[금융 데이터 분석] 코스피 데이터 수익률 계산

주가 지수는 상장된 종목들의 평균적인 움직임을 의미, 지수에 투자했을때의 수익률은 지수수익률 혹은 시장수익률이라고 정의하며 이는 최소한의 기대치로 다른 알고리즘과의 수익률을 비교하는 벤치마크로 사용

→ 투자 결과 10%의 이익을 얻었더라도 시장 수익률이 20%이면 기대에 못미치는 투자.

import pandas as pd

kospi = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/금융데이터 분석을 위한 파이썬 판다스/data/kospi.xlsx',usecols=[0,1],index_col=0,parse_dates=True)
kospi = kospi.sort_index()
수익률 = kospi.iloc[-1,0]/kospi.iloc[0,0]

print((수익률-1)*100)

→ 47.081377547502036

• 데이터 프레임에서 종가 컬럼만 뽑아온다. 인덱스는 날짜 인덱스로 지정
• 날짜 순으로 데이터 정렬
• 수익률을 계산한다 . 가장 마지막 날짜의 종가(매도가)에서 첫 날짜의 종가(매수)를 나누어 준다.
• 원금을 제외한 수익률을 출력

연복리수익률(Compound Annual Growth Rate,CAGR)

: 투자 기간을 고려한 수익률

(최종 자산/ 최초 자산) **(1/투자기간) - 1

2020-01-02에서 2021-08-31까지의 수익률 계산

diff = (kospi.index[-1] - kospi.index[0])
투자기간 = diff.days/365 #연도로 단위 변환
cagr = 수익률 ** (1/투자기간) - 1
print(cagr)

→ 0.26111719470122585

수익률 시각화

kospi_return = kospi['종가']/kospi.iloc[0,0]

df = pd.DataFrame(kospi_return)
df.index.name = ""
df.plot(figsize=(12,5))

'금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스' 책을 참고하여 작성되었습니다.