1. 데이터 준비와 정제: 첫걸음
투자의 첫 단계는 데이터를 정리하는 데서 시작합니다. 완성도 높은 데이터 없이는 어떤 모델도 신뢰할 수 없기 때문이죠. 초보 투자자를 위해 간단한 주가 데이터를 활용한 실습을 준비했습니다. Pandas로 데이터프레임을 만들고 결측값 처리(dropna()), 중복 제거(drop_duplicates()), 값 대체(fillna()) 작업을 학습하면서 데이터를 가공해 봅시다. 간단한 예로 symbol, date, close_price가 담긴 CSV 파일로부터 데이터프레임을 생성합니다.
다음 코드는 몇 가지 기본 정제 작업을 보여줍니다:
import pandas as pd
# CSV 파일로부터 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 중복 제거
data = data.drop_duplicates()
# 결측값 확인 및 특정 값 채우기
data['close_price'] = data['close_price'].fillna(0)
# 필요한 컬럼만 선택
cleaned_data = data[['symbol', 'date', 'close_price']]
이처럼 단순하지만 체계적인 데이터 처리 단계를 통해 초보자도 훌륭한 투자 데이터를 준비할 수 있습니다.
2. 기초 투자 예측 모델: Scikit-learn 활용
데이터 정리가 끝났다면, 이제 머신러닝 기법을 활용해 간단한 투자 예측 모델을 실습해 봅시다. Scikit-learn은 머신러닝 입문자에게 적합한 도구이며, 초보자도 이해하기 쉬운 단순선형회귀 모델을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 이전 데이터를 학습하여 '다음 날 종가'를 예측합니다. 주요 단계는 데이터 분리(train_test_split), 모델 학습(fit), 예측(predict)입니다.
아래는 간단한 구현 예제입니다:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 입력 데이터(X)와 타겟값(y) 설정
X = cleaned_data[['close_price']].values
y = cleaned_data['close_price'].shift(-1).dropna().values
# 데이터 나누기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X[:-1], y, test_size=0.2, random_state=42)
# 모델 훈련 후 예측
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
이 방법은 초보 투자자가 실제 데이터를 다루면서 모델링 기본기를 익히기에 적합합니다.
출처 : Portfolio Project: Predicting Stock Prices Using Pandas and Scikit-learn / Dataquest
3. 백테스트와 결과 분석
모델이 예측을 수행했다면, 이제 그 성과를 검증하기 위해 백테스트를 해보아야 합니다. 백테스트는 과거 데이터를 활용해 투자 전략의 성과를 평가하는 과정입니다. 가상의 100만원 자본으로 특정 전략(예: 예측값 상승 시 매수)을 실행해보며 누적 수익률과 Sharpe Ratio 같은 성과 지표를 계산합니다.
다음은 간단한 구현 예입니다:
# 초기 자본 설정 및 수익률 계산
initial_capital = 1000000 # 100만원
returns = (predictions - X_test[:, 0]) / X_test[:, 0] # 예측 수익률
portfolio = (1 + returns).cumprod() * initial_capital
sharpe_ratio = portfolio.mean() / portfolio.std(ddof=0) # Sharpe Ratio 계산
누적 수익률 그래프를 그리거나 성과 지표를 기록하면서, 자신이 설정한 모델과 전략의 정확도를 냉정히 분석할 수 있습니다. 초보자도 이 과정을 통해 실전에서 모델 사용 가능성을 평가할 수 있습니다.
4. 슬리피지와 리스크 관리: 현실적인 투자 적용
현실에서는 거래 비용이나 슬리피지(주문 체결가 차이)가 수익률에 영향을 미칩니다. 초보자도 이를 고려하기 위해 거래당 비용 비율을 설정하고 수정 순수익을 계산해야 합니다. 예를 들어, 슬리피지를 계산하면 다음과 같습니다:
slippage = 0.001 # 슬리피지 비용 (0.1%)
adjusted_value = portfolio[-1] * (1 - slippage)
모든 시뮬레이션에서 리스크를 점검하며 거래의 현실성을 유지하는 것도 중요합니다. 데이터를 잘못 해석하거나 과적합된 모델은 위험 요소가 될 수 있습니다. "매매 횟수가 지나치게 높지 않은가?", "모델 성능이 높을 때만 작동 가능한 전략인가?" 같은 체크리스트로 리스크 관리에 도움을 받을 수 있습니다. 이러한 판단을 통해 초보 투자자도 실질적으로 적용 가능한 전략을 발전시킬 수 있습니다.