지표를 활용한 트레이딩

마지막 업데이트: 2022년 2월 10일 | 0개 댓글
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주식에서 참고할 수 있는 보조지표 RSI

지표를 활용한 트레이딩

우선 프로그래밍 언어에 대한 기초지식이 필요합니다. IF~Then~Else~End IF 구문과 변수의 개념 및 정의를 포함한 기초적인 지식이 필요합니다. VB(비쥬얼베이직)으로 간단한 계산기를 만들거나 디지털 시계를 만들정도의 실력이면 충분하리라 생각합니다.

물론 극단적으로 본다면, 프로그래밍 언어에 대해서 전혀 몰라도 상관없는 경우도 있습니다. 자신의 매매 아이디어를 프로그래머에게 코딩을 맡기는 방법도 있습니다.( 단, 매매 아이디어를 훔쳐가는 경우도 있으니 바람직 하진 않습니다.)

시스템 트레이딩은 프로그래밍이 아닙니다.
자신의 전략을 개발하고 테스트하고 실전에 적용하는 도구일 뿐입니다. 그 도구를 자유자재로 사용하기 위한 옵션으로써 프로그래밍 언어를 배우는 것입니다.

시스템 트레이딩이란?
HTS상에 있는 보조지표들을 활용하고 조합하여 자신만의 매매전략을 만들거나 새로운 지표를 개발하여 매매전략을 만드는 것입니다. 또한 그 매매전략에 따라 컴퓨터가 자동적으로 매매를 진행하는 것입니다.
예를 들어.
이평선의 골든 크로스만 보고 매수진입하지 않고 다른 지표를 더 참고하여 매수진입하는 전략을 세웠을때
그 지표들을 수동으로 직접 계산하여 매수진입하기에는 타이밍이 맞지 않아 적절한 시기에 진입하지 못할 때도 있습니다.
하지만 그 계산들을 컴퓨터가 한다면 순식간에 계산되어 결과가 나옵니다. 바로 이걸 위해서 시스템 트레이딩이 있다고 해도 과언은 아닐것입니다.

시스템 개발의 개략적인 과정

1. HTS상의 보조지표들의 공식과 이해
매매전략수립에 있어서 중요한 자료가 됩니다.
물론 새로운 지표를 개발하여 매매전략을 수립하는 경우에는 굳이 보조지표들을 전부 이해할 필요는 없습니다.

2. 매매 전략 수립
제일 중요하고도 핵심적인 부분입니다. 기존의 지표들을 조합하여 만들수도 있고 새로운 지표를 개발하여 만들수도 있을 것입니다. 대부분 처음에는 기존의 지표들을 조합하여 만드는 것부터 시작합니다. 바로 컴퓨터로 구현하기 보다는 자신의 전략을 바탕으로 챠트를 보면서 효율성을 눈으로 대충이라도 확인하여서 전략이 올바른지 판단하여야 합니다.
즉, "이거 되겠다" 싶은 느낌과 눈으로 확인후에 다음 단계로 넘어가야합니다. 그러지 않고 진행한 경우에 검증과정에서 대부분 실패한 전략이라는 사실이 나오며 소중한 시간과 열정?을 낭비한 결과가 됩니다.

3. 알고리즘(순서도) 작성
매매전략에 따라 매수진입, 매수청산, 매도진입(현물일 경우는 제외), 매도청산(현물일 경우는 제외)의 관계를 만들어야 합니다.
예를 들어 :
매수진입신호가 발생하면 매수하고 매수한 단가에서 5%이상 수익이 나면 매수청산; 매수한 단가에서 3%이상 손실이 나면 매수강제청산,
매도진입신호가 발생하면 매도하고, 매도한 단가에서 5%이상 수익이 나면 매도청산; 매도한 단가에서 3%이상 손실이 나면 매도강제청산

위와 같이 매매흐름을 정하고 작성합니다.

4. 코딩(프로그래밍)
알고리즘에 입각하여 프로그래밍언어(즉, 시스템트레이딩 툴의 언어)로 작성하여 합니다.
알고리즘의 예에서 든것과 같이 한글로 써놓은것을 지표를 활용한 트레이딩 컴퓨터가 알아 들으면 좋겠지만 현재의 기술로는 힘듭니다.
컴퓨터가 알아듣는 언어로 다시 써줘야 하는 것입니다.
예를 들어(이런 구조를 가진다는 것이지 정확한 예는 아닙니다. 언어마다(시스템 트레이딩 툴마다) 차이가 있습니다. 또한 아래의 코딩은 코딩최적화를 거치지 않은 상황입니다.) :
-----------------------------------------------------------------------------------
매수진입신호(가격) = A , 매수 = Buy , 매수청산 = Exitlong , 매수강제청산 = Breaklong
매도진입신호(가격) = B , 매도 = Sell , 매도청산 = Exitshort , 매도강제청산 = Breakshort
현재가격 = Now

IF A = True Then Buy End IF
-> 매수진입신호가 발생한 것이 맞으면 매수한다는 것

IF ((Now - A) / Now) * 100 >5 Then Exitlong End IF
-> 매수진입가격 대비 현재가격의 수익율이 5%이상이면 매수청산

IF ((Now - A) / Now) * 100 < -3 Then Breaklong End IF
-> 매수진입가격 대비 현재가격의 수익율이 -3%이상이면 매수강제청산

매도의 코딩도 위와 같은 형식

5. 코딩 최적화
복잡한 알고리즘 구조를 가지지 않는 이상 크게 필요하진 않습니다. 즉 계산과정을 최대한 줄여주는 것입니다.
2+2+2+2+2 의 계산을 2*5 와 같이 계산식을 최적화 하여 처리속도를 높여 주는 것입니다.
복잡한 알고리즘을 가지거나 컴퓨터의 성능이 상당히 낮다면 코딩 최적화를 해야 합니다.
( 간단한 계산이라고 하더라도 처리하는 데이터(날짜수가 상당함)가 많기 때문에 충분히 고려해 볼만 합니다)

6. 디버깅(코딩 오류 검증)
작성한 코딩에 오타, 잘못된 계산식 등으로 인해 알고리즘 대로 작동되지 않는지 여부를 확인하여야 합니다.
오타가 대부분을 차지하며 잘못된 계산식(실수로 +와 - 의 혼동, 대소비교의 혼동 등)이 있습니다.
변수의 정의에 관해서는 시스템 트레이딩 툴은 비교적 자체적으로 제한을 걸어두기 때문에 오류가 날 소지가 작습니다.

