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코딩을 몰라도 누구나 쉽게 따라할 수 있도록 모든 것을 무료로 공개합니다!
주식 투자 기본 개념
https://youtu.be/Y01D2J_7894
파이썬 강의
https://youtu.be/KL1MIuBfWe0
주식투자 자동화 코드
https://github.com/youtube-jocoding/koreainvestment-autotrade
KIS 홈페이지
https://apiportal.koreainvestment.com/intro
★ 한국투자증권 X 조코딩 유튜브 구독자 이벤트 ★
대상 : 한국투자증권 자동매매 API 셋팅을 완료한 BanKIS 고객 (영업점 계좌 제외)
혜택 : 금융상품권 30,000원 추첨 지급
기간 : 22년 7월 4일~8월3일
이벤트 참여 링크 : https://bit.ly/39AhQHI
* 금융상품권은 이벤트 종료 후 추첨을 통해 100명 선정 후 한국투자증권에 등록된 휴대폰번호로 익월 중순까지 지급예정
목차
00:00 인트로
00:22 목차 소개
00:32 주식 투자 자동화 개요
01:06 전략 소개 – 변동성 돌파 전략
01:48 한국투자증권 API 소개
03:03 비대면 계좌 개설 방법
03:35 환경 세팅 – 통합 증거금 신청 방법
03:57 환경 세팅 – 해외ETP 거래 신청 방법
04:17 환경 세팅 – KIS Developers 신청 방법
05:37 환경 세팅 – 디스코드 설정
07:25 개발 환경 세팅 – 파이썬, visual studio code 설치
09:17 국내 주식 투자 자동화 – 베이스 코드 가져오기
10:45 국내 주식 투자 자동화 – config 설정
11:29 국내 주식 투자 자동화 – 코드 설명
17:46 국내 주식 투자 자동화 – 필요한 라이브러리 설치
18:20 국내 주식 투자 자동화 코드 실행
20:26 KIS Developers API 문서 소개
20:46 해외 주식 투자 자동화 – 코드 설명
22:14 해외 주식 투자 자동화 코드 실행
22:52 미국, 일본, 상해, 홍콩 자동 투자 방법
23:12 조코딩 구독자를 위한 특별 이벤트 소개
#주식 #자동매매 #파이썬
—
이 영상은 한국투자증권의 지원을 받아 제작되었습니다.
파이썬 주식 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
쉽게 따라 만드는 파이썬 주식 자동매매 시스템 – YES24
개발 환경 구축부터 실전 투자 전환까지파이썬으로 나만의 주식 자동매매 시스템을 만든다!이 책은 파이썬을 이용하여 주식 자동매매 시스템을 만드는 …
Source: www.yes24.com
Date Published: 11/15/2021
View: 6831
파이썬을 활용한 주식 자동매매 프로그램 만들기 | 러닝스푼즈
본 온라인 강의는 파이썬을 활용하여 자동으로 주식을 사고 파는 주식 자동매매 프로그램을 만드는 방법을 학습하게 됩니다.
Source: learningspoons.com
Date Published: 5/18/2021
View: 1614
파이썬 주식자동매매 프로그램 만들기 – 클래스101
전자책 소개 본 전자책을 통해 키움 조건식을 이용하여 주식을 자동으로 매수 매도할 수 있고, 또한 분할 매수, 수익률에 따른 분할 매도, 스탑로스, 트레일링 스탑등 …
Source: class101.net
Date Published: 7/14/2022
View: 6014
쉽게 따라 만드는 파이썬 주식 자동매매 시스템박준성 – 교보문고
증권사 API 사용, 매매전략 구현, 실전 투자 전환까지! 누구나 파이썬을 이용하여 주식 자동매매 시스템을 만들 수 있다! | 누구나 파이썬을 이용하여 주식 자동매매 …
Source: www.kyobobook.co.kr
Date Published: 1/9/2022
View: 1555
[Python] 파이썬, 투자할 주식 종목 자동으로 추려보자! – sjblog
3. 전체 종목코드와 종목명 가져오기. import pandas as pd import numpy as np import getpass from pykrx import …
Source: sjblog1.tistory.com
Date Published: 4/22/2021
View: 813
주식 퀀트(Quant) 투자로 배워보는 모두를 위한 파이썬(Python)
파이썬(Python) 퀀트 투자의 정석!이 로드맵으로 똑똑한 투자를 시작해 보세요. 파이썬 + 퀀트투자 커리큘럼은 이렇게 만들어졌습니다.
