[FinanceDataReader] 주가 및 샤프비율 샤프지수(sharp) 계산

FinanceDataReader를 이용해서 주가를 확인하고 샤프지수를 계산해보겠습니다.

FinanceDataReader의 설치 및 기본 사용법이 필요하신 분은 1번 참조 부탁드립니다.

1. FinanceDataReader 설치 및 주가정보 확인(Skip가능)
2. 주가 수집
3. 샤프 비율 계산

4. 2022년 코스피의 샤프 지수 상위 Top 20

 

 

1. FinanceDataReader 설치(Skip가능)

https://yenpa.tistory.com/19

[FinanceDataReader] 설치 및 주식 주가 정보 가져오기(코스피, 코스닥)

 

2. 주가 수집

필요 라이브러리 import 하고 거래소 전체 회사 리스트를 저장합니다.

import FinanceDataReader as fdr
from datetime import datetime, timedelta
df_list=fdr.StockListing('KRX')

삼성전자의 주가를 2010-01-01부터 불러오겠습니다.

name='삼성전자'
df_filter=df_list.loc[df_list['Name']==name]
code=df_filter['Code'].values[0]
startdate='2010-01-01'
enddate=(datetime.now() + timedelta(days=-1)).strftime('%Y-%m-%d')

samsung=fdr.DataReader(code,startdate,enddate)
samsung

삼성전자의 일별 누적 수익률을 계산하겠습니다.

samsung['누적수익률']=((samsung['Change'] + 1).cumprod()-1)
samsung

삼성전자와 마찬가지로 KOSPI 정보를 2010-01-01부터 불러오고 수익률을 계산하겠습니다.

kospi=fdr.DataReader('KS11',startdate,enddate)
kospi['Change']=kospi['Close'].pct_change()
kospi['누적수익률']=((kospi['Change'] + 1).cumprod()-1)
kospi

 

3. 샤프 비율 계산

샤프 비율은 아래와 같이 계산됩니다.(출처 : fnwiki http://fnwiki.org/sharpe_ratio/)

Rp는 오늘 예제에서는 삼성전자의 주가를 사용하고, Rf는 코스피 지수를 기준으로 계산해보겠습니다.
계산을 위해서는 Rp의 표준편차가 필요합니다.

samstd=samsung['Change'].std()

삼성전자와 코스피의 수익률을 각각 저장합니다.

sam=samsung.loc[samsung.index=='2022-12-01','누적수익률'].values[0]
kos=kospi.loc[kospi.index=='2022-12-01','누적수익률'].values[0]

마지막으로 샤프 비율을 계산하겠습니다.

(sam/100-kos/100)/samstd

1.45라는 수치가 나왔네요

 

 

4. 2022년 코스피의 샤프 지수 상위 Top 20

코스피 전체 회사 리스트를 저장합니다.

kospi_list=df_list.loc[df_list['Market']=='KOSPI']

2022-01-01~2022-12-02의 코스피 지수의 누적 수익률을 구하고

2022-12-01의 데이터를 kos에 저장합니다. 

연초 대비 -17%가 계산이 됩니다.

startdate='2022-01-01'
enddate='2022-12-02'

kospi=fdr.DataReader('KS11',startdate,enddate)
kospi['Change']=kospi['Close'].pct_change()
kospi['누적수익률']=((kospi['Change'] + 1).cumprod()-1)
kos=kospi.loc[kospi.index=='2022-12-01','누적수익률'].values[0]
kos

 

그다음으로는 코스피의 각 회사별로 2022년의 주가를 불러와서

누적 수익률 및 표준편차를 구합니다.

결과를 result_all에 저장합니다.

import pandas as pd

df=pd.DataFrame(result_all)
df

 

상위 20개 회사만 구해보겠습니다.

top20=df.loc[df['누적수익률']!=0].sort_values('샤프지수',ascending=False).iloc[:20,:]
top20

삼천리 및 대성홀딩스 금양 등의 회사의 소르티노 지수가 높은 것을 알 수 있습니다.

 

 

그래프로 확인하겠습니다.

import plotly.express as px

top20_1=top20.sort_values('샤프지수')
fig=px.bar(x=top20_1['샤프지수'], y=top20_1['name'])
fig.show()

 

이상으로 샤프지수를 계산하고 2022년 샤프지수 상위 회사를 알아봤습니다.