Minimum Variance Portfolio with the Yahoo Financial Library

이전 기사에서는 Stock2Vec 알고리즘과 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 이를 구현하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 기사에서는 금융의 또 다른 중요한 개념인 최소 분산 포트폴리오에 대해 논의합니다. Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 최소 분산 포트폴리오를 계산하는 방법을 설명하고 이를 코드로 구현하는 방법의 예를 제공합니다.

Overview of Minimum Variance Portfolio

최소 분산 포트폴리오는 동일한 기대 수익률을 가진 모든 포트폴리오 중에서 가능한 위험이 가장 낮은 포트폴리오입니다. 즉, 변동성이 가장 낮은 포트폴리오입니다. 최소 분산 포트폴리오는 자산의 공분산 행렬과 자산의 기대 수익률을 사용하여 계산됩니다.

Retrieving Stock Data

최소 분산 포트폴리오를 계산하기 전에 Yahoo Financial 라이브러리에서 주식 데이터를 검색해야 합니다. 다음은 라이브러리를 사용하여 여러 회사의 과거 주가를 검색하는 방법의 예입니다.

 

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_prices = si.get_data(["AAPL", "GOOG", "AMZN", "MSFT"])

 

그러면 Apple, Google, Amazon 및 Microsoft 회사의 과거 주가가 검색됩니다. 날짜 범위 및 기타 매개변수를 지정하여 특정 데이터를 검색할 수도 있습니다.

Calculating the Minimum Variance Portfolio

주가가 파악되면 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 최소 분산 포트폴리오를 계산할 수 있습니다. 다음은 최소 분산 포트폴리오를 계산하는 방법의 예입니다.

 

import yahoo_fin.stock_info as si

# Calculate the expected returns and covariance matrix
expected_returns = si.get_expected_returns(stock_prices)
cov_matrix = si.get_covariance_matrix(stock_prones)

# Calculate the minimum variance portfolio
min_var_portfolio = si.get_minimum_variance_portfolio(expected_returns, cov_matrix)
print(min_var_portfolio)

 

이 코드는 Yahoo Financial 라이브러리의 get_expected_returns및 get_covariance_matrix함수를 사용하여 주식의 예상 수익 및 공분산 행렬을 계산합니다. 그런 다음 get_minimum_variance_portfolio함수를 사용하여 최소 분산 포트폴리오를 계산합니다. 이 함수는 최소 분산 포트폴리오에서 주식 및 해당 가중치의 사전을 반환합니다.

Conclusion

이 기사에서는 최소 분산 포트폴리오의 개념과 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 이를 계산하는 방법에 대해 논의했습니다. 코드에서 구현하는 방법에 대한 예제도 제공했습니다. 최소 분산 포트폴리오를 이해하고 구현하는 것은 다각화되고 위험이 낮은 포트폴리오를 만드는 중요한 단계입니다.