[동영상] (기초) 파이썬으로 배우는 마코비츠의 포트폴리오 최적화
- 본 과정은 조성현 이사님의 금융 딥러닝 융합 과정의 STEP 1 강의입니다.
- STEP 1 ‘파이썬으로 배우는 마코비츠의 포트폴리오 최적화‘ 과정 수강 후, STEP 2 ‘딥러닝을 활용한 마코비츠의 포트폴리오 최적화‘ 과정 수강을 추천합니다.
Introduction
마코비츠의 포트폴리오는 투자자의 기대효용 혹은 위험조정수익을 극대화 시키는 투자안을 제시합니다!
주식 같은 위험자산에 투자할 때 과거에 실적이 좋았던 종목들을 선택해서 투자하는 것은 미래의 수익률을 보장하지 못합니다. 투자 수익은 과거의 실적이 아닌 미래의 전망에 따라 결정되기 때문입니다. 그렇다면 미래 전망이 좋은 종목들을 선택해야 하는데, 이것은 매우 어려운 일입니다. 미래를 예측하기 어렵기 때문입니다. 미래에 높은 수익을 기대하려면 그만큼 높은 위험을 감수해야 합니다. 현실적으로 위험은 낮고 기대 수익이 높은 투자안은 없습니다.
위험은 가급적 낮추고 기대 수익을 최대한 높이는 방안으로 포트폴리오 (portfolio) 투자가 널리 사용됩니다. 포트폴리오를 사용하면 투자자의 성향에 따라 위험을 적절히 통제할 수 있습니다. 그 중 1952년 마코비츠 (Markowitz) 가 제안한 포트폴리오 선택 이론 (Portfolio selection theory) 이 가장 유명합니다. 마코비츠의 포트폴리오는 투자자의 기대효용 혹은 위험조정수익을 극대화 시키는 투자안을 제시합니다.
본 과정에서는 마코비츠의 포트폴리오 이론을 상세히 다룹니다. 그리고 S&P500의 상위 50 종목의 수익률과 위험의 특성을 분석하고, 실제 포트폴리오를 구축해서, 투자 성과가 우수하다는 것을 확인합니다.
또한 본 과정에서는 강사가 직접 작성한 파이썬 (Python) 코드를 사용해서 이론의 내용들을 일일이 구현해 보고, 실제 투자에 적용할 수 있는 수준의 포트폴리오 전략을 만듭니다.
강의 난의도
본 과정에는 파이썬 실습이 포함돼 있습니다. 수강생들은 모두 파이썬에 대한 기초 지식을 갖추고 있다고 가정하고 진행됩니다. 파이썬에 대한 기본적인 설명은 생략합니다.
Point
이 강의가 특별한 이유
- 강사가 직접 작성한 파이썬 코드를 사용해서 이론의 내용들을 일일이 구현!
- 실제 투자에 적용할 수 있는 수준의 포트폴리오 전략을 만듦!
- 오직 인사이트 캠퍼스에서만 만날 수 있는 강의!
Lesson
강의 상세내용
본 과정은 총 5개의 동영상과 5개의 파이썬 코드로 구성돼 있습니다. 각 장의 내용은 아래와 같습니다.
1장에서는 기대수익과 기대효용, 그리고 위험조정수익에 대한 기본 개념을 학습합니다. 기대수익만을 사용해서 투자를 결정하는 것은 매우 불합리하다는 것을 살펴보고, 기대효용이나 위험조정수익을 사용하는 것이 더 효과적이라는 것을 이해해 봅니다. 그리고 수익률과 위험 (변동성)을 측정하는 방법에 대해 살펴봅니다.
2장에서는 파이썬을 이용해서 S&P500의 상위 50 종목의 데이터를 수집하고, 주가 수익률과 위험 (변동성)을 측정합니다. 주가 수익률과 변동성에는 많은 정보가 포함돼 있습니다. 파이썬 코드를 이용해서 이 정보들을 일일이 확인해 봅니다.
3장에서는 수익률과 위험의 상태공간에 대해 학습합니다. 종목들을 상태공간에 배치하면 유용한 정보가 많이 나타납니다. 상태공간에서 S&P500의 상위 50 종목의 특징들을 확인해 봅니다. 그리고 기대수익, 실현수익, E-S 모형, E-V 모형의 기본 개념을 학습합니다.
