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Hierarchical Risk Parity(HRP) 2. HRP Algorithm의 절차. Hierarchical Risk Parity (HRP)의 핵심 전략은 - 여러 번에 걸친 weight allocation을 - 자산 간 상관관계에 기반한 Clustering을 통해 수행하는 것 이라고 본다. (만든 사람은 어떨지 모르겠으나 말이다.) 아무튼 이와 같은 과정은 다음 세 가지 단계, Stage 1: Tree Clustering Stage 2: Quasi-Diagonalization Stage 3: Recursive Bisection 을 통해 수행된다. 위의 세 stage는 각각 다음과 같은 역할을 수행한다. Stage 1: 공분산행렬에 기반한 Clustering을 수행한다. Stage 2: Weight Alloction을 쉽게 하기 위해 Asset을 Clustering 결과에 따라 재배열한다..
Hierarchical Risk Parity(HRP) 1. Introduction 및 다른 Risk Parity 전략들 Hierarchical Risk Parity(HRP)에 대해 알아보려고 한다. 내 생각엔 꽤나 좋은 risk 분배 방법인 것 같은데, 아직 한국어로 이를 설명한 글이 없었다. 그래서 한국어로 HRP 알고리즘의 특징에 대해 간단히 설명해보고, 이 알고리즘이 어떠한 방식을 통해 risk를 분배하는지 알아보려고 한다. 먼저 HRP에 대한 아이디어를 처음 고안한 De Prado(2016)의 논문을 보도록 하겠다. 아래 링크를 따라서 논문을 다운로드하면 된다. 근데 영어 + 수식 + 코드 snippet으로 글을 적어놔서, 이해하기 어려울 수도 있겠다. (일단 나는 어려웠다.) 그래서 우선 이 글을 읽어본 후, 아이디어가 마음에 든다 싶으면 따로 글을 읽어보는 걸 추천한다. López de Prado, Marcos..
1. Class 'Strategy' 1.1. 도입. 우선 Backtest를 위한 Strategy를 먼저 만들어 보겠다. Backtest는 - 특정 전략을 - 주어진 과거 데이터를 통해 - 성과를 측정하는 것으로 정의할 수 있다. 이때 성과를 측정하는 것은 1) 매일마다 자신의 Strategy를 통해 각 자산 별 balance(잔고, 자산 A 얼마만큼, 자산 B 얼마만큼 식으로.) 조절. (년/월/일/시/분 등등 다른 단위도 가능. 2) Historical data(과거 데이터)를 각 자산 별 balance에 대입, 각 자산별 / 자산 전체 평가액 측정. 3) 주어진 기간동안 1)~2)를 반복. 누적된 데이터를 통해 전략의 performance 평가. 의 식으로 이루어지므로, 성과를 측정하려면 ‘특정 전략’과 ‘주어진 과거 데이터’가 필수적..
0. 목표 (financial portfolio rebalancing & backtesting by python) 파이썬을 통해 포트폴리오 리밸런싱을 해보고, 그 성과를 구현해보자. 최종적인 목표는 '엔터키 한 번으로 전략, 리밸런싱 주기, 투자 유니버스의 size'에 따른 성과를 Backtest하기인데, 이를 위해서는 최소 3가지의 Class가 필요하다. (cf. Class : 객체의 속성attribute과 기능method로 구성된, 파이썬에서 객체를 표현하기 위한 방법. 자세한 건 구글에 'python 클래스' 검색.) 우선 이 Class에 대해 설명해보고, 각 Class를 어떻게 구현하는지 설명해보려 한다. 1. strategy, rebalnce cycle, investment universe를 바꿀 수 있는 Backtest class 만들기. - Class ‘Backtest’는 주어진 portfolio에 따라..
목차 한 번씩 다 읽어보고 느낀 점. 공부할 거 너무 많다. 근데 다 한번쯤은 읽긴 해야 할 것 같다. 그래서 너무 무섭다. 이 다음에는 책의 텍스트를 한번 쭉 훑어볼 생각이다. 각 책이 어떤 내용을 담고 있는지, 책과 책 사이에는 어떤 관계가 있는지 등등을 파볼 생각이다. 책 자체가 진짜 잘 만든 것 같다. 평소에 공부하면서 궁금했던 부분들이 많이 들어있고, 이들 간의 관계들도 확실히 짚을 수 있을 것 같아서 기대된다. 책을 보면서 특히 공부하고 싶은 부분들이 있는데, 대표적인 게 밑에 있는 것들이다. - 5권 금융공학개론에서 파생상품의 Pricing. 다른 분들보다 내가 금융 쪽이 딸려서 그런가, 잘 배워두고 싶다. 생각해보면 포트폴리오를 묶어놓은 거도 일종의 파생상품이잖아. 요즘 Risk Parity를 공부하고 있는데, 파생상품의 가치..