7. 전략 검증
자신이 만든 매매전략을 검증하는 단계입니다.
보통 "백테스트" 라고 불리기도 합니다. 자신의 전략이 얼마나 효율이 좋은지, 수익구조는 어떻게 되는지, 등등을 확인합니다. 대부분 시스템트레이딩툴에는 전략검증을 자동으로 해주기 때문에 쉽게 파악하실수 있을 것입니다.

8. 전략 최적화

전략 검증 후에 수익율과 효율을 최고로 높일수 있는 방향으로 알고리즘의 설정사항을 조정합니다.
예를 들어 매수후 5%이상일때 매수청산보다 7% 이상일때 매수청산이 더 높은 수익과 효율이 나올수도 있습니다.
그렇기에 설정값을 여러가지로 대입하여 최적의 조건을 만드는 것입니다.

과최적화 : 처음 자신이 생각한 매매전략에 따라 알고리즘을 작성하여 완성하였지만 전략 최적화 과정에서 주객이 전도되는 현상이 나타납니다. 즉, 매매전략에 따라 수익과 효율이 결정되어야 바람직함에도 불구하고 수익과 효율에 따라 매매전략이 결정되어버리는 일이 발생합니다.( 결과에 끼우맞추기식의 매매전략 )

9. 지속적인 매매전략의 업데이트 및 신규 매매전략 개발
그 어떤 매매전략도 100%가 될수는 없습니다.( 호언장담 할 만큼 ^^)
그렇기에 기존의 매매전략에 대해 좀더 세밀한 조정을 하는 업데이트(A/S)와 새로운 매매전략을 개발하기 위해서
많은 지식을 쌓는 일이 필요할 것입니다.

빨간연필 빨간연필

투자자들이 많이 사용하는 지표는 아니지만,
TSI는 기술 분석에 유용한 지표 중 하나입니다.

실제 강도 지수란?

실제 강도 지수(TSI)는 William Blau가 제안한 모멘텀 오실레이터입니다. William은 당시 인기 있었던 Stocks & Commodities Magazine에 TSI 대해 기고했습니다. William의 설명에 따르면 다른 오실레이터와 마찬가지로 TSI는 거래 신호를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

TSI는 잠재적인 과매도 또는 과매수 수준을 식별하는 데 사용합니다. 어떤 투자자는 TSI를 사용하여 중심선 교차점을 찾는 반면, 다른 투자자는 강세 및 약세 다이버전스를 식별하는 데 사용합니다.

TSI를 통해서 총 세 개의 선을 차트에 그릴 수 있습니다. 수평선(Equilibrium)은 제로선이라고하며 다른 두 선은 신호선이라고 합니다.

TSI 계산 방법

지표 계산 방법을 아는 것도 중요하지만, 더욱 중요한 것은 지표를 적용하고 해석하는 방법입니다.

  1. Price Change (PC) = Current Close Price minus Prior Close Price
  2. PCS = 25-period EMA of PC
  3. PCDS = 13-period EMA of PCS
  4. APC = Absolute Value of Current Close Price minus Prior Close Price
  5. APCS = 25-period EMA of APC
  6. APCDS = 13-period EMA of APCS
  7. TSI = 100 x (PCDS / APCDS)

TSI 활용 방법

이 지표는 주로 자산 가격의 과매수 및 과매도 상태, 스팟 다이버전스를 식별하고, 중앙선을 통해 추세 방향과 변화를 식별하고, 신호선 교차로 단기 가격 모멘텀을 강조하는데 사용됩니다.

TSI는 가격 변동을 기반으로 하기 때문에 과매도 및 과매수 수준은 거래되는 자산에 따라 다릅니다. 일부 종목은 가격 반전을 보기 전에 +30 및 -30에 도달 할 수있는 반면, 다른 주식은 +20 및 -20 근처에서 반전 될 수 있습니다.

보유하고 있는 자산에 대해 극단적인 TSI 수준을 표시하여 과매수 및 과매도 위치를 확인하는 것이 중요합니다. 과매도라고 해서 반드시 구매 할 때가 되는 것은 아니며 자산이 과매수 되었다고 해서 반드시 매도 할 시점을 의미 하는 것은 아닙니다.

투자자는 일반적으로 트레이딩 결정을 트리거하는 다른 신호를 함께 주시는 것이 좋습니다. 예를 들어 과매수 영역에서 매도하기 전에 가격이나 TSI가 하락하기 시작할 때까지 기다리는 것도 좋은 전략입니다. 또는 신호선을 돌파하는 시점을 기다리는 것도 한 가지 방법입니다.

TSI와 신호선(=TSI의 지수이동평균선)의 교차

실제 강도 지수에는 신호선이 있으며, 이는 일반적으로 TSI선을 7-12주기로 지수 이동 평균을 취한 값입니다. 신호선 교차는 TSI선이 신호선을 교차 할 때 발생합니다. TSI선이 신호선을 뚫고 올라가면서 교차하면 매수 타이밍이라고 할 수 있습니다. TSI선이 신호선을 뚫고 아래로 내려가면서 교차하면 매도 타이밍이라고 할 수 있습니다.

신호선 교차는 자주 발생하므로 TSI의 다른 지표를 활용한 트레이딩 정보와 함께 사용해야 합니다. 예를 들어, TSI가 중심선 위에있을 때 (0 이상) 매수 타이밍이라고 할 수 있습니다. 또는 TSI가 과매수 영역에 있을 때 매도 타이밍이라고 할 수 있습니다.

중심선 크로스 오버

중심선 교차는 TSI가 생성하는 또 다른 신호입니다. 가격 모멘텀은 지표가 0 이상이면 양수이고 0 미만이면 음수입니다. 일부 투자자는 방향성 편향을 위해 중심선을 사용합니다. 예를 들어, 투자자는 지표가 중앙선 위에 있을 경우에만 매수 포지션을 취할 수 있도록 알고리즘화 할 수 있습니다. 반대로, 투자자는 주가가 약세일 것이며 지표의 가치가 0 미만인 경우에만 매도 포지션을 고려할 수 있습니다.

브레이크 아웃과 발산

투자자는 TSI에 의해 생성된 지지 및 저항 수준을 사용하여 돌파 및 가격 모멘텀 변화를 식별 할 수 있습니다. 예를 들어 지표가 추세선 아래로 떨어지면 계속해서 매도 포지션을 잡을 수 있습니다.

Divergence는 TSI가 제공하는 또 다른 도구입니다. 자산 가격이 상승하고 TSI가 하락하는 동안 이를 약세 다이버전스라고하며 가격 하락으로 이어질 수 있습니다. 가격이 하락하는 동안 TSI가 상승하면 더 높은 가격이 올 것이라는 신호일 수 있습니다. 이것을 강세 디버전스라고합니다.

