python 증권데이터 분석 - 퀀트 투자를 위한 파이썬

퀀트 투자(Quant Investment)

퀀트 투자의 '퀀트(Quent)'란 '계량적인', '측정가능한'의 뜻을 지닌 Quantitative에서 파생된 것이다.

전통적인 퀀트 투자란 금융공학자들이 고도의 수학적, 통계적 지식을 바탕으로
파생상품의 가격을 모델링하여 투자하는 걸 의미하였다.

하지만 IT와 4차 산업혁명시대가 도래하면서 금융 전문지식이 없는 일반인들도
소프트웨어의 힘을 빌려 계량화된 수치에 따라 퀀트투자가 가능한 시대가 되었다.

 

 

글로벌 투자 은행들의 변화

2017 CSE 심포지엄에서 골드만삭스 최고재무책임자 마티 차베스는 "앞으로 투자는수학 원리와 소프트웨어 프로그램이 주도할 것"이라고 이야기했다고한다.

약 3만 5천여명의 골드만삭스 전체 임직원의 25%가 컴퓨터 엔지니어라고 이야기했는데, 실제로 600명에 달하던 골드만삭스 주식매매 트레이더들이 이제는 2명밖에 남지 않았다.

골드만삭스의 외환거래 부서에서 딜러 4명이 담당하던 업무를 현재 컴퓨터 엔지니어 혼자 담당하고 있다.

 

그만큼 기존에 사람이 담당하던 트레이더, 외환거래와 같은 업무들을 컴퓨터 엔지니어와 컴퓨터를 이용해서 더 효율적으로 업무를 수행하는 시대가 다가오고 있다.

 

 

퀀트투자의 장점

퀀트 투자는 정량적인 분석만으로 투자를 수행하기에 주관적이고 정성적인 요소들이 개입될 여지가 적다.

각종 재무제표와 시계열 데이터에 능통한 기관투자자들의 전문 부문으로 생각할 수 있으나, 주관적인 요소를 배제하기 어려운 일반인들에게도 적합한 투자 방법이라고 할 수 있다.

 

퀀트 투자에서 정량적인 데이터만 이용함으로서 실제로 스스로만든 투자 포트폴리오를 검증할 수 있고, 정성적인 부분을 배제한 정량적인 투자가 가능하다는 점이 있다.

과거 데이터에 기반한 시뮬레이션 결과를  살펴보고 스스로의 투자 전략이 어느 정도 기간에 어느정도 수익을 낼 수 있는지 미리 예상해보는 것이다.

 

 

퀀트투자와 파이썬?

빅데이터와 AI(인공지능)기술의 중요성이 대두되면서 파이썬의 인기도 계속 높아지고 있다.

파이썬의 문법은 간단해 일반인도 쉽게 배울 수 있으며, 데이터 수집, 전처리, 모델링, 시각화에 필요한 라이브러리를 모두 갖추고 있어서 증권데이터 분석 및 자동매매 시스템 제작에  최적의 언어라고 한다.

 

데이터 사이언스 분야에서 파이썬과 R언어가 경쟁하고 있지만, 파이썬 증권데이터분석 책에서는 파이썬을 기반으로 증권데이터를 분석하게된다.

 

파이썬은 웹 어플리케이션 개발, 해킹 등 다양한 목적으로 이용할 수 있는 범용적인 언어이고 다양한 라이브러리를 가지고 있다.

 

파이썬 라이브러리별 특징

판다스 (Pandas)	데이터 분석을 목적으로 만든 라이브러리로 인덱스를 포함하는 테이블 형태, 자료형인 데이터 프레임을 제공한다. 엑셀, html, SQL 등 여러 종류의 파일로부터 데이터를 읽어서 데이터프레임형태로 가공한뒤 다시 RAW DATA 혹은 다른 데이터 포맷으로 저장이 가능하다.
리퀘스트 (Requests)	HTTP 프로토콜을 이용하여 웹에서 리소스를 가져오거나, HTTP 패킷을 직접 만들어서 전송이 가능하다
맷플롯립 (Matplotlib)	데이터 시각화 라이브러리, 히스토그램, 바 차트, 파이 차트, 산점도, 3D 플로팅 등 다양한 형태의 차트를 출력할 수 있다.
사이파이 (SciPy)	수학, 과학, 공학용 파이썬 기반 라이브러리, 서브 패키지인 스탯츠를 활용하면 여러 통계 모델들을 활용할 수 있다.
뷰티풀 수프 (Beautiful Soup)	웹 스크레이핑 라이브러리, HTML과 XML 파일로부터 데이터를 추출하는 데 사용된다.
장고 (D-jango)	웹 프레임워크, MTV(Model-Template-View) 패턴을 이용하면, 더 나은 애플리케이션을 더 적은 코드로 신속하게 개발이 가능하다.
슬래커 (Slacker)	협업 개발 도구 슬랙(Slack)용 파이썬 인터페이스, 스마트폰이나 웹 브라우저를 통해 메세지를 보내거나 개발 관련 리소스를 공유할 수 있다.
백트레이더 (Backtrader)	퀀트 투자의 필수 요소인 백테스팅용 파이썬 라이브러리, 비교적 최근에 개발된만큼 빠른 속도로 사용자 층을 넓혀가고 있다.
텐서플로 (Tensorflow)	데이터 흐름 그래프를 사용하는 수치 연산용 소프트웨어 라이브러리, 구글에서 개발하여 오픈 소스로 공개했으며, 머신러닝 라이브러리 대표 주자로 자리매김했다.

 

 

참고도서

http://www.yes24.com/Product/Goods/90578506

파이썬 증권 데이터 분석 - YES24

https://github.com/INVESTAR/StockAnalysisInPython

GitHub - INVESTAR/StockAnalysisInPython