파이썬 퀀트투자 쉽게하기 - 10. 전체 코드(마지막)

 

저 PBR 주식을 선별해서 퀀트투자 백테스트를 할 수 있는 전체 코드입니다.

 

개인 사정상 강의를 계속 올리기 위한 시간이 충분치 않아서 급하게 마무리하게 됨을 이해하여 주시기 바랍니다.

 

아래 코드에 주석으로 설명을 달았으니 참고하시기 바라며, 혹시라도 모르시는 부분이 있으면 댓글로 질문해 주시기 바랍니다.

 

 

from pykrx import stock
import pandas as pd
import numpy as np
import os
 
# 백테스트 할 날짜를 생성하기
def make_date_list(m, d):
    date_list = []
    for y in range(2003, 2021):
        day = str(y) + str(m) + str(d)
        b_day = stock.get_nearest_business_day_in_a_week(date=day) #휴일이면 근처의 영업일로 변경
        date_list.append(b_day)
    return date_list
 
# 실제 투자한 회사별 수익률 구하기
def row_pbr_company(date, date2):
    codes = stock.get_market_ticker_list(date)
    corp = []
    for code in codes:
        name = stock.get_market_ticker_name(code)
        corp.append([code, name])
    df1 = pd.DataFrame(data=corp, columns=['code', '종목명'])
    df1 = df1.set_index('code')
 
    df_f = stock.get_market_fundamental_by_ticker(date) #PER, PBR, DIV,...
    df_c = stock.get_market_cap_by_ticker(date) #종가
 
    df_c2 = stock.get_market_cap_by_ticker(date2) #1년 후 종가
    df_c2 = df_c2[['종가', '상장주식수']]
 
    df = pd.merge(df1, df_c, left_index=True, right_index=True)
    df = pd.merge(df, df_f, left_index=True, right_index=True)
    df = pd.merge(df, df_c2, left_index= True, right_index=True)
 
    df = df[['종목명','종가_x', '상장주식수_x', 'PBR', '종가_y', '상장주식수_y']]
    df.columns = ['종목명', '종가', '상장주식수', 'PBR', '1년후종가', '1년후상장주식수']
    df['상장주식수변동'] = df['1년후상장주식수'] - df['상장주식수']
 
    df = df[df['PBR'] > 0] # PBR 0이상만 구하기
    df['pbr_rank'] = df['PBR'].rank()
    df = df.sort_values(by=['pbr_rank'])
 
    df = df.iloc[:20] #종목개수
    df['수익'] = df['1년후종가'] - df['종가']
 
    df['수익'].loc[df['상장주식수변동'] < 0] = df['1년후종가'] * (1 + df['상장주식수변동'] / df['상장주식수']) - df['종가']
 
    df['수익률'] = (df['수익'] / df['종가'])
    df['투자년도'] = np.array([date]*len(df))
 
    return df
 
# 연도별 수익률 구하기
def row_pbr(date, date2):
    codes = stock.get_market_ticker_list(date)
    corp = []
    for code in codes:
        name = stock.get_market_ticker_name(code)
        corp.append([code, name])
    df1 = pd.DataFrame(data=corp, columns=['code', '종목명'])
    df1 = df1.set_index('code')
 
    df_f = stock.get_market_fundamental_by_ticker(date)  # PER, PBR, DIV,...
    df_c = stock.get_market_cap_by_ticker(date)  # 종가
 
    df_c2 = stock.get_market_cap_by_ticker(date2)  # 1년 후 종가
    df_c2 = df_c2[['종가', '상장주식수']]
 
    df = pd.merge(df1, df_c, left_index=True, right_index=True)
    df = pd.merge(df, df_f, left_index=True, right_index=True)
    df = pd.merge(df, df_c2, left_index=True, right_index=True)
 
    df = df[['종목명', '종가_x', '상장주식수_x', 'PBR', '종가_y', '상장주식수_y']]
    df.columns = ['종목명', '종가', '상장주식수', 'PBR', '1년후종가', '1년후상장주식수']
    df['상장주식수변동'] = df['1년후상장주식수'] - df['상장주식수']
 
    df = df[df['PBR'] > 0]  # PBR 0이상만 구하기
    df['pbr_rank'] = df['PBR'].rank()
    df = df.sort_values(by=['pbr_rank'])
 
    df = df.iloc[:20] #종목 개수
    df['수익'] = df['1년후종가'] - df['종가']
 
    df['수익'].loc[df['상장주식수변동'] < 0] = df['1년후종가'] * (1 + df['상장주식수변동'] / df['상장주식수']) - df['종가']
 
    df['투자년도'] = np.array([date] * len(df))
 
    df = df.iloc[:20] #종목 개수
    df['수익률'] = (df['수익'] / df['종가'])
    df['투자년도'] = np.array([date]*len(df))
 
    p = df['수익률'].mean()
 
    result = []
    result.append([date, date2, p])
 
    df_t = pd.DataFrame(data=result, columns=['투자일', '1년후', '수익률'])
    return df_t
 
# 투자 시작년도부터 마직막 년도까지 반복
def inverst_years(date_list):
    for n in range(len(date_list)):
        if n < len(date_list)-1:
            date = date_list[n]
            date2 = date_list[n+1]
 
            if n == 0:
                df_t = row_pbr(date, date2)
                df = row_pbr_company(date, date2)
 
            else:
                df_t = pd.concat([df_t, row_pbr(date, date2)])
                df = pd.concat([df, row_pbr_company(date, date2)])
 
    path2 = origin_path + folder_name + '\\저PBR(' + m + '월' + d + '일).xlsx'
    df.to_excel(path2)
    return df_t
    print(df_t)
 
test_days = ['4', '27'] # 매월 매수/매도일
 
for d in test_days:
    origin_path = 'C:\\Users\\passi\\Desktop'
    folder_name = '\\PBR백테스트(매월' + d + '일, PBR 0이상)(20개)'
    os.mkdir(origin_path + folder_name)
 
    # 월별로 테스트를 반복하여 결과 얻기
    for m in range(12):
        if m == 0:
            m = '01'
            # 연도별 날짜 List 만들기
            date_list = make_date_list(m, d)
 
            # 백테스트 구동하기
            df_t = inverst_years(date_list)
 
        else:
            m += 1
            m = '0' + str(m)
            m = m[-2:]
            print(m)
 
            #연도별 날짜 List 만들기
            date_list = make_date_list(m, d)
 
            #백테스트 구동하기
            df_t = pd.concat([df_t, inverst_years(date_list)])
 
 
    path = origin_path + folder_name + '\\저PBR 0이상 백테스트(종합 매월'+ d + '일 투자) 20개.xlsx'
    df_t.to_excel(path)