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1. 승자/패자 효과란? 2021.08.04 - [ Quant] - [논문 리뷰] 한국 주식시장의 일간 승자/패자 효과 [논문 리뷰] 한국 주식시장의 일간 승자/패자 효과 강장구, 윤재선. 한국 주식시장의 일간 승자/패자 효과. 한국증권학회지 2020; 49(4): 565-588 DOI: https://doi.org/10.26845/KJFS.2020.08.49.4.565 일간 승자/패자 효과란? 일간 수익률 상위나 하위를 기록한.. capricorn8911.tistory.com 2. 논문과 유사한 조건으로 테스트 표본 대상 : 코스피, 코스닥 시장 상장기업 기간 : 2000.01 ~ 2021.07 관리종목, 투자유의종목, 거래정지종목 제외 종가 500원 미만 종목 제외 매월 말 리밸런싱 거래비용 X 3...

Quant 2021. 9. 7. 22:30

거래량 프리미엄 : 거래량이 높은 기업들이 낮은 기업들에 비해 높은 수익률을 보임 왜? Merton(1987)'s investors recognition hypothesis : 시장 내 불완전한 정보 → 긍정적인 방향의 충격 (거래량 증가) → 주식의 가시성 증가 → 추가 수요 상승 → 주가 상승 그렇다면 한국 시장에서도 거래량 프리미엄이 나타날까? 평소 대비 높은 거래량을 보이는 주식 매수 (Long) 평소 대비 낮은 거래량을 보이는 주식 매도 (Short) 거래량 판단 방법 매월 마지막 영업일의 거래량 기준 직전 50영업일의 거래량 분포의 상위 10% 이내 위치하고 있으면 고(高) 거래량 주식 하위 10%에 위치하고 있으면 저(低) 거래량 주식 표본 : KOSPI 상장주식 기간 : 2000.04 ~ ..

Quant 2021. 7. 30. 05:26

Wang, Zijun, The High-Volume Return Premium and Economic Fundamentals (February 1, 2020). Journal of Financial Economics (JFE), Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3571784 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3571784 요약 거래량 프리미엄은 향후 실물경기 성장 및 거시경제 지표를 설명하는데 강한 예측력을 보인다 (기타 주식 관련 팩터 및 경기 싸이클 변수 통제 유무와 상관없이) 기존 팩터 모델 및 경제 리스크 팩터로는 거래량 프리미엄을 설명할 수 없다. 주요 연구 주제 비정상적인 거래량과 향후 주가 수익..

Quant 2021. 7. 20. 06:16

I. Conditional Volatility Targeting 전략 (Bongaerts et al.) 논문 출처 : The Performance of Volatility-Managed Portfolios 1) 평상시 (unscaled risk exposure, I = 0) 2) 변동성 국면 (scaled risk exposure, I = 1) T-1 시점까지의 매월 변동성을 계산 (일간 수익률 기준) T-1월까지의 변동성 데이터를 5분위로 나눠서 T-1 시점의 변동성이 1분위(가장 높은 분위)에 해당하면 high volatility, 5분위에 해당하면 low volaitility, 2~4분위에 해당하면 medium volaitility 변동성이 낮은 국면에서는 레버리지 / 변동성이 높은 국면에서는 편입..

Quant 2021. 7. 5. 05:54

목표 : 이런 차트 만들기 필요한 데이터 : 2001년 1월 ~ 2019년 5월까지의 월별 PER과 주가 데이터 (Github에서 다운 가능) - 주가 : price.xlsx - PER : per.xlsx - 코스피200 포함 여부 : K200.xlsx 1. 모든 종목의 월별 PER 데이터 불러오기 & 시계열 형태의 데이터로 변환하기 Pandas 패키지의 pd.read_excel 함수를 이용하여 PER 데이터를 불러옵니다. # 패키지 불러오기 및 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd df_per = pd.read_excel('per.xlsx') 데이터가 잘 들어왔는지 head() 라는 함수를 통해 데이터 윗부분만 잘라서 간단히 확인할 수 있습니다 df_pe..

Quant 2019. 8. 29. 22:29