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[4장]ISL with R : QDA(이차판별분석)기초지식/ISL with R(통계학) 2023. 7. 20. 06:28
선형판별분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)과 이차판별분석(QDA: Quadratic Discriminant Analysis) LDA는 먼저 클래스 간의 분포가 정규분포를 따르며, 각 클래스가 다른 평균 동일한 분산을 가질 때 독립변수(x)를 여러 클래스(k 개의 클래스) 중 어디에 속하는지를 판별하는 방식이었다. 여기에서 각 클래스의 분산이 다를 수도 있다는 가정을 추가한 것이 QDA이다. QDA의 판별함수 도출(p>1인 경우) QDA의 판별함수를 계산할 때는 LDA의 판별함수 계산과정에서 "각 클래스별 다른 공분산 행렬"이라는 가정만 추가해 주면 된다.([4장]ISL with R : LDA(선형판별분석) 참조 ) QDA도 LDA와 마찬가지로 아래와 같은 베이즈 정리에서 ..
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NDF(NonDeliverableForward) : 역외선물환의 이해금융정보/03.외환(FX) 2023. 7. 18. 05:26
선물환의 일반적인 거래 방식 선물환은 일반적으로 아래 그림 1과 같은 과정을 거친다. 정해진 만기일에 정해진 환율로 통화간 결제를 약정한 뒤 만기일에 약정한 금액만큼의 원금을 그대로 주고받는다. 아래 그림 1에서 USD 달러를 매도하는 입장에서 만기일에 시장 환율이 오르면 가치가 올라간 USD 달러를 제 값을 못 받고 팔기 때문에 거래손실이 날 것이고, 시장 환율이 떨어지면 가치가 내려간 USD 달러를 고정된 가격에 팔 수 있기 때문에 거래이익이 날 것이다. 그림 1의 일반적인 선물환 거래의 원금은 보통 결제통화가 속한 국가의 은행 계좌를 통해 결제된다. 그림 1에서 USD 달러는 거래 당사자의 미국 계좌에서 결제가 일어나고, KRW 원화는 한국의 계좌(보통 한국은행 계좌)에서 결제가 이루어지는 것이다...
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유효듀레이션(Effective Duration)과 유효볼록성(Effective Convexity)금융정보/01.유가증권(주식 채권 등) 2023. 7. 16. 10:06
유효 듀레이션과 유효 볼록성 개념의 도입 듀레이션의 두 가지 의미: MacD 와 ModD와 채권의 볼록성: BOND CONVEXITY에서 알아본 듀레이션과 볼록성은 모두 일반적인 채권의 경우에는 잘 들어맞는다. 하지만 채권에 콜옵션이나 풋옵션이 붙어있는 경우를 생각해보자. 금리 변화에 대한 채권가격 변화를 알아내려면, 듀레이션과 볼록성 효과 외에 내재되어 있는 옵션의 가치를 추가적으로 모델링해서 채권가격변화에 녹여줘야 한다. 단순히 금리변화의 채권가격 변화에 대한 효과만 측정하는 듀레이션과 볼록성을 사용해서 채권가격 변화를 추정하기는 힘들다는 뜻이다. 옵션의 가치를 굳이 추가적으로 모델링하지 않고, 옵션이 내제된 채권의 듀레이션과 볼록성을 측정하기 위해서 등장한 개념이 유효 듀레이션과 유효 볼록성이다. ..
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채권가격과 금리의 관계식: 듀레이션과 볼록성의 효과금융정보/01.유가증권(주식 채권 등) 2023. 7. 16. 09:10
듀레이션(Duration)과 볼록성(Convexity)을 이용한 채권가격의 계산 문제 금리가 변화할 때 채권가격은 얼마나 어떻게 움직일까? 일반적으로 듀레이션과 볼록성을 반영하면 된다고 알고 있다. 하지만 듀레이션과 볼록성을 적용해서 채권가격과 금리의 관계식을 만드는 것은 또 다른 문제이다. 아래 그림 1 왼쪽 그림의 ① 만큼이 듀레이션이고 ② 만큼이 볼록성일까? 그 이전에 채권가격과 금리의 그래프가 아래 그림 1 왼쪽 같지 않고 오른쪽 같다면 듀레이션과 볼록성을 이용해서 관계식을 어떻게 만들 수 있을까? 채권가격과 금리의 관계식: 테일러 전개의 활용 채권가격과 금리의 관계는 함수를 사용해서 아래 식 1과 같이 나타낼 수 있다. 우리의 목적은 f 를 알아내는 것이다. f 가 어떻게 생겨먹은지 정확하게 알..
