example/13-kor-momentum-portfolio.py

@@ -5,7 +5,6 @@ import statsmodels.api as sm
 import numpy as np
 import quantcommon
 
-# strategy/momentum에 구현
 # 모멘텀 포트폴리오. 최근 12개월 수익률이 높은 주식
 engine = quantcommon.QuantCommon().create_engine()
 

quantcommon.py

@@ -54,17 +54,3 @@ class QuantCommon:
             engine.dispose()
 
         return value_list
-
-    def get_price_list(self, interval_month):
-        engine = self.create_engine()
-
-        try:
-            price_list = pd.read_sql(f"""
-            select 날짜, 종가, 종목코드
-            from kor_price
-            where 날짜 >= (select (select max(날짜) from kor_price) - interval {interval_month} month);
-            """, con=engine)
-        finally:
-            engine.dispose()
-
-        return price_list

streamlit-quant/strategy/momentum.py

@@ -1,87 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-import statsmodels.api as sm
-import numpy as np
-import quantcommon
-
-
-def print_graph(values):
-    plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
-    g = sns.relplot(data=values,
-                    x='날짜',
-                    y='종가',
-                    col='종목코드',
-                    col_wrap=5,
-                    kind='line',
-                    facet_kws={
-                        'sharey': False,
-                        'sharex': True
-                    })
-    g.set(xticklabels=[])
-    g.set(xlabel=None)
-    g.set(ylabel=None)
-    g.fig.set_figwidth(15)
-    g.fig.set_figheight(8)
-    plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.2)
-    plt.show()
-
-# strategy/momentum에 구현
-# 모멘텀 포트폴리오. 최근 12개월 수익률이 높은 주식
-def get_momentum_top(count):
-    ticker_list = quantcommon.QuantCommon().get_ticker_list()
-    price_list = quantcommon.QuantCommon().get_price_list(interval_month=12)
-
-    price_pivot = price_list.pivot(index='날짜', columns='종목코드', values='종가')
-
-    # 가격 테이블에서 (가장 끝 행 / 가장 첫 행)으로 각 종목의 12개월 수익률을 구함
-    ret_list = pd.DataFrame(data=(price_pivot.iloc[-1] / price_pivot.iloc[0]) - 1,
-                            columns=['return'])
-    data_bind = ticker_list[['종목코드', '종목명']].merge(ret_list, how='left', on='종목코드')
-
-    # 12개월 수익률 열 순위를 구함. 지표가 높을 수록 좋으니 ascending=False
-    momentum_rank = data_bind['return'].rank(axis=0, ascending=False)
-    # 모멘텀만 가지고 순위 측정
-    price_momentum = price_list[price_list['종목코드'].isin(
-        data_bind.loc[momentum_rank <= count, '종목코드'])]
-    # 해당 종목들(모멘텀 상위 count 개)의 가격 그래프 확인
-    # print_graph(price_momentum)
-
-    # k-ratio(모멘텀의 꾸준함 지표)
-    # pct_change() 함수로 각 종목의 수익률 계산하고 수익률이 곗나되지 않는 첫 번째 행은 제외
-    ret = price_pivot.pct_change().iloc[1:]
-    # 로그 누적 수익률 계산
-    ret_cum = np.log(1 + ret).cumsum()
-
-    # x축은 기간
-    x = np.array(range(len(ret)))
-    k_ratio = {}
-
-    for i in range(0, len(ticker_list)):
-
-        ticker = data_bind.loc[i, '종목코드']
-
-        try:
-            y = ret_cum.loc[:, price_pivot.columns == ticker]
-            reg = sm.OLS(y, x).fit()
-            res = float(reg.params / reg.bse)
-        except:
-            res = np.nan
-
-        k_ratio[ticker] = res
-
-    k_ratio_bind = pd.DataFrame.from_dict(k_ratio, orient='index').reset_index()
-    k_ratio_bind.columns = ['종목코드', 'K_ratio']
-
-    k_ratio_bind.head()
-
-    data_bind = data_bind.merge(k_ratio_bind, how='left', on='종목코드')
-    k_ratio_rank = data_bind['K_ratio'].rank(axis=0, ascending=False)
-    momentum_top = data_bind[k_ratio_rank <= count]
-
-    k_ratio_momentum = price_list[price_list['종목코드'].isin(data_bind.loc[k_ratio_rank <= count, '종목코드'])]
-    print_graph(k_ratio_momentum)
-    return momentum_top
-
-if __name__ == '__main__':
-    print(get_momentum_top(20))