발산은 타이밍이 좋지 않은 신호이므로 TSI 또는 기타 기술 지표에서 생성 된 다른 신호와 함께만 사용해야합니다.

파이썬으로 TSI 계산하기

라이브러리 Import

실제 강도 지수(TSI) 계산하는 함수

TSI 계산을 위해서 지수 이동 평균을 이용하여 스무딩을 두번 시행해야 합니다. 첫번째 스무딩에서 25-period를 윈도우로 사용하고, 두번째 스무딩에서는 13-period를 윈도우로 사용하는 것이 일반적입니다. 하지만, 스무딩 윈도우는 변경 가능합니다.

주가 데이터 로드

야후 파이낸스(yfinance 라이브러리)를 통해서 주가 데이터를 가져오겠습니다. yfinance 라이브러리가 없다면 '!pip install yfinance'를 통해서 설치해 주시면 됩니다.

TSI 기술 지표를 계산하고 DataFrame에 추가하기

주가와 TSI 시각화 하기

TSI와 신호선 시각화

TSI는 TSI(25,13)을 참고하면 되고, 신호선은 TSI(25,13)의 10-period EWM를 취한 TSI(25,13,10)을 보면 됩니다. TSI(25,13)_diff선은 TSI와 신호선의 차이값으로, 값이 음수에서 양수로 바뀔때 매수 타이밍으로 볼 수 있지만, false 신호가 많이 잡히긴 합니다.

일반 TSI와 장기 TSI 시각화

일반 TSI는 TSI(25,13)을 의미하고, 장기 TSI는 조금 더 긴 기간에 대해서 지수 이동 평균을 계산한 TSI(40,20)을 의미합니다. 일반/장기 TSI를 이용해서 매수/매도 포지션을 잡을때는 장기 TSI로 전반적인 트렌드를 파악하고, 단기 TSI로 타이밍을 잡는 방법이 있습니다. 가령, 아래 그래프에서 노란색 지표를 보면 5월초부터 중순까지 노란색선이 상승 추세에 있습니다. 이런 상승 지표를 활용한 트레이딩 추세에 있을때 TSI값이 50을 넘으면 매도 신호로 볼 수 있습니다. 니콜라 주식을 갖고 있으신 분들은 5월 초에 매도 시점을 놓치셨다면, 5월 초에 한번 더 매도 타이밍이 왔었습니다. 그때 잘 매도를 하셨는지 모르겠네요.

TSI의 한계

TSI에서 제공하는 많은 신호는 잘못된 신호입니다. 즉, TSI 변화와 주가의 변화 양상이 예상과 다를 경우가 많습니다. 예를 들어, 상승 추세 동안 TSI가 중앙선 아래로 여러번 교차 할 수 있지만 TSI가 모멘텀이 하락했음을 나타내더라도 주가는 더욱 올라갈 수 있습니다.

신호선 교차는 또한 너무 자주 발생하기 때문에 많은 경우 투자자에게 좋은 트레이딩 혜택을 제공하지 못할 수 있습니다. 이러한 신호는 지표의 다른 요소를 기반으로 또는 다른 형태의 분석을 통해 선별적으로 활용 되어야 합니다. TSI는 때때로 가격 변경 방향없이 방향을 변경하여 TSI에서는 좋게 보이지만 가격에 따라 계속해서 돈을 잃는 거래 신호를 생성합니다.

발산은 또한 지표를 신뢰할 수없는 경향이 있습니다. 분기는 너무 오래 지속될 수 있으므로 반전이 실제로 발생하는시기에 대한 통찰력을 거의 제공하지 못합니다. 또한 가격 반전이 지표를 활용한 트레이딩 실제로 발생할 때 다이버전스가 항상 존재하는 것은 아닙니다.

빙구처럼 트레이딩: 코인 차트 "처음부터" 공부하기 #21- 총 정리 I

그래서! 파워포인트 형식으로 (진짜 파워포인트로 준비함) 프레젠테이션과 설명을 해드리도록 하겠습니다.

아무래도 목차가 있는 상태에서 진행하는 강의/연구가 아니라서, 설명 부터하고 뒤에서 정리해주는 형식이기에 불편하셨던 점 양해 부탁드립니다. (앞으로도 잘 부탁 드립니다 꾸벅..)

시작하기 앞서 뒤로 갈 수록 나타나는 현상에 대해 사물과 비교해서 간단하게 설명해드리고 넘어가겠습니다. 앞에 책이 있으니, 책을 분석하고 싶다고 가정해보겠습니다.

  1. 눈으로 보기에 좀 커보이네 30cm 좀 넘으려나? 무게는 한 500 g 쯤?
  1. 자로 재볼까? 32cm by 23cm 군! 저울로 재볼까? 670g 이군!
  1. 책을 구성하고 있는 분자수는 몇 개지? 무슨 분자로 형성되어 있지? 그럼 그 분자 어떻게 붙어 있지? 저 분자를 다른 분자로 바꾸면 어떻게 되지? 등등 꼬리에 꼬리를 무는 전문성 있는 척 하는 연구 (덕질 ㅎㅎ)

(우클릭하셔서 사진을 크게 보시면 글씨가 더 잘보여요!)

파동 이론

저는 가격을 가격 자체로 보지 않으며, 가격들이 연결되어 있는 유기적인 선들을 파동으로 해석합니다. 그래서 초심자분들에게 "캔들 차트" 보다는 "라인 차트"를 선호하는 편입니다. 캔들 차트의 경우 이론적으로 고가/저가/종가/시가(코인에서는 무의미) 가 있어 4 가지 종류의 데이터/가격을 형성하고 이에따라 네 가지의 파동을 만듭니다. 반대로 라인 차트는 종가 라는 한 가지의 가격만 보여주기에 파동도 한 가지 입니다. 초심자가 직관적으로 가격을 관찰하실때 당연히 네 가지의 파동을 동시에 보는 것 보다는, 한 가지의 파동만 보는 것이 편리합니다.

파동이란 가격의 고점과 저점을 이어 만든 "임의의" 선 입니다. 즉, 트레이더별, 개인별 모두 각자 알아서 긋는 선 입니다. 주관적인 요소가 굉장히 많으며, 정답이 없다 라는 점에 주목해주세요. 누가 뭐래도 내가 가지고 있는 방법이 최고의 방법으로 만들면 됩니다. 누굴 따라한다고 트레이딩은 되는 것이 아닙니다. 정답은 없기 때문이죠.

