맞게 변형 및 최적화되었다. 401K 계좌는 투자 옵션이 다양하지 않아 일반 계좌를 위한 전략만큼 근사한 성과를 보여주진 않지만, 간편성에 초점을 두었고, 벤치마크인 SPY buy&holding, 그리고 60/40 전략 보다 나은 성과를 위해 만들었다. 최근에 발표된 HAA 전략에서 켈러씨는 기본 HAA 전략보다 더 간단한 HAA-SPY 전략을 함께 소개했다. HAA-SPY 전략은 공격 자산군으로 오직 SPY를 사용하고 수비 자산군으로 BIL, IEF 를 사용하지만, 401K 계좌에서 사용하기 위해 수비 자산군으로 오직 BIL or Cash , 공격 자산군으로 SPY, VXF 를 사용한다. 두 전략의 자세한 사항은 하단의 링..
2023년 7월 결산. HAA 전략 Dr. Wouter J. Keller 의 HAA_G8_T4, HAA_SPY 의 2023년 7월 결산을 알아보자. 전략의 자세한 사항은 하단에 이전 관련 링크를 참고하길 바란다. 지난 7월 전략별로 투자한 내역과 수익률은 다음과 같았다. 투자 내역 수익률 No slippage HAA-G8-T4 ['BIL']:[100]% 0.386 % HAA-SPY ['BIL']:[100]% 0.386 % 루틴 차원에서 추세를 파악해보자. 배당 수익률을 모두 재투자했다고 가정했고, 백테스팅 기간은 2005.1 부터 2023.7.31 까지이고 모멘텀 계산을 위한 초반 lagging period 를 빼면 2006.2 부터 총 17.X 년 이다. 2008년 (금융위기), 2020년 (코로나), 그리고 2022년 (고인플레이션, ..
2023년 7월 결산. BAA 전략 Dr. Wouter J. Keller의 Balanced BAA, Aggressive BAA 전략과 이를 기반으로 과최적화 시킨 Overfitted BAA II & III 의 2023년 7월 결산을 알아보자. 루틴 차원에서 추세를 파악해보자. 전략 대한 설명은 맨 하닥에 링크를 걸어둔 이전 포스팅을 참고하기 바란다. 배당 수익률을 모두 재투자했다고 가정했고, 백테스팅 기간은 2006.1 부터 2023.7까지이고 모멘텀 계산을 위한 초반 lagging period 를 빼면 2007.2 부터 총 17.X년이다. 2008년 (금융위기), 2020년 (코로나), 그리고 2022년 (고인플레이션, 고금리) 을 포함하고 있어서 모델를 테스트하기에는 충분한 기간인 것 같다. 야후 파이낸스 월말 수정 종가를 이용하였다...
경기 사이클의 각 단계, 어떻게 투자해야 좋을까? https://blog.naver.com/jeunkim/223171474597 경기 사이클의 각 단계, 어떻게 투자해야 좋을까? 경기 사이클은 경기 확장기 최고점에서 경기 침체기 최저점까지 시간이 지남에 따라 변동하며, 각 단계별로... blog.naver.com
주식 데이터 준비 - 다운로드 및 수집 파이썬을 이용해 주식 데이터를 다운받아 보도록 하자. 다음을 실행시키기 위해서는 당연히 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 한다. - 주식 데이터는 yfinance libary를 통해 다운로드 받았다. 각자가 선호하는 라이브러리/데이터 소스를 이용해도 무방하다. - 테스트 삼아 2005-1-1 부터 2023-7-28 까지 VTI (미국 전체 주식), BIL (미국 단기 채권) ETF 데이터를 다운로드 받았다. - data_collection 이라는 pandas dataframe 에 두 ETF 정보를 저장하였다. 관심사는 Adj Close (수정 종가) 이기 때문에 나머지는 삭제하였다. - Daily 정보에서 각 달의 마지막 Adj Close 가격을 샘플링하였다. 위에 코드가 제대로 실행되었다면 data_c..

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