Source: www.inflearn.com
Date Published: 9/11/2021
View: 7653
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주제에 대한 기사 평가 파이썬 주식
- Author: 조코딩 JoCoding
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- Date Published: 2022. 7. 4.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=2Hxfb5HT4kE
쉽게 따라 만드는 파이썬 주식 자동매매 시스템
주식 투자는 시작하기도 편리하며, 소액으로도 충분히 투자할 수 있다는 점에서 큰 인기를 얻고 있습니다. 하지만 주식 투자도 결코 녹록치 않습니다. 내가 샀다 싶으면 최고점이고 이내 하락하는 구간을 견디다가 팔면 오르기를 반복합니다. 행여 타이밍을 놓칠까 걱정되어 집에서나 직장에서나 HTS/MTS에서 눈을 떼지 못하기도 합니다. ‘그때 샀어야 했는데, 팔았어야 했는데’라고 후회하며 나중에는 내 생각이 맞았는데 시간이 없어 실행하지 못했다고 손실이라도 난 것처럼 안타까워합니다. 그런데 시간이 있었다고 한들 ‘그때’ 주식을 사거나 팔 수 있었을까요? 그 순간에 느끼는 공포와 탐욕이 우리 선택을 방해하기 때문에 생각은 하되 행동하지 못하고 마치 일확천금 기회 같았던 ‘그때’를 지나고서야 후회하게 됩니다. 바로 여기서 시스템 트레이딩이 도움을 줄 수 있습니다.
정해진 룰에 따라 트레이딩하는 자동매매 시스템은 규칙대로 매매하며, 우리가 섣불리 하지 못하는 행동들을 대신해 줍니다. 또 주식 시장이 열리는 동안 수백에서 수천 가지의 많은 종목이 내가 정한 매수, 매도 조건에 해당하는지 확인하기 때문에 우리 시간을 훨씬 아껴 줄 수 있습니다. 이렇게 나를 대신해서 매매 종목들을 선별하고 조건에 부합하면 사고팔기까지 하는 트레이딩 시스템 개발은 한순간의 일확천금은 아닐지라도 나 대신 주식 시장에서 꾸준히 돈을 벌 수 있는 분신을 만드는 일이라고 생각합니다.
하지만 이 과정 역시 쉬운 일은 아닙니다. 파이썬 프로그래밍을 알아야 하며, 다소 복잡한 증권사 API 사용법도 익혀야 합니다. 하지만 그렇게 공부했다고 해서 끝난 것은 아닙니다. 배운 내용을 바탕으로 트레이딩 가능한 실전 시스템을 만드는 과정이 필요합니다. 이 책은 이 각
각의 모든 단계를 최대한 상세히 설명하고 마지막 장에서는 프로젝트 개발까지 다룹니다. 이것으로 여러분이 주식 자동매매의 원리를 익히고 자신만의 전략을 개발하여 경제적 자유에 더 가까워질 수 있길 진심으로 기원합니다.
— <지은이의 말> 중에서
파이썬을 활용한 주식 자동매매 프로그램 만들기
01. 직장에 있어서 주식 장 확인을 못해도 주식 수익을 얻고 싶다.
주식 장이 열리는 시간은 직장인들이 한창 일을 해야 하는 시간입니다. 상사 몰래 장을 확인하려 해도 집중 안되고, 눈치만 보이시는 당신을 위해 준비했습니다. 파이썬을 활용해 스스로 만든 자동 매매 프로그램을 통해 수익을 창출할 수 있습니다.
02. 파이썬과 프로그램을 몰라도 자동매매 프로그램을 만들고, 사용하고 싶다.
파이썬? 프로그래밍? 전혀 몰라도 가능합니다. 파이썬이 무엇인지 기초부터 시작합니다. 프로그래밍도 배우고, 자동매매 프로그램을 만들어 투자 수익도 창출할 수 있습니다.
03. 아무도 모르는, 나만의 새로운 투자 패턴을 발견하고 싶다.
파이썬을 활용하면, 데이터 수집과 분석을 자동화 할 수 있습니다. 이를 활용해 수치화된 투자 조건에 근거한 투자가 가능합니다. 자동매매 프로그램으로 나만의 새로운 투자 패턴을 발견할 수 있습니다.
파이썬 주식자동매매 프로그램 만들기
저는 주식 15년차의 실전투자자이며, 몇 년전부터 시스템매매 프로그램을 구현해서 실전에 사용하고 있으며, 꾸준한 수익을 만들어 내고 있습니다.
실전투자자이기 때문에 누구보다 주식의 메카니즘을 잘 이해하고 있으며, 실전에 사용 가능하고 유용한 시스템매매 프로그램을 만들어서 사용중에 있습니다.