즉, 위에 예시로 들은 파동을 이렇게 그린다고 해서 틀린게 아니라, 단지 다르게 볼 뿐입니다.

상승 파동을 살펴보자면, 사진과 같이 고점과 저점을 올리는 파동을 형성하는 가격의 패턴 입니다. 고점을 상승 시키고, 저점을 상승 시키고, 고점을 상승 시키는 연속적인 연쇄 작용입니다. 논리적으로 생각해보았을 때 고점을 "갱신" 하면 저점이 "고정" 되며, 저점일 높였다면 상승 파동에 대한 정의가 됩니다.

상승 파동이 형성 단계를 알아보면, 먼저 선행 파동이 있어야 합니다. 상승이던, 하락이던 관계는 없습니다. 하지만 ICO 나 IPO 를 바로 한 종목의 경우 선행 가격이 없어 분석이 불가능합니다. 즉, 과거 가격에 대한 데이터가 있는 차트에 한해서만 분석이 가능합니다.

그리고 나서 가격이 상승 했다가, 상승 했던 가격 대비, 소폭 하락을 한 상태를 찾으셔야 합니다. 여기서 소폭이라는 의미는 상승 했던 가격보다 밑으로 내려가면 안됩니다.

그 다음은 저점을 갱신하지 않으며, 고점을 돌파해주는 것 입니다. 고점을 돌파하면 고점이 "높아" 지며, 높힌 저점이 "고정" 되며, 상승 파동이 정의 됩니다. 역으로 말씀드리면, 고점이 돌파되기 전에는 저점이 고정되지 않은 상태임으로, 상승 파동을 정의할 수 없습니다.

이제 고점과 저점을 올리는 연쇄작용을 무한 반복 시키면 그것이 상승 파동입니다.

그래서 파동이 왜 중요한지 보면, 그냥 단순하게 가격이 오르는게 발생하는 패턴 중 가장 빈도수가 높은 패턴 입니다. "고점 뚫으면 대부분 더 높이 가더라. " 위 사진을 보시면 저런 영원히 고점과 저점이 벌어지는 확장형 패턴이 보이는 것은 많지 않습니다. 대부분 고점과 저점을 높이면서 상승합니다. 여기서 주목하셔야할 점은 "대부분" 입니다. 확률 게임이기 때문이죠. 확장형 패턴 발생할 수 있습니다. 다만 빈도수가 상승/하락 파동에 비해 적을 뿐 입니다.

즉, 대부분 발생하는 패턴을 연구함으로써, 대부분의 가격을 분석할 수 있고, 대부분의 상황에 대응할 수 있는 것 입니다.

하락은 반대로 생각하시면 되지만, 매수 입장에서만 생각을 하실 것 이기 때문에 크게 연구하실 필요는 없습니다. 만약 공매도에 관심이 있으시다면 거꾸로 생각해보시길 바랍니다!!

여기까지가 5번 포스팅까지에 대한 어느정도 설명입니다. 파동을 연구하는게 왜 필요한지, 어떠한 파동들이 있는지, 어떻게 생겼는지, 어떻게 매매할 수 있는지, 캔들에서 추세를 어떻게 읽는지, 파동이 어떻게 구성되어 있는지. 전반적인 가격의 흐름을 읽는데 있어서 기본적인 아이디어이죠. 그 것 외에도 트레이딩을 하는데 있어서 필수적인 지식들을 담고 있습니다!

이후 포스팅은 위에서 소개시켜드린 파동들을 한 차례 더 자세히 관찰하고 연구하는 단계 입니다. 단순히 트레이딩을 하시기에는 위 5개의 지표를 활용한 트레이딩 포스팅만 참조하셔도 전혀 문제 없으며, 오히려 5번까지만 보시는게 수익률이 더 높을 수 있습니다. 6번부터는 예외 사항들을 다루게 되는데, 예외 사항들의 존재 자체를 모른다면, 또는 이해도가 없다면 그냥 룰대로 단순하게 매매를 하기 때문이죠. 실제로 제 수익률도 예외 사항들을 설명하려 하기 전에 가장 높았습니다.

물론 예외 사항들까지 설명하실 수 있다면, 수익률면에서 안정성을 찾게 됩니다. 하지만 설명하기 전까지 굉장한 노력이 필요하며, 제 포스팅은 그 과정을 함축시켜놓은 것 입니다. 결과물만 보고 쉽다고 생각하시면 절대 안됩니다. 저도 그렇게 힘든 시간을 보내봤으며, 다신 겪고 싶지 않기도 합니다.

배움 곡선입니다. 5번까지만 보시면 딱 Naively Confident 단계 입니다. 트레이딩에 있어서 절대적으로 필요한 것은 Y 축 입니다. 그 이상을 배우시게되면 의문점이 들며, Y 축 즉, 수익률이 떨어집니다. :)

아이디어는 단순합니다. 큰 파동 안에 작은 파동이 있고 (프렉탈 처럼; 눈송이!) 작은 파동 안에는 무수히 많은 작은 파동이, 큰 파동 밖에는 무수히 큰 파동들이 있다는 이론 입니다. 하지만 여기서 주목하셔야할 점은 큰 파동이 작은 파동보다 강한 방향성이 있다는 점 입니다.

논리적으로 접근하면, 크게 보면 크게 볼수록 보는 사람이 많아지니깐 (작은거 합한게 큰거니깐), 큰 그림에서 상승한다 라고 생각하는 사람이, 작은 그림에서 하락한다고 생각한 사람보다 많아지게 됩니다. 당연히 가격은 한 쪽 방향으로 생각하는 사람들이 많을 수록 해당 방향으로 흐르기에 큰 쪽으로 더 강한 방향성을 띄게 되죠.

보조 지표란, 가격을 변수로 사용하여 특정 함수에 넣어 가격을 분석하는 한 가지의 도구 입니다. 위의 파동을 연구할때에는 주로 "눈" 과 "감각" 을 이용하여 주관적인 요소가 컸다면, 보조지표를 사용하실 경우 객관화되어 있는 데이터를 분석하실 수 있습니다. 예를 들어 이동평균선이 있는데, 이동평균선이란 가격의 평균을 내어 선으로 보여주는것 입니다. 가격이 상승할 때에는 대체로 가격의 평균도 상승하니깐 (당연한 소리) 가격의 평균이 상승할때에만 상승 추세라고 해석하는 등 "필터링" 또는 "근거" 가 만들어 집니다. 이러한 보조지표에 대한 기본적인 설명이 담겨 있습니다.

