파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

506

3

부

금융 데이터 과학

그림

13-12

다양한 무작위 포트폴리오 비중에 대한 수익률과 변동성의 기댓값

[그림

13

-

12

]를 보면 평균과 분산으로 측정했을 때 모든 자산 비중이 좋은 성과를 보이는 것은

아니라는 점을 알 수 있다. 예를 들어

15

%라는 고정된 위험 수준에 대해 여러 가지 다른 수익

률을 보이는 비중치가 존재한다. 투자자의 관심을 끄는 포트폴리오는 당연히 같은 위험 수준에

대해 최대 수익률을 가지거나 같은 수익률에 대해 최소 위험 수준을 가지는 것이다. 이러한 포

트폴리오의 집합을

효율적 투자선

efficient

frontier

이라고 한다. 다음 절에서 이것에 대해 설명한다.

13.2.3

포트폴리오 최적화

최적 포트폴리오 계산은 제약 조건하에서의 최적화 문제이므로

scipy

.

optimize

라이브러리

의

sco

.

minimize

( )

함수를 사용하도록 한다. 이 함수는 (부)등호 제약 조건과 변수 범위 제약

조건이 있는 일반적인 경우에 대해 최소화 문제를 계산한다.

우선 샤프 지수를 최대화한다. 샤프 지수를 최대화하려면 샤프 지수의 음숫값을 최소화하면 된

다. 제약 조건으로는 모든 입력 변수(주식 비중)의 합이

1

이 되어야 한다.

minimize

( )

함수

507

13

장

통계 분석

(

http

://

bit

.

ly

/

using

_

minimize

)로 이를 ...