최병선 금융공학 VIII - 베이지안 방법론 목차 8권은 베이즈 방법론이 금융공학에서 어떻게 다루어지는지에 대해서 배운다. 베이지안 통계학에 대해서 다룬 뒤, 이것이 어떻게 금융과 결합하는가, 금융 모델을 구축할 때 이와 같은 베이지안 방법론이 어떻게 쓰이냐 등등을 배운다. 근데 진짜 컴퓨터 하드웨어/소프트웨어의 발전이 금융 쪽에도 많은 영향을 주는 것 같다. 8권 서문에서도 그 얘기를 하고 있다. 이론적으로 상상만 했던 것들이 현실에 구현되고 있다는 얘기가 특히 와닿는다. 사실 베이즈도 그렇고, 다변량통계도, 딥러닝도, 데이터 모으는 것도 하드웨어/소프트웨어의 발전 없이는 불가능했던 거잖아. 그래서 또 여기가 블루 오션 아닌가…. 하는 생각도 든다. 아직 아무도 가본 적이 없는 길이라 (갈 수 없었던 길이 맞겠다) 연구할 게 많은 분야잖아. 그렇게 생..
최병선 금융공학 VII - 수치해석 목차 컴퓨터를 무조건 써야 하기 때문에 과학적컴퓨팅에 대해서도 배워야 한다는 스탠스. 컴퓨터개론 교수님께서도 IT가 다른 분야의 기초과학처럼 될 거라는 말씀을 했는데, 그 말씀과 비슷한 논지의 얘기인 것 같다. 개인적으로 나도 동의하는 바이다. IT 쪽 공부하면 공부할 수록 다른 분야의 지식도 깊어지는 경험을 자주 했거든. 어떤 분야든 대부분의 계산을 컴퓨터로 하니 말이다. 이제 목차 보자. 1장은 서론이다. 과학적 컴퓨팅에 대한 설명, 함수의 근사, 모델 추정에 있어 컴퓨터가 갖는 근본적인 오류(소수점 등)에 대해 다룬다. 2장은 직교함수에 대해 다룬다. 근데 직교함수를 내가 공부해본 적이 없어서… 어떤 걸 배우는 건지를 아직은 잘 모르겠다. 직교기저, Legendre/Chebyshev/Laguerre/He..
최병선 금융공학 IV -통계적 시뮬레이션 목차 금융공학 4: 몬테 카를로 시뮬레이션의 목차, 전반적인 흐름에 대해서 알아본다. 5권도 이런 식으로 해봤는데, 의외로 분량이 많이 나와서 페이지를 따로 팠다. 목차를 읽기 전에 머릿글을 읽어봤다. 머릿글에서는 비선형모형(nonlinear model)에 대한 중요성을 강조하면서 글을 시작한다. 기존의 선형모형(linear model) 대신에 비선형모형을 통한 문제 해결이 점차 늘어날 것이고, 이를 위해 알아야 할 것들이 시뮬레이션기법(4권) 수치해석기법 (7권. 찾아보니 수치해석학 := ‘어떤 함수나 방정식의 해를 컴퓨터를 이용해 수치적으로 근사해서 구하는 알고리즘 등을 연구하는 학문’ 이라고 한다.) 베이지안기법 (8권) 등이라고 한다. 생각해보니까 이분 진짜 엄청나시다. 나도 살면서 이렇게 책 4권 다..
최병선 금융공학 V - 금융공학 개론 목차 책은 5(금융공학개론), 4(몬테카를로), 7(수치해석), 8(베이지안)의 순서로 이루어진다. 5권 금융공학개론에서는 금융공학 전반에 대한 걸 배운다. 1장 서론 에서 금융공학의 목적, 책의 목적에 대해서 알아본 뒤, 2장 금융경제학 에서 금융에 대한 전반적인 지식(포트폴리오, 투자전략, CAPM, 리스크 등)에 대해 배운다. 3장 금융파생상품의 가치평가를 맛보기 부터는 금융파생상품에 대한 것들을 다룬다. 3장에서는 4장~13장까지의 내용에 대한 설명들을 하는 것 같다. 들어가기 전에~ 이런 느낌으로 말이다. 자산가치평가, 위험중립확률, 마팅게일, 연속시간모형/확률미분방정식 에 대한 내용들을 다루는데, 이들 각각이 4장 자산가치평가 7장 확률과정론 8장 마팅게일 기초 10장 확률미분방정식 등에 대응된다...
최병선 저 금융공학 4권 목차 우선 각 책의 목차부터 보자. 금융공학 5: 금융공학개론(임의로 붙인 이름이다)부터 보겠다. 금융공학 V :Introduction to Financial Engineering with R [목차] 1장 서론 2장 금융경제학 3장 금융파생상품 가치평가를 맛보기 4장 자산가치평가의 근본적 정리 5장 이항나무모형과 실물옵션 6장 확률론의 기초 7장 확률과정론의 기초 8장 마팅게일의 기초 9장 확률미적분의 기초 10장 확률미분방정식의 기초 11장 Black-Scholes방정식 12장 동치마팅게일측도 13장 금융시계열분석 입문 이다. 보기만 해도 아찔해지는 이름이다. 그 다음엔 금융공학 4: 몬테카를로 시뮬레이션(역시 임의로 붙였다.)를 보자. 금융공학 IV: Monte Carlo Methods for Finan..

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