[퀀트] R을 활용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 (1)

https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/

R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기

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Chapter 1. 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍

데이터 사이언티스트가 하는 업무와 매우 비슷함

import -> tidy -> (transfrom -> visualize -> modeling) -> communicate

 

1.1 데이터 구하기

해외 금융 데이터는 Quandl, tiingo에서 비교적 저렴하게 구할 수 있음

국내 데이터는 야후 finace나 네이버 금융 사이트에서 크롤링 가능 (cleansing 작업은 별도로 해야 함)

 

1.2 퀀트 투자와 프로그래밍

엑셀로도 가능하지만 응용성, 효율성 측면에서 프로그래밍이 필수임

백테스팅 등에 쓰이는 프로그래밍은 전문 개발자 영역에 비해 한정적이고 비교적 단순함

 

1.3 R 프로그램

패키지가 많고 특히, 통계, 계량분석과 관련된 패키지는 타 프로그램에 비해 독보적임

(교재에서 활용)

 

1.4 퀀트 투자에 유용한 R 패키지

1) quantmod

API로 데이터를 다운로드하는 getSymbols() 함수가 대표적

볼린저밴드, 이동평균선, 상대강도지수(RSI) 등 기술적 지표를 차트로 시각화 가능

 

2) PerformanceAnalytics

포트폴리오의 백테스트에 필수적인 Return.portfolio() 함수가 대표적

 

3) xts

(eXtensible TimeSeries) 시계열 데이터로 변환

일별 수익률을 월별/ 연도별 수익률로 변환시켜주는 apply.monthly, apply.yearly() 함수와 특정 시점을 찾아주는 endpoints() 함수가 대표적

 

4) zoo

rollapply(), apply() 함수로 롤링 윈도우 기법을 활용할 수 있고 na.locf() 함수로 결측치를 보정할 수 있음

 

5) httr & rvest

웹에서 데이터를 크롤링하는데 유용한 패키지

httr은 http 표준에서 데이터를 받는 GET() 함수와 필요한 값을 선택할 수 있는 POST() 함수가 대표적

rvest는 HTML 문서의 데이터를 가져오는 패키지로, 원하는 데이터만 뽑을 수 있음

 

6) dplyr

데이터 처리에 특화

 

7) ggplot2

데이터 시각화에 특화

plot() 기본 함수보다 더 다양하고 깔끔한 시각화가 가능함

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Reference

https://www.quandl.com/↩

https://www.tiingo.com/↩

https://finance.yahoo.com/↩

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages↩

https://www.tiobe.com/tiobe-index/↩

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fastcampus, R을 이용한 퀀트 포트폴리오 만들기

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코드 참고: https://github.com/GodJiLee/Quant-Portfolio-with-R/blob/master/Chaper1%20Crawling.R

GodJiLee/Quant-Portfolio-with-R

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