변동성을 배우고 싶다면 위 2 포스팅을 참조해주세요! 변동성이란 가격이 일정 기간 동안 얼마나 크고/작게 움직이고 있는 가를 정량화 하는 방법 입니다. 변동성에 따라서 연구할 수 있는 패턴들이 다르다고 저는 생각하기 때문에 카테고리를 나눠야 한다고 생각하고 있습니다. 저변동성 구간과 고변동성 구간. 그것을 나누는 방법들, 아이디어들을 소개하고 있으며 보조지표 ATR 과 ATR 을 활용한 채널 지표인 Keltnet Channel 을 활용합니다.

변동성만 따로 연구하는 것이 아닌, 앞서 배운 추세를 결합하여, 추세가 발생할때 변동성이 어떻게 변화하는지에 대한 지표를 활용한 트레이딩 연구도 소개해드립니다.

저는 트레이딩과 투자의 결정적인 다른점은 손절을 하고 안하고의 차이라고 생각합니다. 트레이딩은 음. 도박이라고 생각하시면 편합니다. 하지만 확률을 우리 스스로 결정할 수 있는 도박이죠. 카지노에서 하는 도박은 하우스 (카지노) 가 이기도록 설계되어 있습니다. 트레이딩은 저희가 직접 확률을 설계할 수 있습니다. 이런 이점을 활용하기 위하여 손절을 하는 것이죠. 수익을 위하여 손절하는 것은 아닙니다. 실제로 존버/손절 안하는 것을 통한 수익률이 훨씬 높습니다. 하지만 한 번 망하면 게임 끝 이기 때문에, 수익률이 낮더라도 게임에 참전을 지속적으로 할 수 있는 방법을 택하자는 것이죠. 한 마디로 손절로 다음 기회를 도모하는 것!

상승 추세와 하락 추세 와 달리 잘 알려지지 않은 두 가지의 추세를 소개 시켜드립니다. 추세가 없다는 것을 뜻하는 비추세와, 현재 추세 방향과 반대로 움직이는 파동인 역추세를 특징을 분석하고, 활용 방법을 소개시켜드리는 것이죠.

또한 보조지표를 활용하여 비추세와 역추세 구간에서 매매를 하는 방법을 소개시켜드립니다.

큰 추세와 작은 추세 포스팅에서는 두 가지의 추세에 대해서만 다뤘다면, 여기서는 한 차원 높여 생각합니다. 또한 역추세, 비추세를 활용하여 총 네 가지의 추세에 대한 가격의 반복성을 다루죠. 흔히들 알고 계시는 아래의 눈송이 같이 생긴 프렉탈을 생각해주시면 됩니다. 상승/하락과 동일하게 비추세도 반복 되며, 비추세 안에 비추세가 있을 수도, 상승 추세 안에 비추세가 있을 수도, 비추세 안에 상승 추세가 있을 수도 있으며, 이에 따른 해석법을 간략히 소개해드립니다.

사실 제가 가장 설명드리기 어려운 부분이고, 가장 꺼려하는 부분입니다. 선 긋기란 많은 트레이더분들, 강의 자료에서 기본 자료로 설명되고 있으나, 실제로 그려보시면 정말 정말 어렵다는 것을 느끼실 겁니다. 여기에도 긋고, 여기에도 긋고 저기도 긋고 하면 뭐가 대체 맞는건데? 라는 생각이 들으실 거죠. 그럴때 활용하시라도 몇 가지 규칙을 소개해드립니다. 특정 상황이 만들어지면 A 방법을, 다른 상황이면 B 방법을 사용하여 그리는 방법들을 소개해드립니다!

하지만 여전히 주관적인 요소가 존재합니다. 추세를 기준으로 분류하기 때문에, 추세를 정하는데 있어서 주관적인 부분과 선을 긋는데 주관적인 요소가 곱해져 주관성이 상당히 높아집니다.

추세/파동을 해석하는데 있어서 마지막 관문 입니다. 가격이 과하게 확장될때를 활용하는 방법에 대하여 다룹니다. 일명 과매수/ 과매도 구간에 대한 다응으로 생각하셔도 좋습니다. 과매도에 대한 되돌림에 매수를 하기에 역추세에 해당하게 됩니다. 또한, 추세에 대하여 이해를 돕기 위해 그림 그리는 것에 비유하여 설명하고 있습니다.

여기까지가 트레이딩을 공부하는데 확장팩 입니다. 여기까지 연구한 것으로 적어도 저는 모든 가격을 정의할 수 있습니다. 어떠한 상황인지. (대응을 안하는 구간이다도 해석을 하는 구간으로 저는 칩니다 ㅋㅋㅋ)

이제 파동의 구간을 보조지표를 활용하여 초 객관화를 하는 구간입니다. 이쯤 부터 포스팅에 덧글이 사라진 것은 기분탓이겠죠.

코딩을 활용하여 차트에 보조지표를 가시화 하며, 굳이 보조지표를 보지 않아도 차트에 내가 원하는 정보만 보이게 만듭니다. (ex 과매수 구간만 보여줘라!)

파동의 구간을 해석하는데 사용합니다. 상승 파동은 어디/역추세 구간은 어디/되돌림 구간은 어디. 즉, 위에 내용들을 모르면 여기서부터는 부가적인 설명을 잘 안하고 있기 때문에 헤메실 가능성이 있습니다.

실생활에 빗대어 말하자면 "분광학" 정도가 되는 것 같습니다.

대충 적당히 현미경으로 어떻게 생겼나 이상의 정보를 얻기 위해서, 현미경만 활용하는 것이 아닌 정확히 어떤 캔들부터 역추세고, 정확히 어떤 캔들부터 되돌림에 해당하는지, 캔들 by 캔들로 지표를 활용한 트레이딩 해석합니다. 진입 캔들을 정확히 찾으며, 실험적인 접근으로 생각한 이론이 맞는지 틀린지 분석합니다.

모든 것의 기본. 평균부터 다룹니다. 가격의 평균이구요. 현재 파동이 하락 추세인지 상승 추세인지 시각적으로/데이터적으로 보여줍니다. 즉, 이동평균선이 상승이라고 하는데, 하락 파동이 보이면, 하락 파동을 무시할 수 있게 되는 것이죠. 데이터는 보통 직관보다 잘 맞는 것 같습니다. 매수만 하는 것을 다루고 있으니, 매수자의 입장에서만, 상승 추세에서만 활용하게 됩니다.

