관성을 이기는 데이터

투자 프로세스에서 가장 선행되어야 할 것은 좋은 기업을 찾는 일이다. 퀀트 투자에서 스크리닝 단계는 넓고 단순한 분석에서 출발해 좁고 복잡한 분석으로 이어진다. 동일 집단 내 상대적으로 재무 상태가 양호한 기업들을 스크리닝해 투자 후보군을 추려내면 이후 후보군에 대해 여러 가지 가치평가 및 안전마진 계산을 수행한다.어떤 기준으로 후보군을 추려낼 것인지 명확하지 않을 때는 대표적인 재무 멀티플을 사용해 볼 수 있다. 야후 파이낸스 파이썬 패키지는 이미 계산된 멀티플을 제공하고 있으니 이를 활용해 미국 상장 소프트웨어 기술 기업 중 재무 상태가 양호한 후보군을 추려내는 작업을 진행해 보자.1. yfiance로 주요 기업 티커 및 재무 지표 추출타깃 시장의 모든 티커를 추출하는 함수와 멀티플을 추출하는 함수를..

본 글에서는 ARIMA 모형을 활용해 미래 미국채 Spread 추이를 continuous하게 예측하고, 이어서 Probit 모형을 통해 ARIMA 예측값을 경기침체 여부로 변환한다. 경제 예측 모델링을 수행할 때에는 가급적 단순한(파라미터가 적은) 모델, 해석가능한 모델을 사용하는 것이 좋다. 일반적인 인식과 달리 경제 데이터는 딥러닝과 같은 모델 아키텍처로 적합시킬 만큼 대용량이 아닐 뿐더러 제대로 적합되지 않았을 때 Fat Tail Risk가 미치는 영향이 치명적일 수 있기 때문이다.따라서 시계열 모델 파라미터를 분리 해석할 수 있는 ARIMA 모형, 종속변수가 binary(이진) 변수일 때 yes or no 에 대한 발생 확률을 가장 단순하게 설명가능한 Probit 모형을 사용하고, 이를 통해 현재..

주가 데이터를 그대로 분석하기에는 여러 가지 제약이 있다. 단일 주가를 분석할 때에는 그 자체로 정상성이 확보되어 있지 않다는 점, 여러 주가를 비교분석할 때에는 각 종목마다 분포(스케일)가 다르다는 점이 대표적이다. 따라서 일반적으로 금융 시장 매크로를 분석하거나 머신러닝 모델을 구축할 때 price가 아닌 return을 활용하는 경우가 많다. 더 나아가 논문 수식이나 자료를 찾다 보면 단순히 net return(이하 return)을 쓰기보다 로그를 취한 ln(1+return)이 빈번하게 등장한다. 직관적으로 ln(1+return)은 return과 (거의) 같다. 정확히 말하면 로그 수익률 ln(1+return)은 연속복리 개념을 가정하므로 실제로는 수익률 단위가 분, 초, 밀리세컨드 이하로 내려가야만..