퀀트 투자_주식: S&P500과 ETS model(1)

  프로그래밍에 대한 지식이라고는 전무한 내가 퀀트 투자에 첫 걸음을 떼기 위해서는 몇 가지 준비가 필요하였다. 먼저 코딩이 가능한 환경부터 만들어야 하는데 필자는 파이썬(Python)이 프로그램의 문법이 쉽고 간단하며 수없이 많은 모듈이 존재한다고 개발자 친구로부터 정보를 얻고 무작정 파이썬을 설치하였다. 설치 방법이 의외로 간단하다. Google 등의 검색 엔진에 python을 검색하면 파이썬 홈페이지(http://python.org)가 나온다.

 

python.org 홈페이지 Downloads 탭에서 쉽게 파이썬 프로그램을 다운로드 받을 수 있다.

 

  파이썬을 다운로드 받았다고 하여 바로 이용할 수 있는 것은 아니고 pyCharm이나 jupyter notebook과 같은 코딩 환경을 먼저 만들어주어야 한다. 필자는 주피터 노트북을 추천받았다. 파이썬을 다운로드 받았다면 'window + R'를 눌러 실행창을 열어주고 실행창에서 'cmd'를 입력하여 명령 프롬프트 창을 열어준다. 명령 프롬프트에서 다음 코드를 입력하면 주피터랩의 설치가 시작된다. ("C:\Users\user>" 이후 부분만 입력한다.)

C:\Users\user> pip install jupyterlab

 

  주피터랩의 설치가 완료되었다면 코딩 준비가 어느정도 완료되었다고 볼 수 있다. 주피터랩만 설치가 되고 주피터 노트북이 설치가 되지 않은 경우에는 주피터 노트북을 추가적으로 설치하여 준다. 명령어는 다음과 같다.

C:\Users\user> pip install notebook

 

  주피터 노트북까지 설치가 완료되었다면 명령 프롬프트에 다음 명령어를 입력하여 주피터 노트북을 열어준다.

C:\Users\user> jupyter notebook

 

jupyter notebook 이 실행되는 화면은 위와 같다.

 

  프로그래밍을 위한 환경을 만들었다면 이제 프로그래밍을 위한 자료를 정리하여야 한다. 어떤 데이터를 어떤 식으로 이용할 것인지에 대한 계획이 우선적으로 수립되어야 원하는 결과를 도출할 수 있을 것이다. 필자가 원하는 최종 목표는 지표들을 자동적으로 분석하여 시장 수익률을 초과하는 수익률을 실현하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 몇 가지 가정이 필요하다.

 

  첫번째, 프로그램을 이용하여 시장 포트폴리오를 도출할 수 있야 한다. 흔히 시장 포트폴리오는 S&P500(미국에 상장된 주식회사들 중 시가총액 기준으로 상위 500개 기업에 대한 지수)로 대신 사용하지만 정확한 시장 포트폴리오는 시장에 나와있는 모든 투자 가능한 자산(Every type of Asset available in the Investment Universe)들을 이용한 포트폴리오이다. 궁극적으로는 프로그램을 이용하여 시장 포트폴리오를 구성하고 해당 포트폴리오의 기대수익률(Expected Rate of Return)과 위험(표준편차; Standard Deviation)을 산정할 수 있어야 한다. 시장 포트폴리오를 도출하는 과정 중에서 우리는 포트폴리오를 구성하는 각 요소들의 상관관계를 도출할 수 있을 것으로 보이나 그것이 가능할지는 프로그래밍을 이제 막 시작한 단계에서는 미지수이다.

 

  그러나 단순히 시장 포트폴리오와 무위험 채권(현실에서는 무위험 채권이 존재하지 않으므로 미국 국채 정도의 저위험 채권으로 구성해야 할 것이다.)을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 것으로는 단지 위험 내에서 적정한 위험 프리미엄을 얻는 것만 가능하다. 이것 만으로는 최종 목표인 '초과 수익률'을 달성할 수 없다. 초과 수익률을 위해서는 추가적으로 '예측 모델'을 만들어서 미리 새로운 최적의 조합을 구성하여 포트폴리오를 만들어야 할 것으로 보인다. 여기까지 정리를 통하여 우리는 '예측 모델과 각 투자 중심점들의 상관관계를 이용한 프로그래밍을 조합하면 초과수익률을 달성할 수 있지 않을까?'라는 결론에 도달하게 된다.