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一生使えるデータ駆動型投資法 with Pythonクオンツ投資

Pythonクオンツ投資とともに、データに基づいた投資戦略を立て、戦略に従った投資を行ってみましょう。様々な資産配分戦略を実装し、最終的に自分だけの投資戦略を作り上げることができます。

難易度 初級

受講期間 無制限

Quant
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Investment
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Pandas
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Python
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Python

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

김정빈

100% 受講後に作成

お疲れ様でした。

5.0

hakjuknu

98% 受講後に作成

素晴らしい!

5.0

dukim

62% 受講後に作成

講義は退屈ではなく、面白​​いです。に良い商品がたくさん出るので、それに対応する海外ETFに為替レートを適用してCAGRとMDDを計算し、投資比重を決定しました。

受講後に得られること

  • Python & Pandas + 金融データを活用した投資手法

  • 自分なりの投資仮説を立て、データに基づいたシミュレーションを実行する能力(バックテスト)

  • 多様な実践投資戦略と定量的な成果測定方法(年複利収益率、最大ドローダウン)

  • 基本投資戦略の実装(分散投資、債券混合、リバランシング、トレンドフォロー)

  • systrader79氏の平均モーメンタムスコア投資戦略の実装

  • 静的資産配分手法の実装 (Permanent, Golden Butterfly, All Weather)

  • 動的資産配分手法の実装 (GTAA, FAA, VAA, DAA)

普通の人の投資方法? 👀

多くの方が資産運用が必須であることをすでに知っています。そのため、周りに合わせて株や仮想通貨をやってみたものの、なぜ株は自分が買った途端に下がってしまうのでしょうか?普通の人が投資でお金を稼げる方法はないのでしょうか?

一度に大金を稼ぐために投資をするのではありません。長期的な視点でインフレを防ぎ、大切な資産を守ることができるlife-long投資が必要です。

[長期的に右肩上がりとなる投資収益率の例。All Weather Portfolio]

投資に失敗するほとんどの理由は、ニュースに惑わされたり、知人の雰囲気に流されたりして、投資判断の基準がないまま投資をしてしまったためです。しかし、忙しい日常を生きる私たちが、企業分析を通じて価値を評価し投資する方法は非常に困難です。したがって、定性的な(qualitative)方式ではなく、定量的な投資方式、クオンツ投資を提案します。

クオンツ投資、
それが知りたい 💫

クオンツ投資の最大のメリットは、データに基づいた客観的な投資判断基準ができることです。クオンツを活用することで、根拠のある投資ができるようになります。

投資に成功するためには、安い時に買って高い時に売らなければならないことを誰もが知っています。
例を挙げてみましょう。A株式の株価が、数日前に確認した価格よりも下がっています。
すると、私はこれを安いと判断し(主観的な判断)、勇気を持って買いを入れます。
もちろん運が良ければ利益が出ることもありますが、データは反対のことを示しています。

実験 1

安い時(下락)に買って高い時(上昇) 売ろう

  • 実験期間: 2002.11~2022.07
  • 実験対象:コスピ200
  • 買い条件:当日の株価 <= 20日間の最安値(株価が安い時に買う。)
  • 売却条件:今日の株価 >= 20日最高値(株価が高い時に売る)


累積収益率 1.56 (56%)

安い時に買って高い時に売るという戦略は、約20年間で56%の収益率を得ました。これを年利に換算して計算すると、年間約2.3%の複利収益を得た水準です。これは預金金利と似ていますが、20年間、最安値と最高値を確認しながら売買した私たちの人件費を考えると、それほど愉快な収益率ではないようです。

 

実験 2

高い時(上昇)に買って、安い時(下落)に売ろう

  • 実験期間: 2002.11~2022.07
  • 実験対象:コスピ200
  • 買い条件:当日の株価 >= 20日最高値(株価が高い時に買う)
  • 売却条件:今日の株価 <= 20日間の最安値(株価が安い時に売る。)


累積収益率: 3.48 (348%)

驚きです。実験1では56%の収益率だったのに対し、今回の実験2では348%の収益率を得ました。これを年利に換算して計算すると、年間約6.4%の複利収益を得た水準です。これほどであれば、20年間最安値と最高値を確認しながら売買した人件費くらいは十分に回収できたのではないかと思います。

ご覧いただいたように、クオンツを活用すればデータに基づいた投資ができるようになります。主観的な判断による投資ではなく、客観的なデータと根拠に基づいた投資を可能にします。実際の投資を実行する前に、自分の仮説をテストできる能力を身につけることができます。

このような方に
おすすめです 😊

長期的に使用できる
投資戦略を開発したい方

매번 직감으로 투자하여
손해본 경험이 있으신 분

평소 생각했던 투자 전략이 있지만
기술적인 한계에 부딪혀 포기하신 분


투자+코딩으로 데이터 기반
스마트한 투자 방법을 배우고 싶으신 분
 

学習内容 📚

本講義では、投資に関する基本理論の知識と投資戦略を学びます。投資の巨匠たちが開発した様々な投資戦略(All Weather、DAAなど)を、PythonとPandasライブラリを活用してコードで実装し、バックテストする方法を学習します。


1. 投資成果指標の概念と実装方法

  • Day-Return, Cumulative-Return, CAGR, DD, MDD
  • 様々な投資戦略を見ていく前に、定量的な成果を測定する指標を学びます。

 

2. 投資の基本 - 分散投資

  • 分散投資をすべきだという話はよく耳にされると思いますが、分散投資をした場合としなかった場合の違いを直接テストしてみたことはありますか?
  • サムスン電子への一点集中投資 vs 大手企業5社への分散投資の結果

 

3. 投資の基本 - 債券混合

  • 株式投資を長く続けられない理由の一つは、あまりにも大きな変動性のせいです。
  • 債券を組み合わせると、どのような変化があるでしょうか?