보조지표를 활용하여 변곡점 (극점) 을 찾는 방법을 소개해드립니다. RSI 와 MACD 를 사용하고, 이 지표들의 수식, 활용 방법, 조작 방법들을 소개해드립니다. 구간으로 나누어, 어떤 구간에서 어떤 구간으로 넘어갈때 어떤 현상이 나타난다 라는 식의 논리를 이용하여 매수 가능 구간을 찾습니다. 앞의 내용들을 망라하고 있기 때문에 굉장히 헷갈리실 수 있습니다. 많은 포스팅들로 쪼개서 자세히 설명할까 하다가, 많은 내용을 빨리 알고 싶어하시는 분들이 더 많을 것 같아 굳더더기 없는 설명으로 진행하였습니다. 만약 요청이 있으시다면 추후에 더 쉽게 개편해서 포스팅 해보도록 하겠습니다. 이러한 논리를 활용하여 진입 캔들을 시그널로 칠하는 방법을 담고 있습니다! 보조지표를 만들고 싶으시다면 요 포스팅 강추!

시리즈의 두 번째로 어렵다고 생각되는 포스팅이였습니다. 저도 작성하며 TMI (too much information!) 를 하고 싶었으나, 깔끔하게 일단 넘어가고 나중에 필요하면 더 자세히 설명드리고 싶었습니다. 컨셉은 가격에는 추세 파트와 변동성 파트 두 가지가 존재합니다. 변동성이 일정 수치 이상 없으면 추세를 설명하는데 다른 지표를 활용한 트레이딩 방법을 활용해야 합니다. 이때문에 변동성이 충분한 구간에서만 추세 트레이딩 기법을 활용해야하며, 이 변동성이 충분한 구간을 정의하기 위하여 ATR 을 활용합니다. 이에 따라 RSI, MACD 를 활용하여 만들었던 진입 코드에 변동성 파트를 추가함으로써 좀 더 승률이 높은 보조지표를 만들 수 있게 됩니다. 승률 높은 보조지표를 만드시고 싶으시다면 필수 필수~

또한, 내가 지표를 활용한 트레이딩 몇 분봉을 보고 트레이딩해야 하는지 모르겠다? 라는 분도 필독!

흐흐. 캔들 부터 보조지표 만들기 까지 따라오시느라 수고하셨습니다! 더 디테일한 내용들을 소개해드리기 전에 정리를 한 번 하고 가야한다는 생각이 들어서 작성하게 되었습니다. 제 포스팅을 따라오고 계셨던 분이라면 한 번 쓱 읽어보고, "이런 내용이 있었나?" 라는 생각이 드는 포스팅을 다시 한 번 복습해보시길 바랍니다!

주식 보조지표 RSI 마스터 실거래 활용방법까지 알려드려요!

“보조지표썸네일”

주식에서 참고할 수 있는 보조지표 RSI

주식 어떻게 하면 잘할 수 있는지 기법을 공개해드리도록 할게요. 어떤 단타 기법이 있는지 알아볼까요? 집중해서 보시고 나에게 적용해보면 좋을 것 같습니다. 보조지표 RSI (Relative Strength Index) 는 주가의 상승과 하락 사이의 상대적인 지표를 활용한 트레이딩 강도를 보여주는 지표인데요. 특정 기간동안 주가의 전날 상승과 하락 변화량의 평균값을 구하고 상승한 변화량이 크면 과매수 구간, 하락한 변화량이 크면 과매도 구간으로 판단하는 것이죠. 저는 국내주식 차트 분석을 트레이딩뷰에서 보는데요. 저는 암호화폐 분석을 트레이딩뷰로 시작했더니 국내주식도 트레이딩뷰가 편하더라고요. 다른 국내주식 프로그램도 RSI지표는 모두 설정 가능하니 사용해보세요. (트레이딩뷰는 무료이니 이용해보세요)

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트레이딩뷰 RSI 지표

하단에 보면 RSI 지표가 보이시죠? 오른쪽 수치를 보시고 50을 기준으로 50보다 위에 있으면 매수세가 우세하다고 보면 되고, 50보다 아래에 있을 경우엔 매도세가 우세하다고 보면 됩니다. RSI가 70 이상이면 상승세가 아주 크기 때문에 과매수 구간으로 돌입한 것으로 보면됩니다. 그리고 RSI가 30이하이면 하락폭이 크기 때문에 과매도 구간으로 보시면 됩니다.

여기가 천장인지 바닥인지 모를 때 RSI지표를 참고하면 주가가 천장에 있는지 바닥에 있는지 참 보기 쉽죠? 100%는 아니지만 흐름은 정확히 읽을 수 있으니 보라색 구간에 있을 때는 관망하는 기다림의 자세도 필요합니다.

RSI 지표 어떻게 활용하나요? 매매기법 소개

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과매도, 과매수 구간

위에 보는 것처럼 RSI 의 기준선을 설정한 후에 70 이상이면 해당구간은 과매수 구간, 30 이하에 왔을 땐 과매도 구간으로 표시하는 것이 대부분인데 저는 이 부분은 좀 더 정확하게 보기 위해 80 이상으로 왔을 때를 과열구간인 과매수, 20 이하에 왔을 때 과매도 구간으로 보기로 원칙을 세웠습니다.

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설정값 변경

원래는 어퍼밴드라고 써있는 부분이 70, 로우어 밴드라고 써있는 부분이 30이 기본 설정입니다. 이 부분을 80과 20으로 변경해서 적용하는 것이죠. 그럼 볼까요? 정확도는 있지만 매매할 수 있는 타점이 자주오지는 않습니다. 하지만 정확도가 높고 여러 종목을 분석하면 타점은 종종 나와줄 것이고 리스크는 낮아지지요.

삼성전자 일봉 차트

일봉으로 차트를 보면 이렇게 매매 타점을 잡을 수 있습니다. 이렇게 차트를 보면 3월 중순 얼마나 과매도 구간이었는지 얼마나 엄청난 기회였는지를 알 수 있겠죠? 어떠한 보조 지표던지 100% 정답을 주는 보조지표는 없습니다. 하지만 추세의 흐름을 읽다보면 추세를 거스르는 일은 확률적으로 벗어날 수 있기 때문에 보조지표와 함께 승률을 높여간다는 생각으로 저의 포스팅을 봐주셨으면 좋겠습니다. 저는 더 다양한 지표를 공부해서 소개해드리도록 하겠습니다.

이 포스팅은 쿠팡 파트너스 지표를 활용한 트레이딩 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다

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본 페이지는 R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기의 웹사이트 입니다. 책의 수정 사항이 있을시 즉시 반영할 예정이며, 책에서 다루지 못했던 추가적인 내용도 지속적으로 업데이트 할 예정입니다.

