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유자차의 재테크 공부방
[자산분배] 변형(수정) 듀얼 모멘텀 - 파이썬으로 직접 백테스팅하기-(1)
변형(수정) 듀얼 모멘텀 전략에 따라 다음과 같이 구현하여 매월말 투자할 종목을 구해보았습니다. 전략 로직 1. 공격형 자산의 최근 1년 수익률 비교하여 높은 1개에 투자 2. 만약 SPY가 0이하이면, 안전형 자산 8개의 최근 6개월 수익률 비교하여 가장 점수가 높은 자산 3개(Top3)에 투자 3. Top3 중 0이하인 ETF는 현금(BIL)로 대체 import pandas as pd import yfinance as yf # 야후 파이낸스 부르기 ticker_agg = ["SPY", "EFA"] ticker_safe = ["SHY", "IEF", "TLT", "TIP", "LQD", "HYG", "BWX", "EMB"] ticker_all = ticker_agg+ticker_safe+["BIL"] ..
[자산배분] BAA - 파이썬으로 직접 백테스팅 해보기 - (2)
quantstasts로 직접 구한 BAA 전략을 분석을 해보았습니다. 코드는 이전 글에서 사용했던 것에 뒷부분을 조금 바꾸어서 사용하였습니다. import pandas as pd import yfinance as yf # 주가 데이터 받기위한 라이브러리 import quantstats as qs # 리포트 형식으로 시각화해주는 라이브러리 # yahoo finance에서 필요 종목들의 공통 시작일부터 종가 데이터 받기 def get_yahoo_data(tickers, type="Adj Close"): df = yf.download(tickers) # df = df["Close"] df = df[type] df.dropna(inplace=True) return df def get_rebal_date(df, ..
[자산배분] BAA - 파이썬으로 직접 백테스팅 해보기 - (1)
BAA 전략을 모르신다면 BAA 이론 정리한 게시물을 읽고 오시면 되겠습니다! 사용하는 라이브러리는 다음과 같습니다. import pandas as pd import yfinance as yf # 주가 데이터 받기위한 라이브러리 import quantstats as qs # 리포트 형식으로 시각화해주는 라이브러리 # yahoo finance에서 필요 종목들의 공통 시작일부터 종가 데이터 받기 def get_yahoo_data(tickers, get_type="Adj Close"): df = yf.download(tickers) df = df[get_type] df.dropna(inplace=True) return df # 리밸런싱 하는 날의 데이터만 뽑기(월말 데이터만 추출) def get_rebal_d..