하이브리드 포트폴리오 최적화를 위한 파이썬의 활용

09 Nov 2023

python

소개

하이브리드 포트폴리오 최적화는 금융 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 이는 전통적인 투자 포트폴리오에 리스크-수익률 트레이드오프를 최적화하는 비트코인과 같은 암호화폐와 같은 대안자산을 추가하는 것을 의미합니다. 이를 통해 투자자들은 다양한 자산군을 포트폴리오에 배분함으로써 리스크를 다각화하고 수익을 극대화 할 수 있습니다.

파이썬은 데이터 분석과 금융 모델링 분야에서 매우 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 그러므로 파이썬을 사용하여 하이브리드 포트폴리오 최적화를 수행하는 것은 매우 효과적입니다. 이 글에서는 파이썬을 활용하여 하이브리드 포트폴리오 최적화를 하는 방법을 알아보겠습니다.

주요 개념

하이브리드 포트폴리오 최적화를 위한 파이썬을 사용하기 전에 몇 가지 주요 개념을 알아야 합니다.

변동성-공유자산 비트

변동성-공유자산 비트는 포트폴리오 변동성과 대안 자산(비트코인)의 비율을 나타냅니다. 이 비율을 통해 변동성과 대안 자산 비중 사이의 균형을 찾을 수 있습니다.

전략적 자산배분

전략적 자산배분은 투자자의 목표와 위험 허용도에 기반하여 자산에 할당하는 비율을 결정하는 것입니다. 일반적으로 주식, 채권, 현금과 같은 전통 자산과 암호화폐와 같은 대안 자산 사이의 균형을 찾는 것이 목표입니다.

파이썬을 활용한 하이브리드 포트폴리오 최적화

하이브리드 포트폴리오 최적화를 위해 파이썬을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집

먼저 주식, 채권, 현금, 비트코인과 같은 자산의 가격 및 수익률과 같은 데이터를 수집해야 합니다. 여기서는 파이썬의 pandas와 pandas-datareader 라이브러리를 활용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.

import pandas_datareader as pdr

# 주식 데이터 수집
stocks = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2010-01-01', end='2022-01-01')

# 채권 데이터 수집
bonds = pdr.get_data_yahoo('TLT', start='2010-01-01', end='2022-01-01')

# 비트코인 데이터 수집
bitcoin = pdr.get_data_yahoo('BTC-USD', start='2010-01-01', end='2022-01-01')

# 현금 데이터 수집
cash = pdr.get_data_yahoo('SHV', start='2010-01-01', end='2022-01-01')

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 분석하기 쉽도록 전처리해야 합니다. 이 단계에서는 누락된 값이나 이상치를 처리하고 필요한 데이터를 추출할 수 있습니다.

# 누락된 값 처리
stocks = stocks.dropna()
bonds = bonds.dropna()
bitcoin = bitcoin.dropna()
cash = cash.dropna()

# 필요한 데이터 추출 (수익률)
stocks_returns = stocks['Adj Close'].pct_change()
bonds_returns = bonds['Adj Close'].pct_change()
bitcoin_returns = bitcoin['Adj Close'].pct_change()
cash_returns = cash['Adj Close'].pct_change()

3. 포트폴리오 최적화

여러 자산군 간의 균형을 찾기 위해 포트폴리오 최적화 알고리즘을 적용해야 합니다. 파이썬에서는 scipy 라이브러리의 minimize 함수를 활용하여 포트폴리오의 변동성을 최소화하는 최적 포트폴리오를 찾을 수 있습니다.

import scipy.optimize as optimize

# 하이브리드 포트폴리오 최적화 함수
def optimize_portfolio(weights):
    portfolio_returns = stocks_returns * weights[0] + bonds_returns * weights[1] + bitcoin_returns * weights[2] + cash_returns * weights[3]
    portfolio_volatility = np.sqrt(np.sum(np.square(portfolio_returns - portfolio_returns.mean())))

    return portfolio_volatility

# 초기 추정치
init_weights = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]

# 포트폴리오 최적화
result = optimize.minimize(optimize_portfolio, init_weights, method='SLSQP')
optimal_weights = result.x

4. 결과 분석

최적 포트폴리오의 결과를 분석하여 리스크 및 예상 수익을 확인할 수 있습니다.

portfolio_returns = stocks_returns * optimal_weights[0] + bonds_returns * optimal_weights[1] + bitcoin_returns * optimal_weights[2] + cash_returns * optimal_weights[3]
portfolio_volatility = np.sqrt(np.sum(np.square(portfolio_returns - portfolio_returns.mean())))

# 최적 포트폴리오 결과 출력
print("예상 수익:", portfolio_returns.mean())
print("변동성:", portfolio_volatility)

결론

파이썬은 하이브리드 포트폴리오 최적화를 위한 강력한 도구입니다. 데이터 수집, 전처리, 포트폴리오 최적화 및 결과 분석을 위한 다양한 패키지와 함수를 제공하여 투자자들이 효율적인 포트폴리오를 구축할 수 있도록 도와줍니다. 파이썬을 통해 자산 배분을 재평가하고 다양한 자산군에 대한 리스크 및 예상 수익을 분석하여 더욱 효과적인 투자 결정을 내릴 수 있습니다.

#파이썬 #하이브리드포트폴리오최적화