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안녕하세요~ 오늘의 포스팅은 실질금리(TIPS금리)는 무엇인가? 에 대한 내용으로 경제공부를 해보려고 합니다. 같이 공부 해봐요 ~~ 사전적 정의의 실질 금리는 인플레이션을 감안하기 위해 명목 금리에서 인플레이션율을 뺀 값으로 이자의 실질 구매력을 나타낸다. 실질 금리 = 명목 금리 - 기대 인플레이션율 입니다. ※ 명목 금리 : 화폐 1단위를 일정 기간 동안 빌리는 대가로 지불한 화폐액으로서 이자를 원금으로 나눈 값 예를 들어보겠습니다. 명목금리가 1% 이며, 인플레이션율이 3%이면 실질 금리는 -2% (1% - 3% = -2%)가 됩니다. 즉 이렇게 되면 경제 주체가 현금을 가지고 있으면 실질적으로 -2%씩 손해를 보고 있다는 의미와 동일합니다. 이런 상황에서 현금을 보유 하고 있다면 계속 손해를 보..
안녕하세요 ~ 오늘은 경제 지표 중 하나인 시티 서프라이즈 인덱스에 대해서 알아보겠습니다. 시티 서프라이즈 인덱스는 시티그룹이 만든 지표로 최근 경제지표의 흐름을 알려주는 지수입니다. 대략 10주 내외의 경기에 대해 우리가 진단 하고 예측하고자 할 때는 시티 서프라이즈 인덱스를 참고 하면 좋습니다. 경기는 기본적으로 장기적인 사이클을 보여주지만, 단기로도 높아지면 낮아지고 낮아지면 높아지는 패턴을 갖습니다. 여기서 가이드를 드리면, - 0보다 크면 전망 보다 실적이 좋다는 것, 경기가 좋다는 의미 입니다. - 0보다 작으면 전망보다 실적이 안좋다는 것, 경기가 안좋다는 의미 입니다. 시티 인덱스가 단기적인 경기 전망치를 보여 주는 것처럼, 미국의 장기 채이면서 시중 금리인 10년채 금리 변화와 매우 유사..
안녕하세요 ~ 오늘은 경제 지표 중 하나인 장, 단기 금리 차이에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 장,단기 금리의 개념부터 알아 보겠습니다 일반적으로 국채 10년물과 같은 장기채권이 이자율이 높습니다, 10년 이후 경제상황을 예측하기 어렵기 때문입니다. 반면 국채 2년물과 같은 단기채권은 10년물과 비교해 이자율이 낮습니다. 3개월, 1년, 2년 정도의 단기채권은 경제상황에 대응할 리스크 부담이 상대적으로 적기 때문입니다. - 단기 금리 : 정책 금리 조정시 단기 금리는 이를 즉시 반영(= 기준 금리) - 장기 금리 : 향후 경기의 향방 예측에 따라 상승 또는 하락 : 채권시장의 수급에도 영향을 받음 (만기별 채권 발행 규모, 안전 자산 선호도에 따른 장, 단기 채권 투자비중 변화) - 장단기 금리차 확대 ..
안녕하세요 ~ 이번 시간에도 앞에서 다룬 비트코인 자동매매 전략 Study 편을 이어서 진행해보겠습니다. 먼저 앞에서 다룬 데이터를 불러와보겠습니다. 이 데이터로 수익률의 히스토그램 그래프와 수익률과 거래량과의 관계를 산점도를 이용해서 알아보았는데요! 이전 내용이 헷갈리시다면 하기 링크로 확인 하고 오시면 되실 것 같습니다. https://wg-cy.tistory.com/148 [파이썬] 비트코인 자동매매 전략 Study(가격, 거래량 기반 전략)-1 안녕하세요~ 최근에 파이썬 자동매매 Study를 시작했는데, 그 공부 기록을 하나씩 남겨보려고 합니다. 이번에 포스팅할 전략은 가격, 거래량 기반 롱 온리 전략 입니다. Data 준비 먼저 필요한 라이 wg-cy.tistory.com 데이터를 수익률과 거래..
안녕하세요~ 최근에 파이썬 자동매매 Study를 시작했는데, 그 공부 기록을 하나씩 남겨보려고 합니다. 이번에 포스팅할 전략은 가격, 거래량 기반 롱 온리 전략 입니다. Data 준비 먼저 필요한 라이브러리들을 import 해줍니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 판다스를 이용해여 csv파일에 저장된 비트코인 데이터를 불러옵니다. df = pd.read_csv("Bitcoin_price.csv") df.rename(columns={"Unnamed: 0":"Date"}, inplace=True) df 2017 7/1 ~ 2021 10/7까지의 1시간 단위로 나뉘어진 비트코..
안녕하세요 ~ 이번시간에도 지난번에 이어서 코스피 종목별 Valuation 및 저평가 주식 Search 자동화 Project 4번째 시간 입니다. 이전에 "삼성 전자" 1개 종목에 대해서 데이터를 산출하는 방법에 대해서 작성 해보았습니다. 이번 시간에는, 코스피 전 종목에 대해서 데이터를 산출하여 엑셀에 저장하는 코드를 작성해보겠습니다. 함수화 하기 이전에 만든 코드들을 한데 모아 함수로 구현 해보겠습니다. 아래 코드들은 이전에 1,2,3번째 시간에서 작성한 코드들과 동일하고, 중간 중간에 try, catch문과 같이 에러가 발생했을때 로그로 남기고 다음 Step이 진행 될 수 있게 코드를 짰습니다. def read_financial_df(code): # 네이버 금융에서 크롤링 하기 URL = f"htt..