코코의 분석 일기 코코의 분석 일기

Step01. oracledb package 설치 pip install oracledb - 찾아보면 기존에 많이 사용되던 cx_Oracle package 가 있고, oracledb package 가 있다. - cx_Oracle 이 업그레이드 된 것이 oracledb 라고 하며, 권한이 일부 달라 보인다. (client 부분) - cx_Oracle 로 시도해보다가 환경설정 부분에서 잘 안 되는 부분이 있어서, oracledb 를 사용했다. ** 자세한 내용은 하단 링크 참고 https://oracle.github.io/python-oracledb/ python-oracledb - Python Driver for Oracle Database Optional use of Oracle Client 11.2, 1..

요즘 같은 하락장에 어떤 공부를 하면 좋을까 생각하다가, 단지별 매물 매매 호가와 전세 호가의 차이로 갭을 모니터링해보면 좋겠다고 생각했다. 현 상황에서 분명 역전세가 발생하고 있는 단지들도 있을 것이고, 상대적으로 갭이 많이 벌어지지 않은 단지들도 있을 것이다. 분명 지역적인 특징이 있을 수도 있는데, 전국적으로 갭이 안정화에 접어든다면 하락 또한 어느 정도 안정화되지 않을까 싶었다. 그래서 오늘은 전국에 있는 단지들의 정보를 모두 수집한 결과를 정리해보려 한다. 하나의 예시로 서울 강동구에 있는 단지를 아무거나 하나 골랐다. 네이버 매물에서 단지를 찾아보면 매매가 11억~36억 / 전세가 5억 7,000~10억 과 같이 단지별로 호가 정보가 뜨고, 아래에서는 세대수, 용적률, 건폐율 등에 대한 정보를..

퀀트 분석에 필요한 데이터를 호출하는 함수 중 일부가 작동하지 않아 수정하는 내용을 지난 포스팅에서 다뤘었다. 수정한 코드로 22년 3분기 데이터를 정리했고, 오늘은 몇 가지 퀀트 전략을 적용한 결과를 살펴보려고 한다. 나스닥 상장 기업을 대상으로 기존 전략대로 1) Graham, 2) NCAV, 3) 3P Combo, 4) PBR + GP/A 기법을 적용했다. 3P Combo 와 PBR + GP/A 전략은 rank 값을 반환하기 때문에 상위 50개만 추려냈다. (*22년 9월 이후 실적이 업데이트된 기업을 대상으로 분석함) 필터링된 기업들의 sector 와 industry 를 요약해보면 아래의 표와 같다. 현재 경제 상황과 맞아떨어지게 finance 분야가 주로 나타나는 것을 알 수 있다. Sector..

예전 포스팅에서 미국 주식 퀀트 투자를 위한 yahoo finance 활용법을 다뤘었다. [Python] yahoo finance 에서 원하는 정보 긁어오기 (미국편) 지난 번에 퀀트 투자 책을 읽었으니, 그걸 활용해볼까 한다. 우선 퀀트 투자를 하기 위해서는 각 기업별 재무제표 정보를 살펴봐야 한다. 그런데 미국 기준으로 보면 나스닥 종목만 해도 3,000 여 thisiswhoiam.tistory.com [Python] 퀀트 투자 기법 적용하기 Part 1. (미국편) 지난 포스팅에서 yahoo finance 에서 미국 주식 데이터를 긁어오는 내용을 다뤘었다. 이번 포스팅에서는 퀀트 기법에 적용해보기 위해, 어떤 데이터들을 먼저 수집해야하는지를 다뤄보자. 우선 적 thisiswhoiam.tistory...

퀀트 투자 기법 적용하기 (미국편) 에서 다루었던 동일한 기법을 적용할 거다. 미국편에서는 기법을 적용하면서 데이터 전처리까지 같이 설명하는 식이었는데, 한국편에서는 데이터를 수집할 때 이미 처리를 해서 가져왔기 때문에 기법만 적용하는 식으로 정리할까 한다. 기법도 이미 미국편을 참고하면 함수화되어 있어, 이번 포스팅에서는 함수 적용 후 결과를 살펴보자. [미국편] [Python] 퀀트 투자 기법 적용하기 Part 1. (미국편) 지난 포스팅에서 yahoo finance 에서 미국 주식 데이터를 긁어오는 내용을 다뤘었다. 이번 포스팅에서는 퀀트 기법에 적용해보기 위해, 어떤 데이터들을 먼저 수집해야하는지를 다뤄보자. 우선 적 thisiswhoiam.tistory.com [Python] 퀀트 투자 기법 적..

지난 포스팅에서 naver finance 에서 제공하는 "Financial Summary" 정보를 크롤링하는 법을 다뤘었다. 그럼 이번에는 크롤링한 데이터에서 우리가 필요한 정보를 추출하고, 만일 원하는 데이터가 없다면 다른 곳에서 추가로 크롤링하는 방법을 다뤄보자. 우선 우리가 필요한 정보를 다시 상기시켜보자. 아래 표에서 추가로 정리해보면 11개로 정리할 수 있다. PER(배), PBR(배), 시가총액, 매출액, 유동자산, 부채총계, 자본총계, ROA(%), 당기 순이익, 매출총이익, 자산총액 Measures naver finance 에 matching naver finance tab 적용 기법 PER PER(배) 기업현황 NCAV, 3P Combo PBR PBR(배) 기업현황 Graham, 3P C..

지난 번 포스팅에서는 퀀트 투자 기법을 적용하기 위해 필요한 데이터를 수집하는 함수를 만들었다. 그럼 이번 포스팅에서는 실제로 투자 기법을 하나씩 구현해보도록 하자. (데이터는 이미 수집되어 있다는 가정 하) 방법론 조건 판단 기준 Graham - ROA 5% 이상 - Debt ratio 50% 이하 - PBR 0.2 이상 PBR 가 낮은 종목부터 매수 NCAV - PER 0.2 이상 5 이하 - (현 자산 - 총 부채) > 시가총액 OR (현 자산 - 총 부채) * 0.85 > 시가총액 - Net income > 0 순유동자산(2번째 항목)이 높은 종목부터 매수 3P Combo - PER / PBR / PSR rank (낮은 순) 3P (PER / PBR / PSR) rank 가 낮은 종목부터 매수 P..

지난 포스팅에서 yahoo finance 에서 미국 주식 데이터를 긁어오는 내용을 다뤘었다. 이번 포스팅에서는 퀀트 기법에 적용해보기 위해, 어떤 데이터들을 먼저 수집해야하는지를 다뤄보자. 우선 적용시키고자 하는 퀀트 기법을 정리하면 아래와 같다. 방법론 조건 판단 기준 Graham - ROA 5% 이상 - Debt ratio 50% 이하 - PBR 0.2 이상 PBR 가 낮은 종목부터 매수 NCAV - PER 0.2 이상 5 이하 - (현 자산 - 총 부채) > 시가총액 OR (현 자산 - 총 부채) * 0.85 > 시가총액 - Net income > 0 순유동자산(2번째 항목)이 높은 종목부터 매수 3P Combo - PER / PBR / PSR rank (낮은 순) 3P (PER / PBR / PS..