안녕하세요.
이번 글에서는 밸류전략으로 선정한 종목의 실제 수익률을 시뮬레이션 해 보겠습니다.
'R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기' 책의 예제를 가지고 실습 겸 시뮬레이션을 해보고 있는데요.
밸류 전략의 지표로 사용되는 PER, PBR, PCR, PSR이 책 예제에는 2018.12월 재무제표 및 현재 주가 등으로 계산되어 있습니다. 그래서 1년 전 투자를 가정한다면 재무제표는 2017.12월 데이터로, 주가는 2018년 11월 21일 데이터를 사용하는 것으로 코드를 변경해야 합니다.
변경해야 하는 코드는 아래와 같습니다.
# 해당 재무데이터만 선택
# value_index = data_fs[match(value_type, rownames(data_fs)),
# ncol(data_fs)] #2018.12
value_index = data_fs[match(value_type, rownames(data_fs)),
ncol(data_fs)-1] #2017.12
# # 현재 주가 크롤링
# price = read_html(data) %>%
# html_node(xpath = '//*[@id="svdMainChartTxt11"]') %>%
# html_text() %>%
# parse_number()
price_list =
read.csv(paste0('data/KOR_price/', name,
'_price.csv'),row.names = 1) %>%
as.xts()
price = price_list['2018-11-21']
price = coredata(price)
# 보통주 발행장주식수 크롤링
# share = read_html(data) %>%
# html_node(
# xpath =
# '//*[@id="svdMainGrid1"]/table/tbody/tr[7]/td[1]') %>% #현재발행주식수
# html_text() %>%
# strsplit('/') %>%
# unlist() %>%
# .[1] %>%
# parse_number()
#2017.12월 발행주식수 크롤링
share = read_html(data) %>%
html_node(
xpath =
'//*[@id="highlight_D_Y"]/table/tbody/tr[23]/td[4]') %>% #2017.12발행주식수
html_text() %>%
strsplit('/') %>%
unlist() %>%
.[1] %>%
parse_number()*1000
# 가치지표 저장
write.csv(data_value, paste0('data/KOR_value/', name, '_value_201712.csv'))
for (i in 1 : nrow(KOR_ticker)){
name = KOR_ticker[i, '종목코드']
data_value[[i]] =
# read.csv(paste0('data/KOR_value/', name,
# '_value.csv'), row.names = 1) %>%
read.csv(paste0('data/KOR_value/', name,
'_value_201712.csv'), row.names = 1) %>%
t() %>% data.frame()
}
#write.csv(data_value, 'data/KOR_value.csv')
write.csv(data_value, 'data/KOR_value_201712.csv')
전체 크롤링 및 정리 코드는 책을 참고해주시고 위에 해당되는 곳을 주석 처리하고 파란색으로 표시한 코드로 변경하면 됩니다.
2017.12월 재무제표 기준으로 선정된 저PBR 30종목과 1년 전 매수 후 보유시 현재 수익률을 알아보겠습니다.
수익률 -12.67%를 기록하네요. 도대체 어떤 전략으로 투자 해야지 수익을 볼 수 있는 것일까요?
1년 간 평가액 변화 그래프를 보겠습니다.
녹색 그래프가 저PBR 종목의 평가액입니다.
9.4.2 각 지표 결합하기
저PBR 뿐 아니라 PER, PCR, PSR 지표를 종합적으로 평가한 종목 30개를 선정합니다.
연간 평가액 그래프 입니다.
결론적으로는 수익률이 -10.02%이지만 2019년 4월 12일 경에 무려 15.5%의 수익이 났던 것을 확인 할 수 있습니다. 다른 전략들에 비해 좋은 성과를 볼 수 있었네요.
2019년은 8월 초 주가가 큰 폭으로 하락하는 바람에 전체적인 수익률이 저조할 수 밖에 없는거 같습니다. 다음 글 퀄리티 전략을 살펴 본 뒤 큰 주가 하락이 있어도 수익률을 방어할 수 있는 전략들을 시뮬레이션 해봐야겠습니다.
이번 글에서는 밸류전략으로 선정한 종목의 실제 수익률을 시뮬레이션 해 보겠습니다.
