파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.
이런 걸
배워요!
Python & Pandas + 금융 데이터를 활용한 투자 기법
나만의 투자 가설을 세우고, 데이터 기반 시뮬레이션 실행 능력 (Back-Test)
다양한 실전 투자 전략과 정량적인 성과 측정 방법 (연 복리 수익률, 낙폭)
기본 투자 전략 구현 (분산투자, 채권혼합, 리밸런싱, 추세추종)
systrader79님의 평균 모멘텀 스코어 투자 전략 구현
정적 자산 배분 기법 구현 (Permanent, Golden Butterfly, All whether)
동적 자산 배분 기법 구현 (GTAA, FAA, VAA, DAA)
많은 분들이 재태크가 필수라는 것을 이미 알고 있습니다. 그래서 남들 따라 주식, 코인을 해봤지만, 왜 주식은 내가 사기만 하면 떨어지는 것일까요? 평범한 사람이 투자로 돈을 벌 수 있는 방법은 없을까요?
한번에 큰 돈을 벌기 위해 투자를 하는 것이 아닙니다. 장기적인 관점으로 인플레이션을 방어하고 소중한 자산을 지킬 수 있는 life-long 투자가 필요합니다.
[장기 우상향하는 투자 수익률 예시. All Weather Portfolio]
투자에 실패하는 대부분의 이유는 뉴스에 혹하거나 지인들의 분위기에 휩쓸려 투자 판단 기준이 없는 채로 투자를 했기 때문입니다. 하지만 바쁜 일상을 살아가는 우리가 기업 분석을 통해 가치를 평가하고 투자하는 방법은 매우 힘듭니다. 따라서 정성적인(qualitative) 방식이 아닌 정량적인 투자 방식, 퀀트 투자를 제안합니다.
퀀트투자의 가장 큰 장점은 데이터를 기반으로 한 객관적인 투자 판단 기준이 생긴다는 겁니다. 퀀트를 활용하면 근거 있는 투자를 할 수 있게 됩니다.
투자에 성공하기 위해서는 쌀 때 사서 비쌀 때 팔아야한다는 것을 모두가 알고 있습니다.
예시를 들어볼게요. A주식의 주가가 내가 며칠 전 확인한 가격보다 떨어져 있습니다.
그럼 나는 이것을 싸다고 판단하고 (주관적인 판단), 용감하게 매수를 합니다.
물론 운이 좋으면 이익이 날 수도 있지만, 데이터는 반대로 말해줍니다.
실험 1
쌀 때(하락) 사서 비쌀 때(상승) 팔자
누적수익률 1.56 (56%)
쌀 때 사서 비쌀 때 판다는 전략은 약 20년 동안 56%의 수익률을 얻었습니다. 이것을 연 이자율로 환산하여 계산하면 연간 약 2.3% 복리수익을 얻은 수준입니다. 이는 예금 금리랑 비슷한데. 20년간 최저가, 최고가를 확인하며 매매한 우리의 인건비를 생각하면 그렇게 유쾌한 수익률은 아닌 것 같습니다.
실험 2
비쌀 때(상승) 사서 쌀 때(하락) 팔자
누적수익률: 3.48 (348%)
놀랍습니다. 실험 1에서는 56%의 수익률이었던 것에 비해 이번 실험 2에서는 348% 수익률을 얻었습니다. 이것을 연 이자율로 환산하여 계산하면 연간 약 6.4% 복리수익을 얻은 수준입니다. 이 정도면 20년간 최저가, 최고가를 확인하며 매매한 인건비정도는 충분히 뽑았다는 생각이 듭니다.
보신 것처럼, 퀀트를 활용하면 데이터에 기반한 투자를 할 수 있게 됩니다. 주관적인 판단에 의한 투자가 아니라 객관적인 데이터와 근거를 바탕으로 투자를 가능하게 합니다. 실제 투자를 실행하기 전 내 가설을 테스트 해볼 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
장기적으로 사용할 수 있는
투자 전략을 개발하고 싶으신 분
본 강의에서는 투자 관련 기본 이론 지식과 투자 전략을 배웁니다. 투자의 대가들이 개발한 다양한 투자 전략(All Weather, DAA etc..)을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용해 코드로 구현하고 백테스트하는 방법을 학습합니다.
1. 투자 성과 지표의 개념과 구현 방법
2. 투자의 기본 - 분산투자
3. 투자의 기본 - 채권 혼합
4. 투자의 기본 - 리밸런싱
5. 투자의 기본 - 추세 추종
6. 실전 투자 전략 - 정적 자산 배분 전략
7. 실전 투자 전략 - 동적 자산 배분 전략
8. 시기별 수익률 시각화
Q. 파이썬 개발 환경은 어떤 것을 사용하나요?
주피터 노트북을 사용합니다! 아나콘다를 통해서 설치해주시면 편리합니다.
Q. 파이썬, 판다스 기초 내용을 몰라도 수강할 수 있을까요?
기본적인 파이썬 프로그래밍 문법과 판다스 기초지식은 있다고 가정하고 강의를 진행합니다.
파이썬, 판다스 기초 내용이 필요하신 분들은 커리큘럼 뒷부분을 참고해주시길 바랍니다!
Q. 퀀트는 이과, 공대생만 할 수 있는 어려운 것이 아닌가요?
본 강의에서 다루는 평균, 분산, 정규분포 등 중/고등학교 수준 기초 통계지식을 한번이라도 접해보았고 주식 투자를 한번이라도 해본 사람이라면 충분히 할 수 있는 레벨입니다.
Q. 자동 매매 프로그램을 만드는 강의인가요?
아니요! 본 강의는 데이터 분석 기반 자산 배분 전략을 다루는 강의입니다. 매매주기가 매우 짧은 스윙 투자나 스캘핑 투자와는 다릅니다. 우리가 다룰 퀀트 프로그램은 투자 전략에 따라 매 월말, 분기 또는 연말마다 투자 비중을 계산해줍니다. 그 비중에 맞춰서 직접 증권사를 통해 매매를 하시면 됩니다! 추후 단기 자동 매매 프로그램 강의도 제작할 계획이 있습니다 :)
학습 대상은
누구일까요?
재테크를 제대로 배워보지 못했지만, 투자 손실 경험이 있어서 스마트한 투자 방법을 배워보고 싶은 사람
코딩과 데이터를 활용해 논리적이고 체계적인 투자방법을 배워보고 싶은 사람
엑셀, 프로그래밍에 익숙하시고 그것을 재테크 스킬로 바꿔보고 싶은 사람
나만의 투자 전략을 연구하고 실제 투자를 하고 싶은 사람
한번에 벌고 빠지는 투자가 아닌, 오랜 시간 우상향하는 투자를 하고 싶으신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 기본 문법 (variables, loop, condition, function..)
Pandas 기본 문법 (series, dataframe and its associated concepts)
중/고등학교 수준의 수학, 확률/통계 지식 (아주 높은 난이도는 아니지만 수익률 계산, 포트폴리오 로직 구현에 필요한 기본적인 수학적인 능력이 요구됩니다.)
웹, 서버, 데이터를 다루는 개발자입니다.
누구나 재밌고 유익하게 배울 수 있는 개발 콘텐츠를 만들겠습니다.
전체
52개 ∙ (6시간 1분)
가 제공되는 강의입니다.