제로베이스 본 지표를 활용한 트레이딩 책의 내용을 바탕으로 강의가 진행중이니, 수강을 원하시는 분은 참조하시기 바랍니다.

책 발간 이후 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

2021년 11월 5일: R을 사용하지 모르는 분들을 위해 R 기초 배우기 항목을 추가했습니다.

2021년 11월 1일: 개정판 2쇄에 아래 내용이 모두 적용되었습니다.

2021년 5월 22일: 크롤링 관련 패키지가 업데이트 되면서, 테이블이 데이터프레임 형태가 아닌 티블 형태로 다운로드 됩니다. 이에 따라 6장 재무제표 및 가치지표 크롤링 부분을 수정하였습니다.

2021년 1월 28일: 개정판이 발간되어 아래 내용이 모두 적용되었습니다.

2021년 1월 24일: 네이버증권의 차트가 플래쉬를 사용하지 않음에 따라, 해당 부분을 새롭게 작성했습니다.

2021년 1월 17일: 한국거래소가 사이트를 개편함에 따라 5장 한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링 부분을 새롭게 작성했습니다.

2020년 1월 17일: 9장 퀀트 전략을 이용한 종목선정 (기본)과 10장 퀀트 전략을 이용한 종목선정 (심화)에서 재무제표를 이용한 전략의 경우, 1~4월에는 최근년도 데이터가 일부 종목에 대해서만 들어옵니다. 따라서 해당 기간에는 전전년도 데이터를 사용해야 하며, 이를 고려하도록 코드를 변경하였습니다.

2020년 4월 27일: 9장 금융 데이터 수집하기 (심화)에 DART의 Open API를 이용한 데이터 수집하기 챕터를 추가하였습니다. 이를 통해 더욱 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다.

2020년 4월 7일: 각 페이지 하단에 질문/답변 기능을 추가하였습니다. 이제 블로그나 이메일, SNS 보다는 웹북에 질문을 남겨주시기 바랍니다.

2020년 3월 22일: 11장 포트폴리오 구성에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다.

2020년 3월 22일: 8장 데이터 분석 및 시각화하기에서 종목정보 시각화 이전에 ggplot() 기초 챕터를 추가하였습니다. 이로써 기존에 해당 패키지를 모르던 분도 쉽게 배울수 있도록 하였습니다.

2020년 3월 15일: 6장 금융 데이터 수집하기 (심화)에 재무제표 및 가치지표 크롤링에서 사용하는 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라, user_agent() 를 이용하여 웹브라우저 인자를 추가해 주었습니다.

2020년 1월 19일: 5장의 거래소 데이터 정리하기 부분에서 substr() 함수 대신 stringr 패키지의 str_sub() 함수를 사용하여 코드를 훨씬 간결하게 표현했습니다. 또한 종목코드 끝이 0이 아닐 경우 우선주인 점을 이용하여 더욱 쉽게 클렌징 처리를 하였습니다.

2020년 1월 18일: 야후 파이낸스 웹페이지의 구조가 바뀌어 동적 크롤링을 통해서만 데이터 수집이 가능하게 되었습니다. 이는 본 책에서는 다루지 않으므로, 6장 금융 데이터 수집하기 (심화)에서 해당 부분을 삭제하였습니다.

지은이 소개

한양대학교에서 경영학을 전공하고, 카이스트 대학원에서 금융공학 석사 학위를 받았다. 졸업 후 증권사에서 주식운용, 자산운용사에서 퀀트 포트폴리오 매니저, 보험사에서 데이터 분석 업무를 거쳐, 현재 핀테크 스타트업에서 퀀트 및 자산배분 리서치 업무를 하고 있다. 평소 꾸준한 SNS와 블로그 활동으로 퀀트 아이디어 및 백테스트 결과 등을 공유하면서 퀀트 투자의 대중화를 위해 노력하고 있다. 한양대학교 재무금융 박사 과정을 수료했으며, 패스트캠퍼스에서 R과 퀀트 투자 강의를 맡고 있다. 지은 책으로는 《스마트베타》(2017)가 있다.

퀀트 투자 중 팩터에 관한 이론적 내용을 다룬 《SMART BETA(스마트 베타): 감정을 이기는 퀀트 투자》(김병규, 이현열, 워터베어프레스, 2017) 출간 이후 강의와 세미나를 통해많은 분들을 만났고, 공통적인 어려움을 느낄 수 있었습니다. 기관 투자자들이 손쉽게 데이터를 구할 수 있는 것과는 다르게, 일반 투자자들은 퀀트 투자를 하기 위한 데이터를 구하는 시작점부터 어려움을 겪는다는 것이었습니다.

그러나 프로그래밍을 이용하면 일반 투자자들도 얼마든지 금융 데이터 수집 및 처리, 퀀트 모델 개발, 포트폴리오 분석 및 자동화 등이 가능합니다. 이 책을 읽는 독자분들이 스스로 이러한 퀀트 투자 프로세스를 만들 수 있기를 바라는 마음으로 책을 구성했습니다. 또한 실제 전문 투자자들이 사용하는 기술들도 포함했으니 책의 내용을 넘어 더욱 훌륭한 모델을 만드는 데 도움이 되시리라 생각합니다.

이 책에서 데이터 수집을 위해 주로 다루는 크롤링은 웹페이지의 데이터를 가져오는 것입니다. 기존에 책 발간 이후 참고자료로 사용된 페이지 중 형태가 바뀐곳이 많아 개정판을 작성하게 되었습니다. 수정된 내역은 다음과 같습니다.

  1. 야후 파이낸스의 웹페이지 구조가 바뀌어 크롤링이 사실상 어렵게 되었고, 책 내용에서 제외하였습니다.
  2. 한국거래소 사이트가 개편되어 해당 부분은 바뀐 페이지에 맞게 새로 작성하였습니다.
  3. 네이버 증권의 주가 데이터 출처가 변경되어 새로 작성하였습니다.
  4. 일부 페이지가 크롤러의 접근을 막음에 따라 user_agent() 함수를 사용해 크롤링이 가능해지게 하였습니다.
  5. 많은 문의가 있었던 DART 크롤링에 대한 내용을 추가했습니다.
  6. 포트폴리오 구성 부분에 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 추가하였습니다.
  7. ggplot2 패키지의 기본적인 사용법을 추가하였습니다.
  8. 일부 코드를 수정하여 데이터 처리를 좀 더 쉽게, 종목 선택을 더욱 꼼꼼히 할수 있도록 하였습니다

앞으로도 페이지 변경 등 코드를 수정해야 하거나 추가된 내용이 있을 경우 책의 공식 페이지인 https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/ 에 즉각적으로 업데이트 할 예정이며, 질문사항이 있을 경우 페이지에 남겨주시면 답변드리고 있습니다.

