[R lang 크롤링] (R) [전략적가치투자] - 정액 투자법  

(R) [전략적가치투자] - 정액 투자법

프로필

2019. 1. 15. 12:07

전략적가치투자 정액 투자법 R 코드입니다. 정액 투자법에 대한 이론적인 내용은 제 블로그 금융 주제에 있으니 먼저 읽고 와주시면 좋을 것 같네요. 그리고 기본적인 코드는 이전 포스트에서 했으므로 생략하겠습니다. 필요하신 분들은 아래의 주소를 참고해 주세요

https://blog.naver.com/jk940/221438933572

getfixed = function(money){ stock = matrix(NA,nrow=nrow(kospi),ncol=1) bond = matrix(NA,nrow=nrow(kospi),ncol=1) stock[1] = money*0.5 # 주식의 투자 초기 금액은 원금의 절반 bond[1] = money*0.5 # 채권 역시 원금의 절반 for(i in 2:nrow(kospi)){ stock[i] = 0.5*money*(1+ret[(i-1)]) # 주식에는 계속 원금의 절반만큼만 투입 bond[i] = (stock[(i-1)]+bond[(i-1)]-0.5*money)*(1+chaegwonret[(i-1)]) # 채권에는 전 달 총 평가금액에서 원금의 절반만 뺀 금액 } result = cbind(stock,bond,stock+bond) colnames(result) = c('stock','bond','strategy') return(result) } fixed = getfixed(200000000) fixed

정액 투자법에서는 말그대로 정액 (여기서는 원금 2억 원의 절반인 1억 원)만큼만 주식에 투자하기 때문에 계속해서 원금의 절반만큼만 투자하는 논리로 코드를 짰습니다. 그러면 채권에 투입하는 금액은 이전 달에 주식과 채권에 투자한 금액의 평가액 즉 전체 포트폴리오 평가액에서 주식에 투자하는 1억 원을 제외한 금액을 투입하면 됩니다.

아래에는 위의 코드로 정액 투자법을 했을 때 월 말 포트폴리오 가치변화를 출력한 그래프입니다.

plot(date,kospi_hold,type='l',main="주식과 채권에 각각 투자했을 때",ylab='가치(단위:억 원)',xlab='기간',ylim=c(7e+07,10e+08)) lines(date,chaegwon,type='l',col='blue') # 채권 벤치마크 abline(h=2e+08,col='red') # 원금선 lines(date,fixed[,3],type='l',col='navy') # 정액 투자법의 평가액 출력 legend('topleft',legend='정액',col='navy',pch='l') # 정액 투자법 범주 출력

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

아래에는 전체 포트폴리오에서 주식 보유 비중을 나타낸 그래프입니다. 지난 번 포스트에서 안 알려드려서 이번에 알려드리기로 했습니다. 다른 전략들 코드가 없으시다면 지난 포스트를 보고 먼저 실행해주시면 됩니다.

plot(date,maib[,1]/maib[,3]*100,ylim=c(0,100),type='l',main='주식-채권 비중', ylab='주식보유%',xlab='기간',col='green') # 매입 보유법의 주식 보유 비중 abline(h=50,col='purple') # 정률 투자법의 주식 보유 비중 lines(date,maib[,2]/maib[,3]*100,col='blue') # 변율 투자법의 주식 보유 비중(매입보유법의 반대) lines(date,100000000/fixed[,3]*100,col='purple') # 정액 투자법의 주식 보유 비중) legend("topleft",legend=c('매입','정률','변율','정액'),col=c('green','purple','orange','navy'),pch='l') grid() # 그래프 뒤의 점선 출력

 

읽어주셔서 감사드리고 보충해야할 점이나 궁금하신점 있으시면 댓글에 달아주시면 좋겠습니다.

