1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 배우는 시계열 분석
Connected

연습 문제

자기상관을 활용한 인기 전략

주식의 한 가지 흥미로운 이상현상은 투자자가 뉴스에 과도하게 반응하는 경향이 있다는 점입니다. 큰 폭의 상승이나 하락 이후 주가는 되돌아오는 경향이 있어요. 이는 평균회귀로 설명되며, 큰 움직임 이후 가격이 이전 수준으로 되돌아가려는 경향이 약 일주일 정도의 기간에서 관측됩니다. 더 수학적으로 표현하면, 주식 수익률은 음의 자기상관을 보인다고 할 수 있습니다.

이 간단한 아이디어는 실제로 인기 있는 헤지 펀드 전략의 기반이 됩니다. 이 헤지 펀드 전략에 대해 더 궁금하시다면(물론 이후 학습에 필수는 아닙니다) 여기를 참고하세요.

이 연습에서는 2012년부터 2017년까지 MSFT 주식의 주간 수익률 자기상관을 살펴봅니다. 일별 가격이 담긴 DataFrame MSFT에서 시작해 .resample() 메서드로 주별 가격을 만든 뒤, 가격에서 수익률을 계산하세요. pandas의 .autocorr() 메서드를 사용해 자기상관을 구하고, 자기상관이 음수임을 확인합니다. 참고로 .autocorr() 메서드는 Series에서만 동작하며, 한 개 열만 있는 DataFrame이라도 DataFrame에는 작동하지 않습니다. 따라서 DataFrame에서 해당 열을 선택해야 합니다.

지침

100 XP
  • .resample() 메서드에 rule='W'를 지정하고 이어서 .last() 함수를 사용해 일별 데이터를 주별 데이터로 변환하세요.
  • .pct_change() 메서드를 사용해 주별 가격의 퍼센트 변화로 구성된 새 DataFrame returns를 만드세요.
  • DataFrame returns에서 종가 열인 'Adj Close' 시리즈에 대해 .autocorr() 메서드를 사용해 자기상관을 계산하세요.