쉽게 따라 만드는 파이썬 주식 자동매매 시스템 – 교보문고
Python 기반의 주식 자동매매 시스템 개발 방법을 안내하는 도서로 약간의 용응을 더할 경우 다양한 용도의 프로그램으로 활용할 수 있는 확장성 높은 프로그램을 개발할 수 있도록 구성된 점이 특징이다.Python으로 주식 자동매매 시스템을 개발하는 방법을 담은 책이다. 워렛버핏은 자면서도 돈을 벌 수 있는 시스템을 만들지 않으면 평생 일해야 한다고 말했다 한다.자면서도 돈을 벌 수 있는 시스템으로 여러가지가 있겠지만 일반적으로 가장 접하기 쉬운 재테크 수단은 역시 주식이며 이 역시도 자동화된 프로그램의 도움을 받는다면 더욱 워렌 버핏의 말을 실현하는데 도움이 될 것이라 생각한다.먼저 본 도서의 실습환경은아나콘다와 파이참으로 이루어진다. 아나콘다는 수치 계산 등에 도움이 되는 Python 라이브러리를 호환성을 고려하여 묶어놓은 환경 덕분에 설치 한 번만으로도 파이썬 에코 환경을 활용하기 용이하다는 장점이 있다.프로젝트를 개발하는 IDE로 본 도서에서는 Pycharm을 활용하고 있다. 기본적으로 파이썬에서 제공하는 IDE 툴에 비하면 Pycharm이 얼마나 편리한지는 이를 활용해 본 독자라면 모두 알고 있을 것이다. 파이참을 선택한 구성이 마음에 들었다.개발환경을 구성하는데 있어 이 책에는 크게2가지의 접근법이 소개되고 있다. 1장 환경구성의 경우 명령어 하나하나 따라해보며Bottom-Up방식으로 배워나가는데 도움이 되는 환경 구성을 다룬다.반면 부록A에 소개된 예제 코드 내려받기 및 환경구성은Top-Down방식이다. 완성된 프로젝트를 다운로드 받아 큰 그림을 파악해보고 하나씩 이해해가며 자신만의 아이디어를 수정하고 싶다면 부록 방식의 환경 구성을 권장하고 싶다.둘 중 어떤 순서로 학습할지 기준을 정한 후 그에 맞는 환경 설정 방식을 택일할 것을 먼저 추천하고 싶다.이 책에서 만들고자 하는 최종 목표는 “5장 프로젝트” 단원에서 다룬다. 프로젝트를 완성하기 위해 필요한 파이썬의기본 지식들이 2장에 소개되고 있는데 이는 장점이자 단점이 될 수 있는 부분이다.Python의 기초에 이미 능통한 독자라면 2장이 불필요한 부분일 수도 있어 단점이 될 수도 있는 반면, 자신이 Python의 경험이 전무하거나 프로그래밍 개발 자체가 생소하다면 크게 도움이 될 수 있는 부분이기도 하다.읽어본 바 전체적으로 기초를 잘 설명하고 있으며 특히 아주 기초적인 문법 외에도 프로젝트를 구성에 필요한 지식인 모듈, 패키지, 클래스 및 상속 등의 지식을 알기 쉽게 전달하고 있다.프로젝트에는 Thread 등의 기술들이 활용되고 있어 특히 상속이나 패키지 같은 이해가 필요한 데 뒷장에서 실습을 무난히 진행할 수 있도록 기초 지식을 미리 잘 설명하고 있다는 생각이 들었다.3장에는키움 API의 활용법이 등장한다. 키움 증권사의 KOA 스튜디오 사용법을 비롯하여 제공되는 API 하나하나를 Python과 연동하여 자세히 실습하고 있어 증권사에서 제공하는 API를 완벽에 가깝게 이해하는데 큰 도움이 되었다.로그인부터 계좌, 종목 등의 정보를 얻어오는 것은 물론 예수금을 조회한 후 주문 체결하는 API도 모두 소개되어 있어 한 증권사에서 제공하는 수준을 쉽게 파악하는데 도움이 되며 상세한 설명으로 이해하고 따라하기 좋았다.다만 본인의 증권사가 키움이 아닌 경우에는 다소 곤란할 수 있겠는데 키움으로 증권사를 갈아타거나, 키움으로 예행 연습을 해 본 후 이용중인 증권사의 API에 적합하게 프로그램을 수정하는 방법 등을 선택해야 할 것이다.다만 하나의 증권사 API에 통달하면 다른 증권사 API에도 쉽게 적응될 것이므로 큰 문제가 될 요소로 보이지는 않았다.4장의실전매매 전략은 간단한 것들만 소개된다. 유니버스 즉, 매수매도의 후보군을 선정하는 과정이 아래와 같이 소개되고 있는데 전반적으로 축약하여 설명하지 않고 머리속에 전개되는 과정을 그대로 글로 옮기는 구성 덕분에 이해가 수월했다.이러한 구성상 가독성의 장점은 뒷 파트에도 계속 이어지고 있어 초보자도 쉽게 이해하며 따라올 수 있을거라 생각하며 이런 점이 이 책이 가지는 가장 큰 장점이라는 생각이 들었다.이 모든 것을 다 배우고 나면 5장에 등장하는 대망의프로젝트를 진행하게 된다. 앞서 환경구성에서 미리 언지를 한 것처럼 본인이 큰 그림부터 파악하는 것을 선호하는 성향이거나 빠르게 프로젝트를 돌려보고 튜닝을 원하는 독자라면 Top-Down방식으로 학습하는 것도 나쁘지 않겠다는 생각이 든다.그럴 경우 먼저 5장부터 읽을 것을 권한다. 환경구성은 앞서 언급했든 부록A부터 참조를 하는 것이 좋을것이다. 