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PYTHIA - 더 안전하게 투자하고 싶다! : 인공지능을 이용한 저위험 Portpolio 의 구축

PYTHIA

2022.07.19 15:14 1,924 조회 language

안전한 투자를 위해서는 상관관계가 서로 다른 주식들이나 자산들로 포트폴리오를 해야 같은 수익률이라도 분산을 낮추어 안전하게 할 수 있습니다.

이 프로그램에서는 주식시장 개별 종목들의 일별 가격변동의 상관계수를 이용하였습니다.
Non supervised learning 기법들 중에서 계층적 군집분석인 hc lust 패키지로 clustering 을 하여 군집별로 하나씩 sampling 된 주식으로 포트폴리오를 구축하였습니다.

전체 주식에서는 군집수 만큼 sampling 하여  Portpolio를 하여 군집분석으로 이루어진  Portpolio가 변동성이 적고 위험성이 낮아짐을 증명하였습니다.
투자기간은 10거래일 단위로 하였으며 50 거래일 동안의 시뮬레이션도 진행하여 수익률과 분산의 변동성을 비교하여 유의할 만한 차이점을 발견하였습니다.

ETF 와 ETN 의 경우에는 군집분석 후 sampling 에 방향성을 제시할 경우 포트폴리오 수익률의 향상도 일어남도 증명하였습니다.

이러한 기법이 적용될 경우 단기투자와 장기투자에 있어서도 더 안정적인 투자를 할 수 있을 것으로 사료됩니다.

언어: R
데이터:  krx 대회 제공 일별 가격 변동
[유가증권]일별 시세정보(주문번호-1300-27)_202001.csv ~ 202003
[코스닥]일별 시세정보(주문번호-1300-26)_202001.csv ~ 202003
[ETF]일별 매매정보(주문번호-1301-10)_202001.csv ~ 202003
[ETN]일별 매매정보(주문번호-1301-14)_202101.csv ~ 202003

실행 환경:  jupyter notebook