'R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기' 책의 예제를 가지고 실습 겸 시뮬레이션을 해보고 있는데요.
밸류 전략의 지표로 사용되는 PER, PBR, PCR, PSR이 책 예제에는 2018.12월 재무제표 및 현재 주가 등으로 계산되어 있습니다. 그래서 1년 전 투자를 가정한다면 재무제표는 2017.12월 데이터로, 주가는 2018년 11월 21일 데이터를 사용하는 것으로 코드를 변경해야 합니다.
변경해야 하는 코드는 아래와 같습니다.
6.2 재무제표 및 가치지표 크롤링 중에서
# 해당 재무데이터만 선택
# value_index = data_fs[match(value_type, rownames(data_fs)),
# ncol(data_fs)] #2018.12
value_index = data_fs[match(value_type, rownames(data_fs)),
ncol(data_fs)-1] #2017.12
# # 현재 주가 크롤링
# price = read_html(data) %>%
# html_node(xpath = '//*[@id="svdMainChartTxt11"]') %>%
# html_text() %>%
# parse_number()
price_list =
read.csv(paste0('data/KOR_price/', name,
'_price.csv'),row.names = 1) %>%
as.xts()
price = price_list['2018-11-21']
price = coredata(price)
# 보통주 발행장주식수 크롤링
# share = read_html(data) %>%
# html_node(
# xpath =
# '//*[@id="svdMainGrid1"]/table/tbody/tr[7]/td[1]') %>% #현재발행주식수
# html_text() %>%
# strsplit('/') %>%
# unlist() %>%
# .[1] %>%
# parse_number()
#2017.12월 발행주식수 크롤링
share = read_html(data) %>%
html_node(
xpath =
'//*[@id="highlight_D_Y"]/table/tbody/tr[23]/td[4]') %>% #2017.12발행주식수
html_text() %>%
strsplit('/') %>%
unlist() %>%
.[1] %>%
parse_number()*1000
# 가치지표 저장
write.csv(data_value, paste0('data/KOR_value/', name, '_value_201712.csv'))
7.3 가치지표 정리하기 중에서
for (i in 1 : nrow(KOR_ticker)){
name = KOR_ticker[i, '종목코드']
data_value[[i]] =
# read.csv(paste0('data/KOR_value/', name,
# '_value.csv'), row.names = 1) %>%
read.csv(paste0('data/KOR_value/', name,
'_value_201712.csv'), row.names = 1) %>%
t() %>% data.frame()
}
#write.csv(data_value, 'data/KOR_value.csv')
write.csv(data_value, 'data/KOR_value_201712.csv')
전체 크롤링 및 정리 코드는 책을 참고해주시고 위에 해당되는 곳을 주석 처리하고 파란색으로 표시한 코드로 변경하면 됩니다.
9.4.1 밸류 포트폴리오 구하기: 저PBR
2017.12월 재무제표 기준으로 선정된 저PBR 30종목과 1년 전 매수 후 보유시 현재 수익률을 알아보겠습니다.
수익률 -12.67%를 기록하네요. 도대체 어떤 전략으로 투자 해야지 수익을 볼 수 있는 것일까요?
1년 간 평가액 변화 그래프를 보겠습니다.
녹색 그래프가 저PBR 종목의 평가액입니다.
9.4.2 각 지표 결합하기
저PBR 뿐 아니라 PER, PCR, PSR 지표를 종합적으로 평가한 종목 30개를 선정합니다.
연간 평가액 그래프 입니다.
결론적으로는 수익률이 -10.02%이지만 2019년 4월 12일 경에 무려 15.5%의 수익이 났던 것을 확인 할 수 있습니다. 다른 전략들에 비해 좋은 성과를 볼 수 있었네요.
2019년은 8월 초 주가가 큰 폭으로 하락하는 바람에 전체적인 수익률이 저조할 수 밖에 없는거 같습니다. 다음 글 퀄리티 전략을 살펴 본 뒤 큰 주가 하락이 있어도 수익률을 방어할 수 있는 전략들을 시뮬레이션 해봐야겠습니다.
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