파이썬을 이용한 회귀분석 기반의 포트폴리오 최적화

09 Nov 2023

python

소개

포트폴리오 최적화는 투자자가 주식, 채권, 부동산 등 다양한 자산으로 구성된 포트폴리오를 어떻게 구성해야 하는지 결정하는 과정입니다. 이 기술은 투자자가 최대의 이익을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

회귀분석은 다양한 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 분석하는 통계 기법입니다. 이를 이용하여 포트폴리오의 수익률을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다.

회귀분석을 통한 포트폴리오 최적화 과정

데이터 수집

먼저 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 주식 종목의 가격 데이터나 기업 재무정보 등을 활용할 수 있습니다. 이 데이터를 파이썬으로 불러옵니다.

import pandas as pd

# 주식 가격 데이터 불러오기
price_data = pd.read_csv('price_data.csv')

# 기업 재무정보 데이터 불러오기
financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv')

데이터 전처리

수집한 데이터는 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등의 작업을 수행합니다.

# 결측치 처리
price_data = price_data.fillna(method='ffill')

# 이상치 제거
price_data = price_data[(price_data['Close'] > 0) & (price_data['Close'] < 1000000)]

# 정규화
price_data['Close'] = price_data['Close'] / price_data['Close'].max()

회귀분석 모델 개발

전처리된 데이터를 기반으로 회귀분석 모델을 개발합니다. 여러 회귀 모델 중 선형 회귀 모델을 예시로 들어보겠습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 독립변수와 종속변수 분리
X = financial_data[['EPS', 'ROE', 'DebtRatio']]
y = price_data['Close']

# 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

포트폴리오 최적화

회귀분석 모델을 통해 예측된 수익률을 기반으로 포트폴리오를 최적화합니다. 여러 최적화 알고리즘 중 평균-분산 모델을 예시로 들어보겠습니다.

# 최적화 알고리즘 라이브러리 불러오기
from scipy.optimize import minimize

# 목적함수 정의
def objective(weights):
    return -1 * (weights @ predicted_returns - predicted_volatility)

# 제약조건 정의
def constraint(weights):
    return weights.sum() - 1

# 최적화 실행
initial_weights = [1 / len(predicted_returns)] * len(predicted_returns)
bounds = [(0, 1)] * len(predicted_returns)
constraints = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
result = minimize(objective, initial_weights, constraints=constraints, bounds=bounds)

결론

회귀분석을 통한 포트폴리오 최적화는 투자자들이 포트폴리오 구성에 대한 정량적인 근거를 제공합니다. 파이썬을 이용하여 회귀분석 기반의 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있으며, 이를 통해 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

References

최적화 알고리즘 라이브러리: Scipy
선형 회귀 모델: Scikit-learn