다만 Top-Down으로 학습을 할 경우 최소한 프로그래밍의 경험이 있거나 키움 등 증권사 API를 활용해 본 경험이 있는 독자에게 추천하고 싶은 방법이다.Python의 기초가 없거나 다른 언어 프로그래밍 경험도 전무하다면 이 방식으로 진행할 경우 너무 높은 난이도 장벽에 부딪혀 시간을 낭비하게 되거나 의지가 꺽이게 될지도 모른다.아무튼 프로젝트에는다양한 생태계가 활용된다. DB로 SQLite를 활용하고 있고, beautiful soap 라이브러리를 활용해 네이버 주식의 특정 페이지를 크롤링하는가 하면, Line 프로그램과의 연동으로 푸시 알림 메시지를 연동하기도 한다.모듈, 패키지, 프로젝트, 365일 무한 실행과 관련된 프로젝트의 구성방법에 대해 배울 수 있으며 Thread를 이용하여 다양한 작업을 동시에 수행하며 우선순위를 고려하는 방법도 익힐 수 있다.스스로의 전략이 떠오를 경우 쉽게 확장하여 전략을 구현하여 연동할 수 있게 구성되어 있다는 것이 특징이며 굳이 주식매매 시스템이 아니더라도 자신이 필요한 프로그램이 있을 경우 이를응용하여 변형할 수있도록 폭넓은 라이브러리를 사용한다는 점이 가장 큰 장점이라 할수 있겠다.그럼에도 약간이나마 아쉬운 부분도 있다. 개인적으로 미국 주식을 애용하고 있기에 키움 증권의 글로벌 API와의 연동이 소개되었으면 어땠을까 하는 아쉬움이 있었다. 하지만 국내용 API를 통해 쉽게 적응할 수 있는 부분이므로 큰 문제는 아니다.대신 전략 파트가 너무 짧게 소개된 것은 조금 아쉬움이 남는 부분이다. 저자 본인이 취했던 방법 중 괜찮았던 방법 하나 정도는 자세히 다뤄줬다면 투자서로도 상당히 값어치 있는 책이 되었을 것 같다는 생각이 든다.그럼에도 이 책은 자동매매 시스템을 구축하는데 훌륭한 가독성을 갖췄다는 점과 이 책의 예제를 응용하여 어떤 프로그램이든 손쉽게 만들 수 있다는 확장성을 제공한다는 점에서 같은 목적을 가진 독자에게 매우 추천하고 싶은 도서라는 점을 강조하고 싶다.책소개 – 쉽게 따라 만드는 파이썬 주식 자동매매 시스템
[Python] 파이썬, 투자할 주식 종목 자동으로 추려보자!
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1. 서론
코스피, 코스닥 종목이 너무 많다.
어디에 투자해야 하는지도 모르겠는데, 모든 종목을 확인할 시간도 없다.
기술적 지표를 보고, 파이썬을 이용해 자동으로 투자할만한 주식 종목을 추려보자!
엑셀로 마무리 작업까지 해서 대략 이 정도로 만들고자 한다!
2. 준비물
VScode, Python
3. 전체 종목코드와 종목명 가져오기
import pandas as pd import numpy as np import getpass from pykrx import stock
from pykrx import stock
# pykrx를 통해 국내 주식 정보를 가져올 수 있습니다.
https://github.com/sharebook-kr/pykrx
stock_list = pd.DataFrame({‘종목코드’:stock.get_market_ticker_list(market=”ALL”)}) stock_list[‘종목명’] = stock_list[‘종목코드’].map(lambda x: stock.get_market_ticker_name(x))
stock_list = pd.DataFrame({‘종목코드’:stock.get_market_ticker_list(market=”ALL”)})
stock_list[‘종목명’] = stock_list[‘종목코드’].map(lambda x: stock.get_market_ticker_name(x))
# market=”ALL” 모든 종목 주식
# market=”KOSPI” 코스피
# market=”KOSDAQ” 코스닥
# ETF 등은 get_etf_ticker_list 함수를 확인해주세요
4. 전체 종목의 펀더멘탈 지표 가져오기
펀더멘탈 지표는 PER, PBR, EPS, BPS, DIV, DPS를 가져옵니다.
stock_fud = pd.DataFrame(stock.get_market_fundamental_by_ticker(date=’20211119′, market=”ALL”)) stock_fud = stock_fud.reset_index() stock_fud.rename(columns={‘티커’:’종목코드’}, inplace=True)
stock_fud = pd.DataFrame(stock.get_market_fundamental_by_ticker(date=stock_date, market=”ALL”))
# date=’기준날짜’
# 오늘 날짜를 입력해줍니다.
# 휴일일 경우 조회가 되지 않으므로, 전날 날짜를 입력해줍니다.
5. 전체 종목코드, 종목명, 펀더멘탈 지표 모두 합치기
stock_list와 stock_fud 데이터 프레임을 ‘종목코드’가 같은 것끼리 합쳐봅니다.
