skfolio를 활용한 포트폴리오 최적화 구현: 현대 투자 전략의 구축, 테스트, 튜닝 및 비교
A Coding Implementation to Portfolio Optimization with skfolio for Building Testing, Tuning, and Comparing Modern Investment Strategies
TL;DR AI
2분핵심 요약
이 튜토리얼은 skfolio를 사용해 S&P 500 데이터로 현대적 포트폴리오 전략을 백테스트, 튜닝, 비교하는 방법을 보여줍니다.
S&P 500 가격을 불러와 수익률로 변환하고, 실제 평가에 맞게 시간 순으로 데이터를 분할하는 워크플로를 구성합니다.
EqualWeighted, InverseVolatility, MeanRisk, RiskBudgeting, HRP, NCO, Black-Litterman, Factor Model 등 기준형, 최적화형, 계층형, 강건형, 팩터 기반 방법을 비교합니다.
또한 scikit-learn과 GridSearchCV를 활용한 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝으로 위험을 통제하고 모델 선택을 개선하는 방법을 보여줍니다.