the small sided game · v. 머신러닝알고리즘기반매매전략 32 우량주100...

빅데이터분석을통한개미주식투자전략

국민대학교빅데이터 MBA 6기

목차

II 프로젝트 진행 계획

III 모델 평가 방법

룰ㄹIV

V 머신러닝 알고리즘 기반 매매 전략

I 주제 선정 배경

VI 결론

룰베이스 종목 선정 및 매매 전략

3

Ⅰ. 주제 선정 배경

무지, 조급증 몰빵, 과잉확신 존버, 손실회피편향

4

Ⅰ. 주제 선정 배경

II. 프로젝트 진행 계획

한국 주식 시장의 이해


한국 주식 시장의 이해■코스피 ■ 원달러환율


한국 주식 시장의 이해


주식 시장 분석 방법론

11

프로젝트의 목표프로젝트 추진 방향

최적의전략

알고리즘구현

최적의Feature선정

• 스마트 베타 방법론

• 수익성높은 주식 투자 전략 발굴

• 연계된 최적 머신러닝모델 개발

• 목표 수익율 : Index 대비 +5%

해외유명논문 및 서적

대중적인기술분석방법론

세계적전문가들의투자전략


백테스팅

머신러닝모델실험

12

ㅁKOSPI, KOSDAQ 상장 회사 정보( 총 2196개 )ㅁ재무제표 및 가치 지표 37종 선별(시가총액, 부채비율, 자사주비중, PER, PBR, PCR, PSR, GP/A, EV/EBIT 등)ㅁ주식 Data : 종목별 일별 주가(상장이후~현재) : (종목별 시가, 저가, 고가, 종가, 거래량)

회사명 종목코드 업종 주요제품 상장일 결산월 대표자명

BYC 001460 봉제의복 제조업메리야스,란제리 제조,도매/건축공사/부동산 임대,분양,공급

1975-06-02 12월 유 중 화

CJ CGV 079160영화, 비디오물, 방송프로그램 제작 및 배급업

영화상영,영화관 운영 2004-12-24 12월 서 정

DB손해보험 005830 보험업자동차보험,화재보험,해상보험,특종보험,장기보험

1973-06-28 12월 김정남

DGB금융지주 139130 기타 금융업 지주회사 2011-06-07 12월 김태오

DSR제강 069730 1차 철강 제조업와이어로프,각종 경강선,철선제품,PC강선,아연도 강연선 제조

2003-01-28 12월 홍하종

Date Close Open High Low Volume Code Company Up&DownRate

2005-04-27 71600 70300 71600 69100 63252 1040 CJ 0 0

2005-04-28 70800 71200 71800 70300 51750 1040 CJ -800 -1.11732

2005-04-29 70800 69300 71000 69300 74275 1040 CJ 0 0

2005-05-02 70000 70700 72000 69500 47003 1040 CJ -800 -1.12994

2005-05-03 67400 69400 70000 67400 120089 1040 CJ -2600 -3.71429

2005-05-04 69100 67500 69100 67500 47567 1040 CJ 1700 2.522255

2005-05-06 68500 69400 69500 68300 81522 1040 CJ -600 -0.86831

2005-05-09 67300 68500 68900 67000 111645 1040 CJ -1200 -1.75182

2005-05-10 66000 67500 67800 65800 112503 1040 CJ -1300 -1.93165

2005-05-11 68000 66300 68500 66300 122601 1040 CJ 2000 3.030303

사용 데이터


PBR(주가순자산율)1배

PER(주가수익율) 10배

ROE(자기자본이익율)10%


용어 설명

2

10

6

8

16

11

9

8

10

13

9

14

5

12

14

9

6

11

10

12

11

8

9

8

1

12월

11월

10월

9월

8월

7월

6월

5월

4월

3월

2월

1월

상향

하향

보합

상승 116회 하락 115회기간 18.1.2~18.12.11

Ⅲ. 모델 평가 방법

투자의 이해

100만원 투자 DAY1-50%

DAY2+50%

총수익율은?100


투자의 이해

100만원 투자 DAY2-50%

DAY1+50%

총수익율은?100

100만원 투자 -50% +50%

잔고는? 75만원(-25%손실)

