가치투자퀀트

11월은 시장이 약간 반등하는 달이였습니다. 제 계좌도 꽤나 많이 회복하였습니다만, 시장대비 크게 아웃퍼폼은 하지 못하고 있습니다. 장단기물 차이는 확실히 마이너스로 전환하였고, 곧 경기 침체를 의미합니다. 이에따라 주가는 아이러니하게도 반등을 하였습니다. 아래는 NASDAQ / S&P500 / 장단기 금리차 차트입니다. DAA / VAA 모멘텀 지수 모멘텀 지수는 상당히 많이 회복 되었습니다. DAA 는 중립으로 변경되었고 조만간 공격 포지션으로 전환하려 하고 있습니다. VAA 도 회사채만 살아나면 다시금 공격 포지션으로 옮겨갈것 같습니다. 분기매매전략 시총 하위 20% 분기 매매 아직까지는 시장을 따라가는 수준에 그치고 있습니다. 최근 시장은 코스피가 코스닥 대비 아웃퍼폼하는 장세이고 저의 퀀트 종목..

우리에게 많이 알려진 모멘텀 전략의 기본은 "오르는 주식이 더 오른다" 입니다.그렇다면 이를 가치평가 기반의 퀀트 전략에 녹이면 어떠한 결과를 얻을 수 있을까요?직접 백테스팅 해 보았습니다. 기본 베이스 전략 CAGR : 48.56% / MDD : 42.8% 분기 리벨런싱 (15종목) 각 종목들의 모멘텀을 아래와 같이 구하고 리벨런싱 일자에 제일 퍼포먼스가 좋은 종목 5가지를 골라서 집중 매수하는 전략입니다. 성과를 보시겠습니다. CAGR 은 5% 정도 상승, MDD 는 7% 나 증가하였습니다. 반대의 경우에는 어떨까요? 리벨런싱 일자에 가장 퍼포먼스가 좋지 않은 (하락 추세) 5가지 종목을 골라서 집중 매수하는 전략입니다. CAGR 은 기존보다 -9% MDD 는 8% 증가하였습니다. 연도별로는 아래와 ..

영구 포트폴리오 코딩 방법에 대해 글을 써 보겠습니다. 영구 포트폴리오 기본 # Makeup Universe Universe = ['SPY','SHY','GLD','TLT'] df_PP = get_yahoo_price_data(Universe, start_day, end_day) df_PP.index = df_PP.index.values.astype('

본격적인 백테스트 코드를 작성해 보도록 하겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 Import 해줍니다. import pandas_datareader as pdr import pandas as pd import numpy as np import math from datetime import datetime, timedelta from Get_Price_Data import * Get_Price_Data 파일은 웹페이지에서 주가 정보를 크롤링 하기위한 파일 입니다. Get_Price_Data 파일은 아래글을 참조하시기 바랍니다. [Python] Step#4 주가 데이터 크롤링 (tistory.com) [Python] Step#4 주가 데이터 크롤링 파이썬을 하는 이유중 하나는 웹페이지의 html 정보를 크롤링하..