result = pd.merge(stock_list, stock_fud, left_on=’종목코드’, right_on=’종목코드’, how=’outer’)
result = pd.merge(stock_list, stock_fud, left_on=’종목코드’, right_on=’종목코드’, how=’outer’)
# how=’outer’ 옵션은
# stock_list에는 종목코드가 존재하는데, stock_fud에는 종목코드가 존재하지 않을 수 있고
# 반대로, stock_list에는 존재하지 않는데, stock_fud에는 존재할 수 있기 때문에 (상장폐지, 신규상장 등의 이유로)
# 종목코드가 없으면 빈 값으로 두고 삭제하지 않겠다는 옵션입니다.
# (‘outer’ 옵션을 넣지 않을 경우, 그 종목은 삭제가 됩니다.)
6. 전체 종목가격 가져오고, 합치기
마찬가지로 전체 종목의 가격을 가져옵니다.
stock_price = stock.get_market_ohlcv_by_ticker(date=’20211119′, market=”ALL”) stock_price = stock_price.reset_index() stock_price.rename(columns={‘티커’:’종목코드’}, inplace=True) result1 = pd.merge(result, stock_price, left_on=’종목코드’, right_on=’종목코드’, how=’outer’)
내용은 4. 5. 와 같습니다.
자 이제,
print(result1)
으로 데이터가 잘 만들어졌는지 확인해봅시다.
7. 불필요한 값 제거
펀더멘탈 지표 중에 값이 없는 경우가 있습니다.
또, 거래정지, 상장폐지된 종목은 시가, 고가, 저가, 종가 등이 존재하지 않아 0으로 표시됩니다.
result1 = result1.replace([0], np.nan) result1 = result1.dropna(axis=0)
result1 = result1.replace([0], np.nan) # 0값을 NaN으로 변경
# 0 값을 NaN으로 변경해줍니다.
result1 = result1.dropna(axis=0) # NaN을 가진 행 제거
# NaN을 가진 행을 모두 제거합니다. (axis = 0 은 행을 제거)(axis = 1 은 열을 제거)
8. 내재가치 계산하기
내재가치 = (BPS + EPS * 10) / 2
로 기술적 지표들을 활용하여 이 종목이 얼마의 가치가 있는지 확인할 수 있는 방법입니다.
(내재가치에 대한 자세한 설명은 논외로 하겠습니다.)
(본인의 원하는 계산식으로 수정하여 줍시다.)
result1[‘내재가치’] = (result1[‘BPS’] + (result1[‘EPS’]) * 10) / 2 result1[‘내재가치/종가’] = (result1[‘내재가치’] / result1[‘종가’])
1. 첫번째 줄
‘내재가치’라는 컬럼을 만들어 주고, 그 값은 위의 식을 통해 계산하여 값을 넣어주었습니다.
2. 두번째 줄
‘내재가치’가 현재 종가의 몇 배인지 계산하여 ‘내재가치/종가’ 컬럼을 만들어 값을 넣어주었습니다.
9. 엑셀로 저장
만든 데이터 프레임을 엑셀로 저장하여 확인하여 봅니다.
username = getpass.getuser() #사용자이름 result1.to_excel(‘C:\\Users\\’ + username + ‘\\Desktop\\data.xlsx’)
username = getpass.getuser() #사용자이름
# 사용자이름은 컴퓨터마다, 사용자마다 다를 수 있기 때문에 username에 사용자이름을 넣었습니다.
result1.to_excel(‘C:\\Users\\’ + username + ‘\\Desktop\\data.xlsx’)
# 바탕화면에 data.xlsx로 저장합니다.
10. 너무 많다. 더 추려 볼까?
“9. 엑셀로 저장 ” 까지만 해도 내재가치가 종가보다 큰 종목들을 엑셀 작업을 통해 추려볼 수 있습니다.
그런데, 여전히 많다. 더 추려봅시다
본인이 원하는 로직이 있을테니 아래를 참고하여 본인이 원하는 종목을 추려봅시다.
아래는,
PER <= 10 (PER가 10보다 같거나 작고) PBR <= 1 (PBR이 1보다 같거나 작고) 내재가치/종가 >= 1.5 (내재가치/종가가 1.5배 이상인)
종목들만 추려보았습니다.
PERv10 = result1[‘PER’] <= 10 PBRv1 = result1['PBR'] <= 1 inner_value = result1['내재가치/종가'] >= 1.5 result2 = result1[PERv10 & PBRv1 & inner_value] result2.to_excel(‘C:\\Users\\’ + username + ‘\\Desktop\\data.xlsx’)
1. 첫번째 줄
PER <= 10 (PER가 10보다 같거나 작고) 2. 두번째 줄 PBR <= 1 (PBR이 1보다 같거나 작고) 3. 세번째 줄 내재가치/종가 >= 1.5 (내재가치/종가가 1.5배 이상인)
4. 네번째 줄
위의 조건들에 맞는 종목들을 만든다.
5. 다섯번째 줄
바탕화면에 data.xlsx 로 저장합니다.
원하는 종목을 위의 옵션들을 변경해보며 본인에게 맞는, 맞춤형 종목을 추려봅시다!
(위의 종목이 반드시 수익을 보장하지 않습니다.)
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주식 퀀트(Quant) 투자로 배워보는 모두를 위한 파이썬(Python) – 인프런
파이썬(Python) 퀀트 투자의 정석!