50

50

100

50

25


투자의 이해

100만원 투자 -50%+50%

잔고는? 75만원(-25%손실)

50

10010075

75


투자의 이해


평가 메트릭

종목 선정 전략 테스트

방법론창시자

연평균수익율

종목 선정 기준

1 벤저민 그레이엄 15~20% ROA 5%이상 부채비율 50%이하기업중 PBR 낮은20~30개 기업 매수

2 제임스몬티어

20%이상 유동자산-총부채>시가총액*1.5세후이익>0 인 20~30개 기업매수

3 유진파마 20%이상 소형주(시가총액 하위 20%)만 매수PBR이 가장 낮은20~30개 매수, 단 PBR <0.2는 제외

4 그린블라트, 노비마라크스

10~20% 모든주식의 PBR, GP/A순위계산2개 순위를 더한 통합순위가 가장 높은 종목 30개 매수

5 조셉피오트로스키

20%이상 PBR최저 20%기업 투자F-스코어계산후 20~30개 기업매수

Ⅳ. 룰베이스 종목 선정 및 매매 전략

25

낮은 PBR

높은F-Score

높은 수익률

퀄리티 + 밸류 혼합 전략

26

Ⅳ. 종목 선정 및 매매 전략

27

운용기간 : 60개월(2013/12/02~2018/11/30), 승률 55%누적수익율 : 155.16%, 연환산수익율 30.31%,종목평균수익율 : 수익종목 40.41% vs 손실종목 -15.15%

퀄리티+밸류 혼합 전략(고F-Score+저PBR)


27

운용기간 : 11개월(2018/01/02~2018/11/30), 승률 50%누적수익율 : 22.55%종목평균수익율 : 수익종목 24.05% vs 손실종목 -14.16%


퀄리티+밸류 혼합 전략(고F-Score+저PBR)

• 60일 이격도의 상승률이 상위 30% 이내 드는 종목 (상승추세)

• 20일 평균 거래량 대비 당일 거래량이 크게 증가한 종목 (상위 10%)

• 베타지수 1미만 (변동성이 인덱스 보다 저조)

• 목표가 : 매수가의 15%, 손절가 : 매수가의 -15%

• 2일간 보유후 전량 매도


모멘텀 전략(절대+상대+변동성)

모멘텀이란?현재 주가와 일정 기간 전주가의 차이 또는 비율을나타낸 지표

운용기간 : 11개월(2018/01/02~2018/11/30), 승률 60%누적수익율 : 36.9%



운용기간 : 60개월(2013/12/02~2018/11/30), 승률 62%누적수익율 : 1,254.84%,연환산수익율 82.28%



26

248*5 248*16

Conv1d

1*3

124*16

Pooling

1*2

124*32

Conv1d

1*3

62*32

Pooling

1*2

62*48

Conv1d

1*3

31*48

Pooling

1*2

Fully Connected

1024

내일종가

종가시가고가저가거래량

V. 머신러닝 알고리즘 기반 매매 전략

248*16

Conv1d

1*3

124*32

Conv1d

1*3

62*48

Conv1d

1*3

31*64

Conv1d

1*3

31*64

Conv1d

1*3

16*64

Pooling

1*2

16*128

Conv1d

1*3

16*128

Conv1d

1*3

8*128

Pooling

1*2

CNN 모델

매도

매수

상승?

