파이썬을 활용한 주식 시장 포트폴리오 밸런싱

07 Nov 2023

python

주식 시장에서 투자하는 경우, 포트폴리오 밸런싱은 매우 중요합니다. 포트폴리오 밸런싱이란 투자자가 가진 자산을 여러 주식에 분산시켜 리스크를 관리하고 수익을 극대화하는 전략입니다. 이를 파이썬을 사용하여 자동화할 수 있습니다.

1. 데이터 수집

포트폴리오 밸런싱을 하기 위해서는 각 주식에 대한 데이터가 필요합니다. 파이썬의 pandas 라이브러리를 활용하면 주식 데이터를 수집하고 분석하기 쉽습니다. Yahoo Finance나 Alpha Vantage와 같은 오픈 API를 활용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 종목 리스트
tickers = ['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'AMZN']

# 데이터 가져오기
data = yf.download(tickers, start='2020-01-01', end='2021-01-01')

2. 수익률 계산

포트폴리오 밸런싱을 위해 각 주식의 수익률을 계산해야 합니다. 수익률은 주식 가격의 변동을 측정하는 지표로, 투자 수익을 분석하는 데에 사용됩니다.

# 수익률 계산
returns = data['Adj Close'].pct_change()

3. 포트폴리오 최적화

수익률 계산이 완료되었다면, 포트폴리오 최적화를 위해 각 주식의 가중치를 결정해야 합니다. 포트폴리오 최적화는 투자자의 목표와 리스크 감수 수준에 따라 최적의 분산을 찾는 과정입니다.

# 포트폴리오 최적화
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 목표 함수
def objective(weights):
    return np.dot(returns.mean(), weights)

# 제약 조건
def constraint(weights):
    return np.sum(weights) - 1

# 초기 가중치
init_weights = np.ones(len(tickers)) / len(tickers)

# 최적화 함수
result = minimize(objective, init_weights, constraints={'type': 'eq', 'fun': constraint})
optimized_weights = result.x

4. 포트폴리오 재분배

포트폴리오 최적화가 완료되었다면, 각 주식에 대한 가중치를 기반으로 포트폴리오를 재분배해야 합니다. 이를 통해 포트폴리오의 밸런스를 조정하고 최적의 수익을 추구할 수 있습니다.

# 포트폴리오 재분배
portfolio_value = 1000000  # 초기 투자 금액
allocation = portfolio_value * optimized_weights

print("투자 금액")
for i in range(len(tickers)):
    print(f"{tickers[i]}: {allocation[i]}")

마무리

이렇게 파이썬을 활용하여 주식 시장의 포트폴리오 밸런싱을 자동화할 수 있습니다. 데이터 수집, 수익률 계산, 포트폴리오 최적화, 포트폴리오 재분배 등의 과정을 통해 투자 리스크를 관리하고 수익을 극대화할 수 있습니다.

#파이썬 #포트폴리오밸런싱