어느때보다 주식과 투자에 대한 관심이 뜨거워진 지금, 유행이라는 파도에 휩쓸리는 투자보다는 데이터를 이용한 객관적이고 장기적인 투자로 성공하시길 기원합니다.

이 책의 구성

이 책은 API와 크롤링을 통한 금융 데이터 수집, 투자 종목 선택 및 포트폴리오 구성, 백테스트와 성과 분석으로 이루어져 있습니다.

CHAPTER 1 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍 퀀트 투자란 무엇인지, 왜 프로그래밍이 필요한지, 여러 언어 중 R을 사용해야 하는 이유에 대해 살펴봅니다.

CHAPTER 2 크롤링을 위한 기본 지식 크롤링을 통한 데이터 수집에 앞서 인코딩, 웹의 동작 방식, HTML에 대한 기본 정보와 데이터 처리에 편리한 R 코드를 살펴봅니다.

CHAPTER 3 API를 이용한 데이터 수집 API를 통한 데이터 수집과 getSymbols() 함수의 사용 방법에 대해 살펴봅니다.

CHAPTER 4 크롤링 이해하기 크롤링이 무엇인가에 대해 살펴보며, GET과 POST 방식을 이용한 간단한 예제를 살펴봅니다.

CHAPTER 5 금융 데이터 수집하기 기본 한국거래소에서 제공하는 데이터를 크롤링하는 방법, 섹터의 구성종목을 수집하는 방법에 대해 살펴봅니다.

CHAPTER 6 금융 데이터 수집하기 심화 퀀트 투자의 핵심 자료인 수정주가, 재무제표 및 가치지표를 크롤링하는 방법을 살펴봅니다.

CHAPTER 7 데이터 정리하기 앞에서 수집한 주가, 재무제표, 가치지표를 하나의 파일로 정리하는 방법을 살펴봅니다.

CHAPTER 8 데이터 분석 및 시각화하기 수집한 데이터를 바탕으로 dplyr 패키지를 이용한 데이터 분석 및 ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화, 인터랙티브 그래프를 나타내는 방법을 살펴봅니다.

CHAPTER 9 퀀트 전략을 이용한 종목 선정 기본 베타에 대한 이해 및 기본적 팩터인 저변동성, 모멘텀, 밸류, 퀄리티를 이용한 종목 선정에 대해 살펴봅니다.

CHAPTER 10 퀀트 전략을 이용한 종목 선정 심화 단순 종목 선정을 넘어 실무에서 사용되는 섹터 지표를 활용한 트레이딩 중립 포트폴리오 및 이상치 제거와 팩터 결합 방법, 마법공식 및 멀티팩터에 대해 살펴봅니다.

CHAPTER 11 포트폴리오 구성 최적화 패키지를 이용한 포트폴리오 구성에서 가장 대중적으로 사용되는 최소분산 포트폴리오, 최대분산효과 포트폴리오, 위험균형 포트폴리오를 구현합니다. 또한 실무에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법을 살펴봅니다.

CHAPTER 12 포트폴리오 백테스트 Return.portfolio() 함수를 이용한 백테스트 방법에 대해 살펴보겠습니다.

CHAPTER 13 성과 및 위험 평가 포트폴리오의 수익률을 바탕으로 성과 및 위험 평가에 사용되는 각종 지표에 대해 알아보며, 4팩터 회귀분석을 통한 요인 분석을 실행합니다.

이 책에서 다루지 않은 주제

이 책은 R을 기본적으로 사용할 줄 아는 독자를 대상으로 작성되었습니다. 따라서 내용의 효율적 전달을 위해 R과 R Studio 설치, 기초적인 프로그래밍 등의 내용은 생략했습니다. 따라서 프로그래밍을 처음 접하는 독자라면 프로그래밍 기초를 먼저 익히신후 본 책을 읽으시길 추천드립니다.

또한 이 책에서는 프로그램 언어로 R을 이용했기 때문에 Python 혹은 다른 언어를 사용하는 분들에게는 직접적으로 도움이 되지 않을 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 투자에 필요한 금융 데이터 수집을 어디서 어떻게 하는지, 종목 선택을 어떻게 하고 포트폴리오를 어떻게 구성하는지에 대한 이론적 내용을 이해한 후 본인들이 사용하는 언어로 구현해보는 것도 좋은 도전이 될 것입니다.

도움이 될 만한 자료들

먼저 팩터 투자와 관련하여 심화된 내용을 알고 싶은 분은 저의 이전 책 및 책에서 인용된 논문을 읽어볼 것을 권합니다. R 프로그래밍과 관련하여 기초부터 tidyverse 패키지까지 이해하는 데 도움이 될만한 책 목록은 다음과 같습니다.

이 책의 지원 페이지

이 책은 R의 bookdown 패키지로 작성되어 웹페이지 및 GitHub 저장소에 공유되어 있습니다. 따라서 책에 포함되어 있는 각종 코드를 웹페이지에 방문하여 얻으실 수 있습니다.

  • 웹페이지: https://hyunyulhenry.github.지표를 활용한 트레이딩 io/quant_cookbook
  • GitHub 저장소: https://github.com/hyunyulhenry/quant_cookbook

크롤링 대상 웹페이지의 구조가 바뀌어 코드의 수정이 필요할 경우 즉각적으로 반영할 것이며, 인쇄본에서 다루지 않은 내용도 추가적으로 업데이트될 예정입니다. 또한 bookdown 패키지를 이용하여 책을 집필하고자 하는 분들에게도 많은 도움이 될 것입 니다.

이 외에도 퀀트 투자 혹은 R을 이용한 투자 활용법 등의 내용은 저자의 블로그에 많은글들이 있으니 참조하기 바랍니다.

  • Henry’s Quantopia: https://blog.naver.com/leebisu

종목과 관련된 유의사항

팩터 모델을 이용한 종목 선택과 관련된 CHAPTER에서는 해당 조건으로 선택된 종목들이 나열되어 있습니다. 그러나 이는 해당 종목에 대한 매수 추천이 아님을 밝히며, 데이터를 받은 시점의 종목이기에 독자 여러분이 책을 읽는 시점에서 선택된 종목과는 상당한 차이가 있습니다.


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