Y N


32

□ 우량주 100 종목 투자 결과

□ 매달 10종목 추천 투자 결과

□ 퀄리티+밸류 전략 투자 결과

선택종목 Index -18.8%

누적수익율 -11.1%

MDD -20.7%

샤프지수 -0.76


누적수익율 3.9%

MDD -17.7%

샤프지수 0.41

운용기간

From 2018.01.02

to 2018.11.30

KOSPI -15.4%

KODAQ -14.4%

CNN 알고리즘 적용 결과

선택종목 Index 1.5%


MDD -13.5%

샤프지수 0.91

28

입력 : 종가, 시가, 고가, 저가, 거래량 * 5일

내일종가

Fully

Connected


Hidden dim : 128

Hidden dim : 96

Hidden dim : 64

Hidden dim : 32

Hidden dim : 16

RNN 모델

매도

매수

상승?

Y N


32



MDD -16.0%

샤프지수 1.04






MDD -25.6%

샤프지수 0.83



MDD -18.7%

샤프지수 0.28

RNN 알고리즘 적용 결과

운용기간

From 2018.01.02

to 2018.11.30

KOSPI -15.4%

KODAQ -14.4%

30


앙상블 모델

내일 종가

매도

매수

상승?

Y N


32




MDD -18.3%

샤프지수 0.17

앙상블 알고리즘 적용 결과



MDD -21.1%

샤프지수 1.07





MDD -21.6%

샤프지수 0.28

운용기간

From 2018.01.02

to 2018.11.30

KOSPI -15.4%

KODAQ -14.4%

32


강화학습

N번후Update

Environment

주식데이터

Internal State

(탐험+예측)

데이터 축적

학습 train_xtrain_y

Action 예측

Action:매수,매도,관망

주식데이터, 리워드, Action

Reward: 수익율

Shuffle, Bundle

Observation

Agent


32

강화학습 적용 결과□ 우량주 100 종목 투자 결과


누적수익율 -3.2%

MDD -15.8%

샤프지수 -0.36



MDD -25.0%

샤프지수 -0.45





MDD -25.6%

샤프지수 0.57

운용기간

From 2018.01.02

to 2018.11.30

KOSPI -15.4%

KODAQ -14.4%

룰베이스 CNN RNN CNN+MLP+RNN 강화학습

퀄리티밸류

모멘텀 우량100 추천10퀄리티밸류

우량100 추천10 퀄리티 우량100 추천10 퀄리티 우량100 추천10 퀄리티

코스피 -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4% -15.4%

코스닥 -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4% -14.4%

인덱스 1.5% - -2.4% 9.8% 1.5% -2.4% -5.1% 1.5% -2.4% -13.9% 1.5% -2.8% 14.3# 1.5%

수익율 22.6% 36.9% 3.9% -11.1% 11.8% 2.6% 12.5% 17.9% 1.2% 2.9% 15.4% -3.2% 9.5% 1.4%

샤프지수

0.87 1.81 0.41 -0.76 0.91 0.28 0.83 1.04 0.17 0.28 1.07 -0.36 0.57 -0.45

MDD -44.8% -22.0% -17.7% -20.7% -13.5% -18.7% -25.6% -16.0% -18.3% -21.6% -21.1% -15.8% -25.6% -25.0%

Ⅵ. 결론

백테스팅 결과 요약

Ⅵ. 결론

동기간 국내 주식형 펀드 실적 비교

기간 누적수익률

2018.11 32.86%2018.10 -0.51%2018.09 14.41%2018.08 15.76%2018.07 11.95%

기간 누적수익률

2018.07~2018.11 32.86%

7월 RNN 모델로 시작

8월 중순 RNN-CNN 앙상블모델

10월 RNN-CNN 추천모델

12월 현재 RNN 추천모델

Ⅵ. 결론

실제 투자 실적

• 개미들을 위한 알파는 존재한다.

• 기존 퀀트 분석에 머신러닝 기법을 적용하면 더욱 안정된 모델을 만들 수 있음

• 머신러닝 활용시에는 재무상태가 튼튼하고 저평가 된 종목으로 운영 하면 효과 증대

• 모멘텀 팩터를 활용하면 단기 하락 증시에서 살아남을 가능성을 높인다.

• 단, 경기 사이클을 유심히 보며, 리스크를 대비하여 상관성이 적은 자산에 분산 투자

34

Ⅵ. 결론

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