[투자, python] 장기 투자 종목 찾아보기 _ 2. 채권 정보 가져오기, 분석

이전글

 

[투자, python] 장기 투자 종목 찾아보기 _ 1. 채권 ETF

 

 

 

 어떤 채권 ETF에 투자할지 분석하기 위해 몇가지 준비할게 있다.

과정을 크게 나누자면, 이런 세가지 절차로 보고자 한다.

 

1. 채권 ETF 데이터를 불러온다.

2. 금리 데이터를 불러온다.

3. 시각화 data로 분석한다.

 

각 과정에서 python과 회사에서 자주 사용하는 spotfire tool을 써보기로 한다.

spotfire가 개인적으론 차트 디자인도 그렇고, 참 마음에 들더라!

 

 

---

 

데이터 가져오기

 

1. 해외 ETF 가격정보 가져오기

 

 앞선 글에서 언급된, 미국 국채를 추종하는 ETF들의 가격 정보를 csv로 저장하도록 하자. 

찾아보니 해외 ETF의 데이터를 불러올 때는 yfinance라는 package를 사용하면 되는 것 같아서 바로 pip했다!

 

열심히 받는중

 

자잘한 DATA 폴더 생성 오류나, pip 오류를 제외한다면 아래 코드로 모두 받아올 수 있다.

ETF를 csv table로 저장해야 후에 분석하기 용이하니 결과물은 csv로 하도록 하자.

 

 

import pandas as pd
import yfinance as yf

# ETF 목록
etf_list = 
    "SHY",
    "VGSH",
    "IEF",
    "VGIT",
    "TLT",
    "VGLT",
    "UBT",
    "TMF",
    "TMF.U",
]


# 주가 데이터 가져오기
for etf in etf_list:
    df = yf.download(etf, start="2020-01-01", end="2023-10-26")

    # 데이터 저장
    df.to_csv(f"./data/{etf}.csv")

결과물이 잘 생성된 것으로 보인다.

 

 

2. 국내 ETF 가격정보 가져오기

 

마찬가지로 이번에도 동일하게 yfinance package를 이용해서 국내 ETF data를 불러오자.

이게 동일한 code로 돌려서 구해오려하니 좀처럼 구해지질 않았다.

그래서 찾아보니 아래와 같이 Ticker로 지정하여 종목 code를 인지한 상태로 불러와야 하더라.

국내 ETF는 운용사별로 특별히 구분하지 않고 Kodex의 3가지 상품만 불러오도록 하자. (하나는 인버스로 불러왔다. 투자는 안하겠지만 추세 확인 목적으로!)

 

import yfinance as yf

# 국내 주식 주식 티커 가져오기
tickers = ["304660.KS","308620.KS","304670.KS"]

# 국내 주식 가격 데이터 다운로드
df = yf.download(tickers)

# 각 종목의 Close 열만 선택
df = df[["Close"]]

# CSV 파일로 저장
df.to_csv("./DATA/domestic_stock_data.csv")

 

위의 코드를 실행하면 종목코드별로 국내 주식의 data를 불러올 수 있다.

새삼 참 편한 세상이라는 생각이 들기도 하고...?

 

 

3. 미국 연준(FED) 금리 데이터 불러오기

 

 금리에 따른 ETF 가격 분석을 위함이니 연준 금리의 데이터도 불러와야 한다.

이는 yfinance에도 없고, 어디에 있는지 여기저기 찾아봤는데... Fredapi라는 모듈을 이용해야 하며, api key를 직접 발급받아야 하더라 ㅠ

그래도 무료인 듯 하니 더 번거로운 방식으로 구하지 않기 위해 api key를 발급받아서 코드를 짰다.

 

from fredapi import Fred

# API 키를 설정합니다.
fred = Fred(api_key='여기에 API KEY 입력')

# 데이터를 가져옵니다.
df = fred.get_series("FEDFUNDS")

# column name을 수정합니다.
df.columns = ["date", "interest rate"]

# csv 파일로 저장합니다.
df.to_csv("./DATA/fedfunds.csv")

 

구글계정으로 쉽게 발급받을 수 있어서 다행이었다.

data는 이번 연준금리로 check해봤는데, 틀린 데이터를 불러온 것은 아닌 듯 했다.

 

 

반응형

 

---

 

분석과 투자방식 결정

 

 데이터를 불러왔으니 보고싶은 항목들에 맞춰서 데이터를 분석해보자.

 

 

시계열 data

 

시계열 ETF / 금리 chart

 

단순 시계열로 봤을때 금리의 지배적인 영향을 받는게 맞는 모습이다.

채권 ETF니 당연한 얘기일수도 있고... 특징이라면 환율과 국내 시장의 영향성때문일지, 해외와 국내의 ETF 경향성이 조금 다르게 나타난다는점이다.

 

 

 

 

 

상품별 금리와의 correlation

 

 

해외 ETF가 더 깔끔해보인다.

 

 국내 ETF는 비교적 Rsq가 높지 않고, 금리와의 선형성이 눈으로 봐도 나빠보인다.

미국 금리의 영향 외에도 환율과 국내시장 영향성이 있을 것으로 예상되며, 다만 해외 상품만 구매하는 것 보다는 Hedge 목적으로 1개정도는 추려서 포트폴리오에 넣는게 좋을 것 같다.

 

 해외 ETF Rsq가 국내 ETF 대비 양호하고, 금리와의 선형성이 잘 보이는 편이다.

추세가 금리와의 역상관관계로 뚜렷하게 보이니 기울기에 따른 투자상품을 고려해서 해외 상품으로 투자하는 것을 고려하기로 했다.

 

 

TLT와의 Correlation

 

TLT가 가장 거대한 규모의 bond ETF라서 기준으로 삼는다.

 

 TLT의 규모가 시장에서 가장 거대하기에 기준으로 쓰자면, 우선 해외 Reverage 상품인 UBT와 TMF 모두 선형성이 강하게 보인다. 따라서 채권의 상황을 잘 반영하고 있다고 고려하고, 두 상품 모두 구매하기로 한다.

 Hedge 목적의 국내 ETF의 경우 KODEX 30년 선물이 10년 선물보다 경향이 뚜렷한데, TLT의 경향을 따라가는쪽이 더 바람직하게 고려되니 30년 선물 상품으로 구매할 수 있도록 한다.

 

---

 

결론...?

 

2.5%까지 금리가 현시점에서 떨어질때의 예상.

 

 

투자의 목적을 고려해서 레버리지 비율을 늘려 TMF:UBT:KODEX 30년 선물을 3:1:1로 투자하기로 한다.

큰 금액은 아니겠지만, 월마다 분산투자할 수 있도록 하고,

무엇보다 중요한것은 금리가 장기적으로 떨어질것으로 예상한거라 혹시 오를것으로 예상되면 투자를 중단해야 한다.

목표 금리는 2.5%지만, 이는 향후 수정할수도 있겠다. 매 월 분산투자가 필요하니 일정표에 추가하도록 하자.

 

 ※ 비전문가의 생각일 뿐, 투자는 각자 알아서 합니다!