파이썬으로 배우는 포트폴리오 study day7 오늘은 내가 퀀트를 공부하게 된 계기랄까.. [메타코드] 유튜브 채널에서 처음 접하게 된 CAPM을 이 책을 통해 다시 공부하게 되었다. 이미 한 번 접한 내용이라 이해가 수월하게 잘 되면서도 그 때 내가 놓친 내용이 많구나를 느꼈다. 자본자산가격결정모델 자본자산가격결정모델(Capital Asset Pricing Model, CAPM) 전체 시장이 균형 상태(시장에서 수요와 공급이 일치하는 가격이 형성된 상태)에서 자산의 균형가격이 위험을 반영해 어떻게 결정되는지 밝히는 모델 자산의 가격은 수익률에 따라 정해지는데, 자산의 리스크에 따라 기대수익률이 결정되는 과정을 밝히는 것으로 수익률이 리스트에 비례한다는 이론이다. 기본 가정 CAPM은 위험과 기대수익률..

그럼 기대수익률 분석 / CAPM (1)에 이어서 실제 Python을 통해 실전 분석을 해보자. 먼저, !pip install finance-datareader로 다운로드 해주고, 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import FinanceDataReader as fdr import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm import scipy as sp 위 강의에서 사용한 종목은 다음과 같다. Market : KOSPI200 (KS200) Indicidual Asset : 삼성전자 (005930), 오뚜기(007310), SK하이닉스(000660) 삼성..

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 유튜브를 통해 우연히 금융 분석 강의를 보게되었다. https://www.youtube.com/watch?v=rgW7hTyGuxs&list=PL7SDcmtbDTTyFvuI\_rIwaXyxggTNAyqWC&index=2 [메타코드]에서 진행하는 강의였는데, 퀀트 분석 중 CAPM을 공부하고 기대수익률을 분석하는 수업이었다. 강의 퀄리티가 좋았고, 무엇보다 이런 강의를 무료로 볼 수 있다는 것이 신기했다. '퀀트'란 주가의 움직임을 예측하기 위한 하나의 수단인데, 기업 분석이 아닌 통계를 통해 예측을 하게 된다. 이 강의를 보는 동안 내가 가진 통계 지식이 금융 시장에서 필수적으로 쓰인다는 것을 알게 되었고, 내가 금융 용어에 친숙하지 않았을 뿐 곰곰히 생각해보면 충분..