퀀트, 파이썬 / 야후 파이낸스로 삼성전자, 네이버, 카카오의 베타 구하기 / numpy, pandas, yahoo-finance 사용 - 야후 파이낸스 주가데이터 불러오기, 베타 구하기, 삼성전자 베타, Beta

 

*해당 코드는 파이썬으로 배우는 포트폴리오 서적의 코드를 인용하여 작성한 코드입니다.

 

베타는 증권시장 대비 해당 주식의 상대적인 변동비율을 뜻한다고 알려져 있다.

한국에 상장된 A라는 주식이 있다면, 해당 주식이 한국 주식시장과 비교해서 어떻게 움직이는지 보여주는 지표이다.

오늘은 야후파이낸스를 통해 수정주가를 불러온 후, 한국의 대표 종목인 삼성전자, 네이버, 카카오의 베타를 구해보고자 한다.

 

[KOSPI, 삼성전자, 네이버, 카카오 차트 현황]

 

*출처 : 야후파이낸스

 

[분석 조건]

 

* 기간 - 2015.01.01 ~ 2022.01.01

* 분석 가격 - 야후 파이낸스 수정주가 (Adj Close)

* 분석대상 - 1. 삼성전자 

                 - 2. 카카오

                 - 3. 네이버

* 파이썬 사용 패키지 : numpy, pandas, pandas-datareader 등등

 

[작성 코드]

 

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
 
# KOSPI200 = ^KS11
# 삼성전자 = 005930.KS
# 네이버 = 035420.KS
# 카카오 = 035720.KS
 
tickers = ['^KS11', '005930.KS', '035420.KS', '035720.KS']
price = pd.DataFrame()
 
for items in tickers :
    price[items] = web.DataReader(items, 'yahoo', start='01-01-2015', end='01-01-2022')['Adj Close']
 
 
# 야후파이낸스 주가 크롤링후 칼럼명 바꾸기
price = price.rename(columns ={ '^KS11' : 'KOSPI', '005930.KS':'삼성전자', '035420.KS':'네이버', '035720.KS':'카카오'})
 
 
returns = price.pct_change()
returns
 
covs = returns.cov()
cov_ms = covs.loc['KOSPI','삼성전자']
cov_mn = covs.loc['KOSPI','네이버']
cov_mk = covs.loc['KOSPI','카카오']
 
import math
var_K = returns['KOSPI'].var()
 
beta_s = cov_ms/var_K
beta_n = cov_mn/var_K
beta_k = cov_mk/var_K
 
print("삼성전자의 베타 : {0:0.4f}".format(beta_s))
print("네이버의 베타 : {0:0.4f}".format(beta_n))
print("카카오의 베타 : {0:0.4f}".format(beta_k))

 

[분석 결과]

 

삼성전자의 베타 : 1.1312
네이버의 베타 : 0.8382
카카오의 베타 : 0.8885

보이는 바와 같이 삼성전자, 네이버, 카카오의 베타를 찾아볼 수 있다.

해당 수치가 의미하는 바는 분석한 기간 내에서 삼성전자는 KOSPI 상승 시 그보다 더 많이 상승하였다는 의미이며, 네이버와 카카오는 KOSPI 상승 시 그보다 적게 상승하였다는 의미를 나타낸다.

 

 

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퀀트, 파이썬 / 삼성전자, 네이버, 카카오로 효율적 투자선 구하기 (Efficient Frontier) / numpy, pandas, se

 

해당 코드를 작성하면서 도움받은 도서가 궁금하시다면....

파이썬으로 배우는 포트폴리오 - YES24