2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

안녕하세요, 팀 부추삼겹살입니다.

[분석 목적]
현재 ETF는 다양한 자산에 투자할 수 있는 기회를 제공하며, 개인 투자자들 사이에서 인기를 끌고 있습니다. 하지만 ETF는 너무 많은 리스크가 존재하고 정보의 비대칭성이 심하다는 문제점이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 저희 팀은 ETF에 기술적 분석으로 접근하고자 해당 모델을 고안했습니다. 저희 팀은 금, 비트코인, 환율 등 주요 자산의 시세와 ETF 수익률 간의 상관관계를 분석해 정교한 예측 모델을 개발하고, 이를 바탕으로 투자자들에게 ETF와 예상 수익률을 제공하는 것을 목표로 합니다. 

[분석 절차]
1. 어느 정도 거래량이 확보된 ETF 종목 추천을 위해 누적거래량을 기준으로 상위 30% 선별
2. 각 ETF별 주 단위 수익률과 비트코인, 금, 환율의 주 단위 증감률 연결
- 시차를 반영하여 한 주씩 미루어 연결(비트코인 첫째 주와 ETF 둘째 주)
3. 각 종목별 수익률과 비트코인, 금, 환율 증감률의 스피어만, 피어슨 상관계수를 구하기 

[결과 해석]
±0.3: 약한 상관관계를 가지고 있으며 신중 투자 종목으로 분류 
±0.5: 어느 정도 설득력 있는 상관관계를 가지고 있으며 소극 투자 추천 종목으로 분류
±0.7: 강한 상관관계를 가지고 있으며 적극 투자 추천 종목으로 분류 

4. 더 정밀한 추천을 위해 비트코인, 금, 환율의 증감률을 소폭, 대폭으로 나누어 데이터 정제
5. 수익률 예측을 위한 LSTM 기반의 회귀 모델 적용

[최종 산출물]
1. 비트코인, 금, 환율의 변동에 따른 ETF 종목 추천 
2. 추천된 ETF 종목들의 상관관계에 따른 신중 투자, 소극 추천, 적극 추천으로 분류 
3. 추천한 ETF 종목들의 예상 수익률 도출

사용 데이터 링크: https://drive.google.com/drive/folders/1RnfgzXWkS2NEZJS8A7jRkYgszTZcStyl?usp=drive_link
(외부 데이터 및 사용 데이터, output 포함)