이 로드맵으로 똑똑한 투자를 시작해 보세요.
파이썬 + 퀀트투자 커리큘럼은
이렇게 만들어졌습니다.
시중의 강의들이 입문자들이 프로그래밍에 입문하면서 가려워하는 부분을 긁어주지 못하는 것 같아 직접 커리큘럼을 제작했습니다.
사실 배우는 내용(What) 자체는 어떤 강의나 책을 봐도 크게 차이가 없습니다.
다만 적어도 프로그래밍을 학습하는 데 있어서는, 우리가 지금까지 기계적으로 암기하며 공부했던 입시와는 다른 관점으로 접근해야 됨을 전달하고 싶었습니다.
본 강의에서는 아래 세 가지 내용에 focusing을 맞춥니다.
프로그래밍의 각 요소들이 어떠한 원리(principle) 로 작동하는 것인지
로 작동하는 것인지 왜(Why) 이러한 문법이나 개념이 필요한 것인지
이러한 문법이나 개념이 필요한 것인지 배운 내용들이 실전에서 어떻게(How) 활용이 되는 것인지
어쩌면 입문 단계에서 가장 중요하다고 볼 수 있는 위의 내용들을 다루는 강의를 시중에 찾아보기가 어려웠고, 혼자 많은 삽질을 하며 독학으로 프로그래머의 길을 걸어온 제가, 이러한 부분들을 입문자들에게 가장 잘 전달할 수 있을 것이라 생각했습니다.
프로그래밍을 단순히 암기성 교육, 강사 혼자 진행하는 ‘원맨쇼 교육’이 아닌, 수강생들이 직접 코딩의 필요성을 느끼고, 실제 세상에서 본인이 마주하고 있는 혹은 마주할 수 있는 문제들을 소프트웨어적으로 해결하는 관점에서 교육을 하고자 했습니다.
그래서 인간의 심리적/감정적 개입으로 가장 낭패를 많이 볼 수 있는 분야인 주식 투자 , 그리고 아직도 구시대적인 기계적인 노동(무한 ctrl + c/v)으로 발생하는 비효율적인 업무들을 자동화 하는 주제를 선정하여, 여기서 발생하는 문제들을 프로그래밍적으로 사고하고 이를 해결하는 과정 에 초점을 맞춘 커리큘럼을 구상하였습니다.
, 그리고 아직도 구시대적인 기계적인 노동(무한 ctrl + c/v)으로 발생하는 하는 주제를 선정하여, 여기서 발생하는 문제들을 에 초점을 맞춘 커리큘럼을 구상하였습니다. 결과적으로 프로그래밍을 학습의 대상으로 보다는, 효과적인 문제 해결을 위해 필요한 도구로써 인식하게 해드리고 싶었습니다.
대충 그럴싸해보이고 쉽게 혹할 수 있는 주제로 강의를 만든 후, ‘이 코드를 돌리면 이런 결과를 낼 수 있다’ 식으로 끝내는 강의를 하고 싶지는 않았습니다.
누구나 파이썬으로 쉽고, 스마트하게 주식시장에서의 문제를 스스로 해결할 수 있게 되는 강의 + 훗날 수강생 분들이 ‘그래서 강의에서 그런 내용을 다룬 거였구나’ 하고 지속적으로 리마인드 시켜주는 강의가 될 수 있도록, 실속있는 내용들로 구성하였습니다.
본 강의 로드맵은 강사 본인이 주식시장에서 겪은 문제들을 극복하기 위해 자산배분 투자 전략 시스템을 개발하면 경험한 내용을 바탕으로 만들어졌습니다. 시스템/데이터 기반 투자하는 방식은 그 종류가 매우 다양하고, 사람마다 희망하는 투자 방식 또한 제각기 다르기 때문에, 수강 전 본인의 투자 성향과 결이 맞는 수업인지를 강의별 소개페이지와 오리엔테이션 등을 통해 반드시 체크하시기 바랍니다.
Motivation: 강사의 주식 투자 철학
여러분은 주식 투자를 할 때
가장 중요하게 여기는 요소가 무엇인가요?
아마 대다수의 분들이 ‘수익’일 것이고, 이에 대해서는 거의 모든 투자자가 반박의 여지가 없을 것입니다. 저도 마찬가지구요.
그런데 이런 상황이라면 어떨까요? 특정 시점에 계좌 평가수익률이 100%가 찍혀있다고 가정해보겠습니다. 하지만 해당 수익률을 얻을 때까지, 엄청난 변동성의 시장을 겪으면서 전체 계좌 수익이 -30~40%, 심하게는 반토막이 나기도 하고, 그것 때문에 잠도 못자면서 온갖 경제,주식 뉴스를 훑어보며 본인에게 유리한 방향으로 해석하다 더 깨지고, 설상가상으로 큰 돈을 잃고있는 중이다보니 본업도 망가지고, 그러다 운이 좋아 시장의 흐름이 좋아져서 우연히 수익률이 100%를 찍힌 상황이라면 여러분들은 충분히 만족하실 수 있으신가요? 바로 다음날 추가 자금을 투입하다 더 큰 손실을 보며 악순환을 반복하다면 어떨까요?