 

4. 投資の基本 - リバランス

  • 株式は買ってただ持っているだけが最善ではないと言われています。
  • 理論的に、定期的に比率を調整するリバランスを行えば、高値売り・安値買いを実践することになり、より良い成果を出せると言われています。実際のデータを通じて結果を確認してみてください。

 

5. 投資の基本 - トレンドフォロー

  • 20日最高値・安値売買の実験で確認した通り、株価にはトレンドが存在し、それに従って投資した際に良い成果を得ることができました。
  • トレンドフォロー手法の中でも、絶対、相対、デュアルモメンタム手法など、多様な手法が存在します。
  • その中でsystrader79氏が紹介した平均モーメンタムスコア戦略を実装してみます。

 

6. 実戦投資戦略 - 静的資産配分戦略

  • 投資の基本戦略をある程度学んだので、これからは実戦で使用する資産配分戦略を実装する番です。
  • 永久、黄金の蝶(ゴールデンバタフライ)、オールウェザー・ポートフォリオを実装し、パフォーマンスを比較します。

 

7. 実戦投資戦略 - 動的資産配分戦略

  • 同じく、実戦で使用できる動的資産配分戦略を実装してみる番です。
  • GTAA、FAA、VAA、DAA戦略を実装し、成果を比較します。

 

8. 時期別収益率の可視化

  • 実際の投資は数年間にわたって行われることになります。
  • したがって、各戦略の最近のパフォーマンスを把握することも重要です。
  • 直近の収益率を月別、年別に整理して可視化する方法まで学びます。


講義を受講した後の受講生の変化 📜

  • 継続的な投資のために、高い収益率よりもリスクを管理することがより重要な理由を説明できます。
  • 分散投資、アセットクラスの混合、リバランス、トレンドフォローを行う理論的な根拠を理解し、説明することができます。
  • Pythonで金融データを照会し、活用することができます。
  • 多様な動的・静的資産配分戦略を理解し、Pythonコードで実装してバックテストを行うことができます。
  • 講義で学んだ資産配分戦略をカスタムして、自分だけの投資戦略を作ることができます。
  • もはや盲目的な投資ではなく、データに基づいた根拠のある投資を実行できるようになります。


Q&A 💬

Q. Pythonの開発環境は何を使用しますか?

ジュピターノートブック(Jupyter Notebook)を使用します!アナコンダ(Anaconda)を通じてインストールしていただくと便利です。

Q. PythonやPandasの基礎知識がなくても受講できますか?

基本的なPythonプログラミングの文法とPandasの基礎知識はあるものと仮定して講義を進めます。
Python、Pandasの基礎内容が必要な方は、カリキュラムの後編を参考にしてください!

Q. クオンツは理系や工学部生だけができる難しいものではないでしょうか?

本講義で扱う平均、分散、正規分布など、中・高校レベルの基礎統計知識に一度でも触れたことがあり、株式投資を一度でも経験したことがある方なら、十分にこなせるレベルです。

Q. 自動売買プログラムを作る講義ですか?

いいえ!本講義はデータ分析に基づいた資産配分戦略を扱う講義です。売買周期が非常に短いスイングトレードやスキャルピングとは異なります。私たちが扱うクオンツプログラムは、投資戦略に従って毎月末、四半期、または年末ごとに投資比率を計算してくれます。その比率に合わせて、直接証券会社を通じて売買を行えばOKです!今後、短期自動売買プログラムの講義も制作する計画があります :)

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 資産運用を本格的に学んだことはないが、投資で損失を出した経験があり、スマートな投資方法を学びたいと思っている人

  • コーディングとデータを活用して、論理的で体系的な投資手法を学びたい人

  • エクセルやプログラミングに慣れていて、それを資産運用のスキルに変えてみたい方

  • 自分なりの投資戦略を研究し、実際に投資をしてみたい人

  • 一度に稼いで抜ける投資ではなく、長い時間をかけて右肩上がりになる投資をしたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法 (variables, loop, condition, function..)

  • Pandasの基本文法 (series, dataframe and its associated concepts)

  • 中・高校レベルの数学、確率・統計の知識(非常に高い難易度ではありませんが、収益率の計算やポートフォリオ・ロジックの実装に必要な基本的な数学的能力が求められます。)

こんにちは
Jayです。

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誰もが楽しく有益に学べる開発コンテンツを作っていきます。

経歴事項 ✒️

  • NAVER Connect Boostcamp ウェブバックエンド(Node.js) 6期 code reviewer 活動

  • ソウル産業振興院 SeSSAC オンラインITコンテンツパートナー (Full Stack)

  • ソウル産業振興院 SeSSAC 開発者入門コース進行 (Python, Javascript)

  • 建国大学 没入型プログラミング課程 講義進行

  • ソウル市 SSAC ライジングプログラマー サーバーパート総括

  • 暗号資産(仮想通貨)自動売買プログラム開発受託 (Qt)

  • マーケティングエージェンシーのランディングページ開発外注 (Web)

  • リアルタイムデータ処理Windowsアプリケーション開発外注 (Qt)

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17件の受講レビュー

  • wjdqls10283377님의 프로필 이미지
    wjdqls10283377

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        sajacaros

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        講義は退屈ではなく、面白​​いです。に良い商品がたくさん出るので、それに対応する海外ETFに為替レートを適用してCAGRとMDDを計算し、投資比重を決定しました。

        • nodlekang3529님의 프로필 이미지
          nodlekang3529

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          簡単ではない内容を簡単に説明するためにたくさん努力したことが感じられます。ありがとうございます。

          • jesstopu04146419님의 프로필 이미지
            jesstopu04146419

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            すっきりと声も良くて集中よくなります!

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