파이썬을 활용한 리스크 조정된 포트폴리오 최적화

09 Nov 2023

python

개요

투자자들은 포트폴리오를 구성할 때 가능한 높은 수익률을 얻으면서도 일정한 수준의 리스크를 유지하고자 합니다. 이를 위해 리스크 조정된 포트폴리오 최적화는 매우 유용한 도구입니다. 파이썬은 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 강력한 도구인데, 이번 글에서는 파이썬을 활용하여 리스크 조정된 포트폴리오를 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.

평균-분산 최적화

리스크 조정된 포트폴리오 최적화는 주어진 수익률의 평균과 표준편차를 기반으로 최적화된 투자 비율을 구하는 문제입니다. 이는 평균-분산 최적화(Mean-Variance Optimization)라고도 불립니다. 파이썬의 scipy 라이브러리를 활용하여 평균-분산 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있습니다.

from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

returns = np.array([0.1, 0.2, 0.15, 0.05, 0.25])
cov_matrix = np.array([[0.04, 0.02, 0.015, 0.01, 0.03],
                       [0.02, 0.04, 0.01, 0.015, 0.02],
                       [0.015, 0.01, 0.03, 0.02, 0.01],
                       [0.01, 0.015, 0.02, 0.04, 0.02],
                       [0.03, 0.02, 0.01, 0.02, 0.05]])

def objective(weights):
    returns = np.dot(weights, returns)
    variance = np.dot(np.dot(weights, cov_matrix), weights.T)
    return variance

constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})
bounds = [(0, 1) for _ in range(len(returns))]
result = minimize(objective, np.ones(len(returns))/len(returns), method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
optimal_weights = result.x

print("옵티마이즈된 포트폴리오 비율:", optimal_weights)

위의 코드에서는 주어진 수익률과 공분산 정보를 기반으로 objective 함수를 정의하고, minimize 함수를 사용하여 최적화 문제를 풀어 최적 비율을 계산합니다.

결론

파이썬을 활용하여 리스크 조정된 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 투자자는 원하는 수익률과 리스크 수준에 맞게 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 파이썬의 강력한 최적화 도구를 활용하면 효율적인 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있습니다.

참고 자료

#파이썬 #포트폴리오 #최적화