그래서 저는 수익도 중요하지만, (투자 중에 얻는 마음고생/스트레스 & 투자를 위해 투입하는 시간) 대비 발생한 (수익)이 주식시장에서 오랜기간 지치지 않으면서 복리의 파워를 가장 잘 느낄 수 있도록 해주는 가장 중요한 요소라고 오래전부터 생각을 해왔습니다. 이를 간단한 수식으로 나타내면, 다음과 같을 것입니다:
그래서 저는 이러한 생각을 기반으로 시스템 투자를 해야겠다고 생각을 했습니다. 그리고는 일찌감치 다음과 같은 투자 목표를 세웠습니다:
연평균 수익 10~12%를 평생동안 내기 어떤 시점에 주식계좌를 정리해도 최소한의 손실로 만들기(= MDD 최소화) 투자에서 받은 스트레스로 내 본업에 절대 영향을 주지 않기 남의 투자방식을 무작정 따라하지 말고, 내가 처한 상황/환경(직장 유무, 시드, 시장에 대한 반응/민감도 등)에 가장 알맞는 투자를 하기
이를 위해 약 1년 동안 바닥부터 투자 시스템 개발을 하였고, 약 2년의 기간 동안 시드를 점점 늘려가며 실전 투입을 통한 검증 과정을 거쳐 저에게 최적화 되어있는 주식 퀀트 투자 시스템을 만들었습니다. 이 과정에서 시스템 상의 버그도 발견하기도 하고, 실전 검증을 통해 얻은 교훈으로 프로그램 개선도 하고, 전략과 자산군을 다각화하여 리스크를 분산시키고 최종적으로는 실전 안정성을 거친 후 부모님 연금계좌까지 포함시켜 시드를 대거 확장하는 등의 작업을 진행했습니다.
그 결과, 2021년에서부터야 “공식적으로” 각 자산/계좌/전략별 포트폴리오 value tracking이 가능해져, 2021년 1년간 원화기준 약 14% 수익(실현 + 평가수익)을 얻었습니다 (아래 첨부 이미지 참고 / 참고로, 저는 시그널 기반의 매매를 통한 차익 혹은 단타 전략이 아닌, 자산배분 전략에 focusing을 두어 이를 시스템화한 투자 방식을 진행하고 있습니다)
어떤 분께서는 이렇게 생각하실 수 있을 것 같습니다.
‘겨우 10%? 종목 선정 잘만 하면, 짧게는 하루, 길면 일주일안에 바로 벌 듯. 시스템 투자 별거 없네’
‘수익 실현 안한 것은 아직 내 돈 아닌 것 모르나… 평가수익률과 실현수익은 명백히 다르지’
우선 제가 설정한 4가지의 투자 목표에 비추어서 생각을 해보았을 때, 이러한 생각과 평가는 제가 추구하는 “투자의 결”과 “방식”과는 다르기 때문에 저에게는 그렇게 유의미한 잣대가 되지 못합니다. 저는 우선 주식투자를 1~2년 정도만 진득하게 하고 시장을 뜰 생각이 전혀 없습니다. 평생동안 어떤 규모의 시드라도 안정적으로 꾸준히 수익을 내는 것이 저의 목표입니다. 또한 2021년 한 해 성과가 퍼센트로 봤을 때는 적어보이지만, 금액으로 환산했을 때 약 7,000~8,000만원의 정도의 수익을 내었고, 만약 올 한해 특정 시점에서 급하게 주식계좌를 정리해야하는 상황이 발생했다고해도, 최악의 경우에 계좌 전고점대비 -2.2% 정도의 손실만 보았을 것입니다(첨부된 그래프의 MDD 참고)
‘그냥 조금 리스크를 감수하더라도 SPY나 QQQ를 몰빵하는게 더 효율적일 것 같은데?’
어느 정도 일리가 있을 수 있습니다. 허나 2018년 미중무역분쟁으로 인한 위기나, 코로나발 금융 위기를 ‘금융자산을 갖춘 상태에서’ 직격탄으로 맞아본 사람으로써, 저는 지수 추종 ETF의 변동성과 MDD(최대 낙폭)를 한치의 스트레스와 고통 없이 감당할 자신이 없습니다. SPY ETF는 2000년대 이후 고점대비 최대 -55%까지의 drawdown(낙폭)이 있었습니다. 여기서 drawdown이란 특정 자산을 매수하여 진입을 했는데, 그 진입 시점이 우연히 전고점인 경우 내가 겪게 되는 자산의 최대 손실폭을 일컫습니다. SPY의 경우, 자칫 진입 시점에 대한 타이밍만 잘못되었으면, 내 자산이 반토막 이하(-55%)로 떨어지는 것을 직접 겪어야 되는 것이죠. 또한 SPY의 경우 이 drawdown을 벗어나 다시 전고점을 갱신하는 기간(underwater 구간)이 최대 2407일(약 6년 6개월)이 걸렸습니다. 그 상황에서 만약 갑자기 급하게 돈이 필요해 어쩔 수 없이 주식 계좌를 정리해야 하면 어떨까요? 만약 미국의 10년간의 상승랠리가 종료가 되면 어떻게 대응을 하실 것인가요? 여러분은 수 억대의 자금이 반토막이 나는 것을 묵묵히 지켜볼 수 있는 야수의 심장을 가지셨나요? 아마 대부분이 아니실 것이고, 저 또한 그렇습니다.