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채권의 볼록성: BOND CONVEXITY금융정보/01.유가증권(주식 채권 등) 2023. 7. 14. 08:09
금리변화와 채권가격의 실제 관계: 듀레이션과 볼록성(컨벡서티) 일반적으로 사용하는 수정 듀레이션의 의미는 "채권가격의 금리에 대한 민감도"이다. 정의를 식으로 쓰면 아래 식 1과 같다.(듀레이션의 두 가지 의미: MacD 와 ModD 참조) 위 듀레이션 식은 채권가격과 금리의 관계를 아래 그림 1의 왼쪽 그래프와 같이 선형적으로 가정한 식이다. 그런데 채권가격과 금리의 관계는 아래 그림 1의 오른쪽 그래프에 가깝다. 따라서 실제로 금리가 변화하면 그림 1의 오른쪽 그래프에서 확인할 수 있는 것처럼 ① 만큼의 변화 외에 ② 만큼 추가적인 채권가격 변화가 생긴다. 이는 채권가격이 "금리변화"에 추가적으로 반응했기 때문에 나타난 효과이다. 볼록성(Bond Convexity) 계산 채권가격이 금리변화에 얼마나 ..
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[4장]ISL with R : LDA(선형판별분석)기초지식/ISL with R(통계학) 2023. 7. 8. 07:25
로지스틱회귀 분석과 선형판별분석(LDA: Linear Discriminant Analysis) ISL with R 4 장에서는 로지스틱 회귀분석 외에 선형판별분석(LDA)라는 분류 분석을 소개한다. 로지스틱 회귀분석은 어떤 분포에 대한 가정없이 우도함수의 경사하강법을 통해서 회귀계수를 찾고 오즈(Odds)와 로짓(Logit)을 통한 판별을 했다. LDA 는 데이터의 분포가 정규분포를 따르며, 클래스별 공분산 행렬이 동일할 때 독립변수(x)를 여러 클래스(k 개의 클래스) 중 어디에 속하는지를 판별하는 방식이다. LDA는 추가적인 가정을 필요로 하지만 여러 클래스가 있는 경우, 표본이 작고 분포가 정규분포인 경우에는 로지스틱 회귀분석보다 효과가 좋다. 독립변수가 하나일 때(p=1) LDA는 확률에서 베이즈..
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파이썬 판다스(pandas) 데이터 합치기 concat&merge 활용금융퀀트/프로그램기초 2023. 6. 15. 06:49
concat 함수 활용 concat 함수 예제: 기초데이터 파이썬의 pandas 라이브러리를 이용하면, 기존의 데이터 아래쪽에(행 기준) 데이터를 붙일 수도 있고, 오른쪽에(열 기준) 데이터를 붙일 수도 있다. 이 때 사용하는 함수가 concat 이다. 함수의 사용을 위해서 아래 그림 1과 같이 종목코드와 종목명 컬럼을 공통으로 가지는 df1과 df2 의 데이터 예시를 생각해 볼 수 있다. df1은 종목코드, 종목명, 배당수익률로 이루어진 데이터이고, df2는 종목코드, 종목명, pbr 로 이루어진 데이터이다. concat 함수의 사용과 axis 옵션 df1, df2를 이용해서 concat 함수를 사용하면 아래 그림2와 같다. 앞에 오는 df1이 기준이 되는 데이터, df2가 붙일 데이터, axis는 데..
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PER PBR 활용08 : 산업별 PER PBR 분석하기(mysql 과 excel)금융퀀트/(퀀트)PERPBR활용 2023. 6. 13. 08:12
데이터 확인 PER PBR 활용07 : 기업별 산업코드 PER PBR 데이터 생성 프로그램 구조에서 우리는 testperpbr이라는 mysql 테이블을 만들었다. mysql 워크벤치에 접속해서 아래와 같이 명령문을 치면 그림 1과 같은 데이터를 확인할 수 있다. select * from testperpbr 아래 그림 2와 같이 mysql워크벤치에서 디스켓 모양을 눌러서 엑셀이나 csv 형식으로 데이터를 저장하면 아래와 같은 파일을 얻을 수 있다. MYSQL에서 query문을 통한 데이터 분석이 힘들다면 아래 업로드한 파일을 통해서 엑셀로 데이터 분석을 해도 된다. 간혹 엑셀이나 csv 형식으로 데이터를 저장하면 컬럼이나 데이터가 깨져서 저장되는 문제가 발생한다. 이는 encoding 문제로 python에..