[출처] https://m.blog.naver.com/jk940/221442437947

 

 

 

본 웹사이트는 광고를 포함하고 있습니다.
광고 클릭에서 발생하는 수익금은 모두 웹사이트 서버의 유지 및 관리, 그리고 기술 콘텐츠 향상을 위해 쓰여집니다.
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 오라클 기본 샘플 데이터베이스 졸리운_곰 2014.01.02 87085
공지 [SQL컨셉] 서적 "SQL컨셉"의 샘플 데이타 베이스 SAMPLE DATABASE of ORACLE 가을의 곰을... 2013.02.10 79300
공지 [G_SQL] Sample Database 가을의 곰을... 2012.05.20 96035
158 [기계학습][머신러닝] [인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습 file 졸리운_곰 2025.03.14 1340
157 [기계학습][머신러닝][딥러닝] 머신러닝 하루 만에 배우려고 하지 마라 file 졸리운_곰 2025.03.09 1206
156 [DeepLearning] Learning to generate lyrics and music with Recurrent Neural Networks : 순환 신경망을 사용하여 가사와 음악을 생성하는 방법 배우기 file 졸리운_곰 2024.11.29 1009
155 [tensorflow 1.13 1.x 버전 설치법] [TensorFlow] Anaconda 가상환경 이용하여 TensorFlow GPU 설치 졸리운_곰 2024.01.08 1575
154 [AutoML][AutoKeras] [OSS] AutoKeras로 자동학습(AutoML) 하기 file 졸리운_곰 2023.07.02 1566
153 [Tensorflow 2.0] 모델 저장하고 불러오기 졸리운_곰 2023.05.21 1009
152 [pytorch] Pytorch에서 학습한 모델 저장 및 불러오기 졸리운_곰 2023.05.21 1829
151 [pytorch] Using BERT with Pytorch file 졸리운_곰 2023.03.06 1089
150 [pytorch] Full NMT model from pretrained BERT file 졸리운_곰 2023.03.06 938
149 [기계학습][딥러닝] PyTorch Hello World 졸리운_곰 2023.02.12 1235
148 [기계학습] [번역] TensorFlow Lite 튜토리얼 3 부 : Raspberry Pi의 음성 인식 졸리운_곰 2022.11.18 1107
147 [기계학습] [번역] TensorFlow Lite 튜토리얼 2 부 : 음성 인식 모델 교육 졸리운_곰 2022.11.18 1202
146 [기계학습] [번역] TensorFlow Lite 튜토리얼 1 부 : Wake Word 기능 추출 졸리운_곰 2022.11.18 1062
145 [기계학습][딥러닝] Generative Adversarial Net (GAN) PyTorch 구현: 손글씨 생성 file 졸리운_곰 2022.11.18 1004
144 [기계학습][딥러닝] Flask를 이용하여 파이토치를 REST API로 베포하기 file 졸리운_곰 2022.11.12 1016
143 [기계학습][머신러닝][딥러닝] Vanilla GAN file 졸리운_곰 2022.11.08 814
142 [기계학습][머신러닝][딥러닝] Generative Adversarial Net (GAN) PyTorch 구현: 손글씨 생성 file 졸리운_곰 2022.11.08 1426
141 [기계학습][머신러닝][딥러닝] DCGAN 튜토리얼 file 졸리운_곰 2022.11.08 1022
140 [PyTorch] pytorch 기본 문법 및 코드, 팁 snippets file 졸리운_곰 2022.10.20 1067
139 [tensorflow] [인공지능] TensorFlow GPU 동작 확인 방법 file 졸리운_곰 2022.09.04 1011
대표 김성준 주소 : 경기 용인 분당수지 U타워 등록번호 : 142-07-27414
통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호 출판업 신고 : 수지구청 제 123호 개인정보보호최고책임자 : 김성준 sjkim70@stechstar.com
대표전화 : 010-4589-2193 [fax] 02-6280-1294 COPYRIGHT(C) stechstar.com ALL RIGHTS RESERVED