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 었으며, Pandas의 resample함수를 이용하면 쉽게 정재된 주가 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한, resample의 기능 중에 last(), first(), sum(), mean()을 잘 활용하면 데이터 분석을 더욱 쉽게 도와줍니다.

 

월별 마지막날 종가 데이터

연별 마지막날 종가 데이터

 

60/40 포트폴리오, 영구 포트폴리오, 사계절 포트폴리오, 올웨더 포트폴리오등은 1년 주기로 리밸런싱을 진행한다. 그렇다면 위에 연별 마지막날 종가 데이터의 소스코드처럼 사용해도 되지만 어느 특정 달에 수익률이 더 좋은 경우가 있는지도 확인해보아야 하기 때문에 리밸런싱의 달을 선택할 수 있도록 구현하였다. 다음 포스팅 부터는 지난 포스팅에서 소개한 함수와 이번 포스팅에서 소개한 함수를 사용해 얻어온 주가 데이터로 데이터 분석을 해보도록 하겠습니다.