수익과 리스크를 고려한 파이썬 포트폴리오 최적화 전략

09 Nov 2023

python

파이썬을 이용해 포트폴리오를 최적화하는 전략은 투자자들에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 포트폴리오 최적화는 주어진 자산군에서 최대 수익을 얻을 수 있는 가장 효율적인 조합을 찾는 것입니다. 그러나 이를 위해서는 수익과 리스크를 모두 고려하는 것이 필수적입니다.

1. 데이터 수집 및 가공

포트폴리오 최적화에 필요한 첫 번째 단계는 필요한 데이터를 수집하고 가공하는 것입니다. 주식, 채권, 원자재 등 다양한 자산군의 가격 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해 파이썬의 라이브러리인 pandas를 사용하여 데이터를 가져오고 필요한 형식으로 가공할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 주식 데이터를 가져오는 예시
stock_prices = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 채권 데이터를 가져오는 예시
bond_prices = pd.read_csv('bond_prices.csv')

# 원자재 데이터를 가져오는 예시
commodity_prices = pd.read_csv('commodity_prices.csv')

# 데이터 가공 및 정제 작업
...

2. 수익과 리스크 모델링

다음으로, 수익과 리스크를 모델링하는 것이 포트폴리오 최적화에서 중요한 요소입니다. 주식, 채권, 원자재 등의 수익률을 계산하고 개별 자산과 포트폴리오의 리스크를 측정하려면 통계적인 모델링 기법을 활용해야 합니다. 이를 위해 파이썬의 numpy와 scipy 라이브러리를 이용할 수 있습니다.

import numpy as np

# 주식 수익률 계산
stock_returns = np.log(stock_prices['Close'] / stock_prices['Close'].shift(1))

# 채권 수익률 계산
bond_returns = np.log(bond_prices['Close'] / bond_prices['Close'].shift(1))

# 원자재 수익률 계산
commodity_returns = np.log(commodity_prices['Close'] / commodity_prices['Close'].shift(1))

# 포트폴리오 리스크 측정
portfolio_returns = np.array([stock_returns, bond_returns, commodity_returns])
portfolio_covariance = np.cov(portfolio_returns)
portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(portfolio_covariance, weights)))

3. 포트폴리오 최적화 수행

마지막으로, 수익과 리스크를 고려해 포트폴리오 최적화를 수행해야 합니다. 파이썬의 라이브러리인 scipy를 이용하면 간단하게 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있습니다. 가장 일반적인 최적화 기법인 ‘Markowitz Efficient Frontier’를 이용하여 최적 포트폴리오를 계산할 수 있습니다.

from scipy.optimize import minimize

# 최적화 함수 정의
def objective_function(weights):
    portfolio_returns = np.dot(weights.T, portfolio_returns)
    portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(portfolio_covariance, weights)))
    return portfolio_risk

# 제약 조건 설정
constraints = [
    {'type': 'eq', 'fun': lambda weights: np.sum(weights) - 1},
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda weights: weights}
]

# 초기 추정값 설정
initial_guess = [1/3, 1/3, 1/3]

# 최적화 수행
result = minimize(objective_function, initial_guess, constraints=constraints)

# 최적 포트폴리오 결과 출력
optimized_weights = result.x
optimized_portfolio_returns = np.dot(optimized_weights.T, portfolio_returns)
optimized_portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(optimized_weights.T, np.dot(portfolio_covariance, optimized_weights)))

결과 및 결론

파이썬을 이용한 포트폴리오 최적화 전략을 통해 투자자들은 수익과 리스크를 고려한 효율적인 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 데이터 수집과 가공, 수익과 리스크 모델링, 포트폴리오 최적화의 세 가지 단계를 따라가며 자신의 투자 목표에 맞는 최적 포트폴리오를 찾아보세요!