4장에서는 마코비츠의 포트폴리오 이론을 학습합니다. 이론의 수학적 개념 뿐만 아니라 파이썬을 이용한 실습을 통해 이론의 내용들을 실제로 구현해 봅니다. 그리고 3종목을 사용한 작은 포트폴리오를 구성해서 투자 비중에 따라 포트폴리오의 성과가 어떻게 달라지는지 확인해 봅니다.
5장에서는 실제 포트폴리오를 구축합니다. 목표함수를 설정하는 방법, regularization의 개념, 위험의 수준을 조절하는 방법 등을 통해 포트폴리오를 최적화 (optimization)하는 방법을 학습합니다. 그리고 S&P500의 상위 50 종목으로 실제 투자가 가능한 수준의 최적 포트폴리오를 만들어 보고 투자 성과를 분석해 봅니다.
Example
예제 실습
■ 마코비츠의 포트폴리오 선택이론
▲ 개별 종목의 위험과 수익률을 측정하여 효율적 투자선을 제안 및 최적 포트폴리오 구성 방안을 이론적으로 정립
■ 마코비츠의 포트폴리오 최적화
▲ 마코비츠의 포트폴리오 최적화와 효율적 투자선
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Review
수강 후기
Professor
조성현
- 現 핀인사이트 사외이사 인사이트 캠퍼스 연구/강의 교수
- 現 아마추어퀀트 금융공학 전문 블로그 운영진
- 前 Lucent Technologies, Bell-Labs Innovations 수석 연구원
조성현 강의교수님은 물리학을 전공하고 KT에 입사하여 망관리센터 및 연구개발센터의 통신운용연구단에서 약 8년간 근무하다가, AT&T, Lucent Technologies로 이직하여 수석 연구원으로 10년간 종사한 통신 소프트웨어 전문가 입니다. 미국 Bell-lab에서 차세대 네트워크 구축에 대한 Training, 국내 KT, SKT 등의 국가기간망 구축 사업 분야에 종사했으며, 국제보안전문가 (CISSP)로 국내 VoIP 망의 보안 컨설팅 프로젝트를 수행 했습니다.
이후 금융 분야에 진출하여 금융공학, 시장미시구조론, 알고리즘 트레이딩, 페어트레이딩, 금융 데이터마이닝 (기계학습), 강화학습 분야를 연구하고 있습니다. 물리학과 미국 Bell-Lab의 소프트웨어 기술에 금융 이론을 접목하여 금융 관련 시스템을 개발하고, 블로그를 통해 외국의 최신 투자 기법을 다룬 논문들의 내용을 소개하고 있습니다. 외환 전문인 갤럭시투자자문사에서 환위험관리 및 외환차익거래 시스템을 개발한 바 있으며, 약 5년 전부터 여의도 금융가와 강남 지역, 그리고 코스콤 등 기업체의 직원 연수교육의 금융 강사로 활동하고 있습니다.
Curriculum
커리큘럼
1장 | 수익률과 위험 (1)
- 1. 기대수익, 기대효용, 위험조정수익
- 2. 세인트 피터스버그의 역설
- 3. 수익률과 위험의 측정
2장 | 수익률과 위험 (2)
- 4. [실습] 주가 데이터 수집
- 5. [실습] 개별 종목의 수익률과 변동성 측정
3장 | 상태공간
- 6. [실습] 수익률과 위험의 상태공간
- 7. 기대 (예상) 수익률과 실현 수익률
- 8. E-V 모형과 E-S 모형의 비교
4장 | 포트폴리오 이론
- 9. 마코비츠의 포트폴리오 선택 이론
- 10. [실습] 개별 종목의 성과와 포트폴리오의 성과 비교
5장 | 포트폴리오 최적화
- 11. 마코비츠의 포트폴리오 최적화
- 12. [실습] 최적 포트폴리오 구축
- 13. 포트폴리오 최적화와 효율적 투자선
- 13. 포트폴리오 최적화와 효율적 투자선
1장 | 수익률과 위험 1
2장 | 수익률과 위험 2
3장 | 상태공간
4장 | 포트폴리오 이론
5장 | 포트폴리오 최적화
결제 안내
- 세금계산서 발급 가능합니다. 담당자(bill@fininsight.co.kr)에게 연락주시면 더 자세히 안내해 드리겠습니다.