현재 저는 투자를 하면서 종목이나 주가 변동성으로 인해 스트레스를 전혀 받지 않고, 월/분기/년도별 시스템이 뱉어내는 비중대로 리밸런싱하는 시간 외에 종목선정이나 거래 등에 시간을 쏟지 않고 있습니다. 그러다보니 나스닥이 하루만에 -3%가 되든, +3%가 되든 전혀 신경쓰지 않게 되고, 저는 제 본업에 충실하며 근로소득과 자본소득을 극대화 해나가고 있습니다.
저는 이러한 시스템을 만들기 위해, 아무런 가이드 없이 혼자 삽질의 삽질을 연속해서 해가며 약 3년의 시간을 소비했습니다. 물론 그 과정이 절대 헛되거나 도움이 되지 않은 것은 아니지만, 이러한 과정에서 약간의 instruction이나 가이드가 있었다면 정말 많은 시간을 아낄 수 있었을텐데 하는 순간이 굉장히 많았습니다.
그래서, 문제 해결을 위해
프로그래밍을 활용하는 법을
알려드리고자 합니다.
저처럼, 혹은 저와 비슷한 투자 방식을 추구하는 분들을 위해, 제가 파이썬으로 퀀트 투자 시스템을 만들면서 필요했던 핵심 기술들과 그 과정에서 겪었던 각종 시행착오와 경혐들을 공유할 수 있는 내용들을 커리큘럼화한 것이 본 수업의 핵심이라고 생각하면 되겠습니다.
하지만 수업 분위기가 너무 주식 시스템 투자에 편협된 방향이 아닌, 프로그래밍 학습을 ‘올바르게’ 하는 방법, ‘학습의 대상’이 아닌 ‘문제 해결의 도구’로써의 프로그래밍 등 프로그래밍에 첫발을 내딛는 수강생들께서도 큰 도움이 되실 만한 내용으로 수업을 준비했기 때문에, 주식뿐 아니라 일상생활, 업무에서 마주할 수 있는 다양한 문제들을 소프트웨어적으로 해결할 수 방법에 대한 많은 인사이트를 얻으실 수 있습니다.
직접 파이썬 + 퀀트 투자를 하게 되면 무엇이 좋을까?
시드가 갑자기 증가해도 혹은 시드를 어떤 시점에 늘려서 투입해도 불안감이 거의 없습니다 (사실 전혀 없습니다) Drawdown 최소화에 focusing을 맞췄기 때문에 저점 timing 예측을 할 필요가 없어집니다.
(사실 전혀 없습니다) 어떠한 시장 변화에도 심리적으로 흔들리지 않게 됩니다. 오히려 내 전략이 잘 버티고 있나 즐기면서 관망하게 됩니다.
특정 interval마다 내가 만든 알고리즘 전략이 뱉은 대로 기계적인 매수/매도만 잘해주면 됩니다. Rule의 존재 에 따른 심리적 안정감이 생기다 보니 ‘ 대응 ‘이 비로소 가능해집니다. 추가 전략 개발하는 시간 이외의 시간(뉴스, 재무제표 등 정보를 통해 판단을 내리는 시간 등)을 소비하지 않습니다.
본인이 처한 환경이나 상황에 맞는(계좌 수, 시드머니 등) 무수히 많은 전략 개발이 가능합니다. 남들이 다 하는 전략, 시중에 많이 뿌려진 전략이 아닌, 본인한테 가장 최적화 되어 있는 전략 을 마음껏 만들 수 있습니다.
무엇보다 파이썬(Python)은 확장성이 좋아, 시스템을 확장하여 다양한 어플리케이션 을 붙일 수 있습니다. 웹, 앱, ML/DL 등 실례로, 저는 주식투자에서 사용한 데이터 분석기법을 이용해서 부동산 급매 데이터를 분석, 생애 첫 부동산 등기도 치게 되었습니다.
을 붙일 수 있습니다.
2021년 실전 투자 결과,
다음과 같은 수익을
거둘 수 있었습니다.
한국시장전략 vs 지수 ETF
미국시장전략 vs 지수 ETF
종합 (한국+미국)
실계좌 인증
커리큘럼 수강 Before vs. After
앞으로 세상의 문제들을 해결할 때 나의 모습:
앞으로 주식투자를 할 때 나의 모습: Before After
첫 강의 출시 후 1년간,
꾸준히 많은 수강생이
선택하고 있습니다.
2022년 1월 기준 총 7,200명의 수강생이 함께합니다.
평균 별점 4.9,
생생한 수강평을 확인해보세요.
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