통계적 리스크 모델을 활용한 파이썬 포트폴리오 최적화

09 Nov 2023

python

서론

투자자들은 자신의 포트폴리오를 최적화하기 위해 다양한 방법들을 활용합니다. 그 중 하나는 통계적 리스크 모델을 사용하여 포트폴리오의 리스크와 수익률을 분석하고 최적화하는 것입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 통계적 리스크 모델을 구현하고 포트폴리오를 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.

통계적 리스크 모델이란?

통계적 리스크 모델은 주식이나 기타 자산의 리스크와 예상 수익률을 분석하는 모델입니다. 이 모델은 자산의 가격 데이터와 과거의 리스크 및 수익률을 활용하여 미래의 포트폴리오 성과를 예측합니다. 대표적인 통계적 리스크 모델로는 샤프 비율과 칼링지 비율이 있습니다.

파이썬을 통한 통계적 리스크 모델 구현

파이썬에는 통계적 리스크 모델을 구현하기 위한 다양한 라이브러리들이 존재합니다. 여기서는 주로 Numpy와 pandas를 사용하여 통계적 리스크 모델을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

주가 데이터 수집
- Yahoo Finance API나 pandas_datareader 라이브러리를 사용하여 주가 데이터를 가져옵니다.

수익률 계산

주가 데이터를 활용하여 일별 수익률을 계산합니다.

import numpy as np

prices = np.array([100, 110, 120, 130])
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]

포트폴리오 리스크 계산
- 과거의 수익률을 활용하여 포트폴리오의 리스크를 계산합니다.
```
portfolio_returns = np.array([0.05, 0.03, 0.02, 0.01])
portfolio_variance = np.var(portfolio_returns)
```

포트폴리오 최적화

주어진 자산들을 활용하여 포트폴리오를 최적화합니다.

import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize

assets = ['A', 'B', 'C']
returns = [0.05, 0.06, 0.07]
cov_matrix = [[0.01, 0.02, 0.03], [0.02, 0.04, 0.05], [0.03, 0.05, 0.06]]

def objective(weights):
    portfolio_return = np.dot(weights, returns)
    portfolio_variance = np.dot(weights, np.dot(cov_matrix, weights))
    return portfolio_variance

constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda weights: np.sum(weights) - 1})
initial_weights = np.zeros(len(assets))

result = minimize(objective, initial_weights, method='SLSQP', constraints=constraints)
optimal_weights = result.x

결론

통계적 리스크 모델을 활용하여 파이썬을 사용하여 포트폴리오를 최적화하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 투자자들은 자신의 포트폴리오의 리스크와 예상 수익률을 분석하고 최적의 자산 배분을 결정할 수 있습니다. 이는 효율적인 투자 결정을 도와주는 소중한 도구입니다.

Reference: