관성을 이기는 데이터

이번 글에서는 계량적 방법을 활용해 타겟 기업의 유사 그룹을 추출하고, 추출한 그룹 내 벨류에이션 멀티플에 대한 상대평가를 진행해 본다. 그전에, 동일한 스타일로 분석 대상 타겟 기업을 선정하는 것은 본 블로그의 [파이썬 퀀트 투자] 좋은 기업을 찾아보자 - 미국 기술주 멀티플 EDA에서 확인할 수 있다.1. 데이터셋 준비항상 데이터셋을 준비하는 것이 먼저다. 분석 대상 기업은 Block Inc(Ticker: XYZ, 이하 Block)로, Software & Services 산업에 속하니 해당 산업군 내 모든 티커를 가져온 다음 재무제표를 추출할 것이다. 재무제표는 이후 멀티플 계산에 사용된다.1-1. 산업군 티커 추출Ticker는 야후 파이낸스 api로 쿼리 할 수 있으며, 직접 만든 모듈을 사용할 것..

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..

통계적 차익거래는 움직임이 유사한 둘 이상의 자산에서 괴리가 발생하면 매수 및 매도를 통해 차익을 얻는 계량 투자 전략이다. 예를 들어 금광 채굴 회사의 주가는 금 가격과 상관성이 높을 테니, 금 가격만큼 충분히 주가가 오르지 않으면 매수하고 기다렸다가 적정 수준까지 주가가 따라잡았을 때 청산하는 식이다.그러나 금과 금 채굴회사처럼 이미 잘 알려진 유사 자산에서 알파를 기대하긴 어렵고, 시장에서 잘 알려지지 않은 자산 쌍을 통계적으로 발굴해내야 한다. 보편적인 방법으로 K-means clustering 같은 거리 기반 비지도학습 알고리즘을 사용할 수 있다.먼저 나스닥에 상장한 100개 자산에서 유사한 군집들을 묶고, 각 군집 내에서 상관계수가 가장 높은 쌍에 대해 차익거래 백테스팅을 수행해보자.1. 데이..