금융공학/투자포트폴리오 (5) 썸네일형 리스트형 [데이터 전처리] Feature Engineering 출처 : AIT-2 " 투자데이터의 Features를 활용해 Alpha를 도출하자 " Feature Engineering 의 기본 개념 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/feature-engineering 표현: 특성 추출 | 머신러닝 단기집중과정 | Google Developers 예상 시간: 9분 기존의 프로그래밍에서는 코드에 중점을 두었습니다. 머신러닝 프로젝트에서는 표현에 중점을 둡니다. 즉, 개발자는 특성을 추가하고 개선하여 모델을 다듬어 나갑니다. 원시 데 developers.google.com 구글 개발자 사이트에서 특성추출에 대한 대략적인 단계와 개념을 확인할 수 있다. 한 마디로, 머신러닝.. [ Coursera ] 자산 배분의 강력한 tool, Black-Litterman Model Black-Litterman Model From Coursera "Advanced Portfoilo Construction Analysis" https://www.coursera.org/learn/advanced-portfolio-construction-python/lecture/Vgyoc/black-litterman-analysis Black-Litterman Analysis - Robust estimates for expected returns | Coursera www.coursera.org 배경) 일반적인 Expected Return의 한계 기존 평균-분산 모형 (Mean-Variance Portfolio)은 최적의 자산 배분을 찾기 위해 경제학적, 그리고 투자론적으로도 아주 기초가 되는 자산 모.. [ Coursera ] Style and Factors 파이썬 코드 구현 1. Factor Analysis using the CAPM and Fama-French Factor models Berkshire Hathaway 사의 수익률 데이터를 이용해 팩터 분석을 진행한다. 진행방법 1. 일별 수익률 데이터를 월별 수익률 데이터로 바꾼다. (.resample 함수 활용) 2. Fama-French (fff) 모델의 월별 수익률 데이터 세트를 가져온다. 3. CAPM 모델을 설명모델로 사용하여 1990 ~ 2012년 5월을 시장에 기인하는 부분과 시장에 기인하지 않는 부분으로 분해(using stats.api for the linear regression ) CAPM : 𝑅𝑏𝑟𝑘𝑎,𝑡−𝑅𝑓,𝑡=𝛼+𝛽(𝑅𝑚𝑘𝑡,𝑡−𝑅𝑓,𝑡)+𝜖𝑡 (결과) 4. CAPM 벤치마크 해석 - CAPM .. [Coursera] Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 출처) Coursera Online Session : Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python The curse of Dimension : 차원성의 저주(?) "추정해야 할 모수의 수는 성분 수를 증가시킬 수록 급격히 증가하는 경향이 있다." 만약 구성 성분이 N개일 때 N개의 기대 수익률을 추정해야한다. correlation parameter를 구하기 위해서는 n(n-1)/2 개의 파라미터를 구해야 한다. 또한 포트폴리오의 각 구성요소에 대해 각각 N개의 volatility(변동성) 을 추정해야 한다. 문제는 상관관계 파라미터를 도출하는 데에 있다.. [Coursera] Factor investing 의 기초, Factor란 무엇인가? 출처 : Coursera Online Courses 팩터 투자와 스마트 베타 기존의 투자방식은 active, passive 전략 중 선택하는 문제였다.. Passive 전략은 S&P500 이나 KOSPI200과 같은 안전 자산에 투자하는 방법이다. 그 외에도 지수보다 좋은 성과를 내기보다는 지수만큼만 전략을 내는 방법을 패시브 전략으로 생각하면 될 것이다. 반면, Active 전략은 지수보다 더 나은 실적을 만드는 데 집중한다. 액티브 전략은 비용이 많이 들고 일관성이 떨어지지만, 확실히 뛰어난 수익률을 기록해왔다. 액티브와 패시브 전략을 뛰어넘는 '세 번째 투자전략'은 'indexation 물가연동/인덱세이션'라고 불리는 데 액티브 투자로서 벌어들인 수익 중 일부를 지수(S&P 500)에 비례해 수익을.. 이전 1 다음
