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빅데이터 머신러닝 분석-코스피 코스닥 예측(1)빅데이터 2021. 10. 4. 00:07
예전부터 거시경제 지표를 활용하여 현재 코스피, 코스닥 지수를 평가해보고 싶었다. 개인적인 투자스타일은 지수초종보다는 개별종목단에서 투자하는 것을 선호하지만, 현재 전체 시장의 위치나 방향성을 알고 있다면 더 합리적인 의사결정을 할 수 있을것으로 생각한다. Intro 먼저 가지고 있는 퀀트데이터 구성을 살펴보자. 18년 10월부터 21년 9월까지 3년치 월별 아래 데이터를 활용할 예정이다.(총 80개 칼럼) 코스피지수, 코스닥지수, 코스피시가총액, 코스닥시가총액, 유가, 환율, 경기선행지수, 월간수출액, 월간수입액, 월간순수출, 연환산수출액, 연환산무역규모, 연환산순수출, 코스피시총/연환산무역규모, 코스피연환산순익, 코스닥연환산순익, 코스피1년후PER, 코스피PER, 코스피PBR, 코스닥1년후PER,..
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영업이익 증가 저평가 포트폴리오(1)퀀트 2021. 9. 30. 03:16
21년 4분기부터는 포트폴리오의 일부를 공개하면서 투자현황을 주기적으로 복기해보자 한다. 주먹구구식 투자에서 벗어나 원칙과 데이터에 기반한 투자 펼쳐보리라. 그 첫번째 투자 아이디어로 ’21년 3분기 영업이익 전년동기대비 상승 종목 매집 후 실적발표 후 매도 전략 을 검증해보려한다. 해당 투자 아이디어가 과거에는 잘 작동했는지 백테스트를 해보자. 백테스트 조건 5년 평균 PBR 1이하 해당분기 매출액 증가 20% 이상 분기 영업이익 상위 10개 종목 동일가중 포트폴리오 구성 최근 1년 적자 1회 이하 분기 마지막 영업일 매수, 45일 후 매도 백테스트의 한계 과거의 확정 영업이익만을 알 수 있을 뿐, 당시의 예상 영업이익을 알 수 없음 실적 외의 합병, 풍문 등 개별 기업의 비체계적 리스크를 반영할 수 ..