반응형 백테스트2 가격 데이터 리샘플링 방법 (Python) 안녕하세요. 꼬마퀀트입니다. 지난 포스팅에서 종목의 주가 데이터를 획득해서 확인해보았습니다. 지난 포스팅을 읽지 않으신 분들은 한 번 더 읽어 주세요. 이전 내용과 오늘의 내용이 연결이 되는 부분이 많으며 앞으로 할 백테스트는 주가 데이터를 활용하기에 숙지하고 있으셔야 합니다. 그럼 오늘 포스팅에서는 포트폴리오 전략에 따라 수익률, MDD등을 추출하기 위해서 필요한 리샘플링에 대해 알아보겠습니다. 2021.12.24 - [백테스트] - 미국 주식(ETF) 종가 데이터 가져오는 방법 (Python) 리샘플링을 하는 이유는 리밸런싱의 주기에 따라 수익률을 계산하기 때문에 구간별로 필요한 데이터와 필요하지 않은 데이터들이 있습니다. "거인의 포트폴리오"에서 사용되는 리밸런싱의 주기는 1달과 1년이 대부분이 었.. 2021. 12. 26. 미국 주식(ETF) 종가 데이터 가져오는 방법 (Python) 안녕하세요. 꼬마퀀트입니다. 오늘부터 유튜브 "할 수 있다! 알고 투자"의 강환국 님이 저술하신 "거인의 포트폴리오"에서 설명되는 많은 전략들 혹은 포트폴리오를 백테스트해보려고 합니다. 기본적으로 "거인의 포트폴리오"에서 다루어지는 포트폴리오들은 미국 주식(ETF)의 종가 데이터를 사용하여 자산배분과 마켓타이밍으로 이루어진 전략으로 백테스트를 하기 때문에 가장 기본적인 주가 데이터를 어떻게 가져오는지 알아보겠습니다. 주가 데이터를 얻어오는 방법에는 여러 방법들(Excel 다운로드, 크롤링, 라이브러리/모듈 등등)이 있으나 "거인의 포트폴리오" 전략을 구현할 때에는 오픈소스 라이브러리인 파이썬 패키지를 사용할 예정입니다. pandas-datareader pandas pandas-datareader는 Yah.. 2021. 12. 24. 이전 1 다음 반응형
