제1회 KRX 금융 빅데이터 활용 아이디어 경진대회

2018년, 2019년, 2020년의 KOSPI, KOSDAQ 모든 종목 일별데이터를 추출하고 아래의 과정을 통해 2021년에 투자할 최적의 포트폴리오를 구성하였습니다.
Process:
1. 투자시점으로부터 최근 3년동안의 종목 일별 데이터 수집 (수집한 데이터를 SQLite DB 형태로 저장하였고, 본 노트북에서는 DB 의 일별데이터를 가져와서 분석하는 방식으로 진행)
2. 각 기간별(y-3, y-2, y-1) 1년치 데이터를 기반으로 K-Mean알고리즘을 통한 종목 군집화 (변동성과 수익성을 고려)
3. 각 기간별 선택된 군집에서 교집합되는 종목을 선정하고, 각 종목별 벨류지표를 기반으로 한 랭킹시스템을 통해 최종 투자 종목 리스트(포트폴리오)를 산정 (벨류지표: PER, PBR, EPS, DIV, DPS)
4. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 포트폴리오의 최적인 투자예산 배분 (리스크 or 샤프지수)
5. 구매 시점에서 구성된 포트폴리오의 연간수익률을 백테스팅으로 검증