Python : 벤치 마크 수익률 계산 방법, 예제, 구현

투자자 또는 거래자는 투자 전략의 성과를 벤치마크 지수와 비교할 수 있습니다. 벤치마크 반환이 무엇이며 Python을 사용하여 이를 백테스트 결과로 읽는 방법에 대해 설명합니다.

 

 

Python : 벤치 마크 수익률 계산 방법, 예제, 구현

 

 

벤치마크 수익이란

벤치마크 수익률은 특정 시장 또는 부문을 나타내는 지수의 성과를 의미합니다. 이러한 지수는 투자 전략 또는 포트폴리오의 성과를 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 투자자들은 종종 그들의 투자가 성과가 좋은지 나쁜지 판단하기 위해 그들의 수익을 벤치마크와 비교합니다.

예를 들어 주식시장에 투자하면 포트폴리오의 성과를 미국 증시의 벤치마크인 S&P 500 지수와 비교할 수 있습니다.

 

 

Python을 사용하여 벤치마크 반환을 백테스트 결과로 읽는 방법 

Python은 투자 데이터를 분석하고 투자 전략을 뒷받침하는 강력한 도구입니다. 이 섹션에서는 Python을 사용하여 벤치마크 반환을 백테스트 결과로 읽는 단계를 살펴보겠습니다.

 

 

1단계: 필요한 라이브러리를 가져옵니다 

첫 번째 단계는 필요한 라이브러리를 가져오는 것입니다. 우리는 판다와 너피 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 조작할 것이고, matplotlib 라이브러리를 사용하여 결과 그래프를 만들 것입니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

 

 

2단계: 데이터를 로드합니다

다음 단계는 데이터를 로드하는 것입니다. 벤치마크 지수에 대한 과거 가격 데이터가 포함된 CSV 파일을 사용할 예정입니다. CSV 파일에는 날짜 열과 벤치마크 일일 종가 열이 있어야 합니다.

data = pd.read_csv('benchmark_data.csv')

 

 

3단계: 일일 수익률을 계산합니다

data['daily_return'] = data['close'].pct_change()

다음으로 벤치마크에 대한 일일 수익을 계산하겠습니다. 우리는 가까운 가격을 계산의 기준으로 사용할 것입니다. pct_change() 함수를 사용하여 현재와 전일 종가의 백분율 변화를 계산합니다.

 

 

4단계: 연간 수익률을 계산합니다 

일일 수익률이 나오면 연간 수익률을 계산할 수 있습니다. group by() 함수를 사용하여 데이터를 연도별로 그룹화한 다음 prod() 함수를 사용하여 연간 수익률을 해당 연도 일일 수익률의 곱으로 계산합니다.

annual_returns = (1 + data.groupby(data.index.year)['daily_return'].prod()) - 1

 

 

5단계: 결과를 시각화합니다

결과를 시각화하기 위해 시간 경과에 따른 연간 수익률의 선 그래프를 만들 수 있습니다. 그래프를 만들기 위해 matplotlib 라이브러리의 plot() 함수를 사용합니다.

plt.plot(annual_returns.index, annual_returns)
plt.title('Benchmark Returns')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Return')
plt.show()

 

 

모든 것을 통합하세요

다음은 Python을 사용하여 벤치마크 반환을 백테스트 결과로 읽기 위한 전체 코드입니다:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('benchmark_data.csv')
data['daily_return'] = data['close'].pct_change()
annual_returns = (1 + data.groupby(data.index.year)['daily_return'].prod()) - 1

plt.plot(annual_returns.index, annual_returns)
plt.title('Benchmark Returns')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Return')
plt.show()

 

 

이 코드는 벤치마크 지수에 대한 과거 가격 데이터를 로드하고 일일 및 연간 수익률을 계산하며 시간 경과에 따른 연간 수익률을 나타내는 선 그래프를 만듭니다.

 

 

결론

벤치마크 반환이 무엇이며 Python을 사용하여 이를 백테스트 결과로 읽는 방법에 대해 논의했습니다. 이 게시물에 설명된 단계를 따라 투자 전략 또는 포트폴리오의 성과를 벤치마크와 비교할 수 있습니다. 이 정보는 투자 전략을 평가하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 때 매우 유용할 수 있습니다. 

투자 전략의 성과를 평가하는 데 벤치마크 수익이 유일한 요인이 되어서는 안 된다는 점에 유의해야 합니다. 투자자들은 또한 투자 결정을 내릴 때 위험과 변동성과 같은 다른 요소들을 고려해야 합니다.

Python은 투자 데이터를 분석하고 투자 전략을 백업하기 위한 강력하고 유연한 환경을 제공합니다. 투자자는 Python의 데이터 조작 및 시각화 라이브러리를 활용하여 벤치마크 수익률을 빠르고 쉽게 계산하고 시각화할 수 있으므로 투자 전략을 보다 쉽게 평가할 수 있습니다.

결론적으로, 벤치마크 수익률은 투자 전략 또는 포트폴리오의 성과를 평가하는 데 중요한 지표입니다. Python을 사용하여 이러한 수익을 계산하고 시각화함으로써 투자자는 투자 전략의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 더 많은 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.