7. ETF간 상관관계 분석

앞에서 생성한 데이터를 이용하여 ETF간 상관관계를 분석합니다.

1. 특정조건 데이터 추출

date_cnt   = 0
amount_cnt = 0
total_cnt = 0
tic  = []
for idx,row in ticdf.iterrows():
    ticker    = row['ticker']
    first_day = row['first_day']
    last_amt  = int((row['last_close'] * row['last_volume']) / 1000000)
    if first_day > '2002-01-01':
        pass
    else:
        date_cnt = date_cnt + 1
    if last_amt < 10:
        pass
    else:
        amount_cnt = amount_cnt + 1
    if first_day > '2002-01-01' or last_amt < 10:
        pass
    else:
        total_cnt = total_cnt + 1
        tic.append(ticker)
        print("%4d %4s %s %6s" %(total_cnt, ticker, first_day, format(last_amt, ',')))

print("일자기준건수: ", date_cnt, "    금액기준건수:", amount_cnt, "    조건만족건수:", total_cnt)

ETF를 이용하여 퀀트전략을 수행 시 거래대금도 중요하지만 장기 시계열데이터의 확보도 무엇보다 중요합니다.

여기에선 10년이상 데이터가 존재하면서 일거래대금이 1000만달러 이상되는 ETF 데이터만 추출하려고 합니다.

수행결과 일자기준건수:  101건,   금액기준건수: 601건,   둘다 만족하는건수: 85건이 나왔습니다.

 

2. 상관관계 분석

targetdf = Closedf[tic].copy()
ok = targetdf.index >= '2002-01-01'
targetdf = targetdf[ok]
corrdf = targetdf.corr()

위 85건 데이터에 대해 상장일이 서로 다르므로 2002-01-01이후 데이터만 가지고 상관관계를 분석한다.

 

3. 분석 결과

85개 ETF간 상관관계

 

4. 약한 상관계수 데이터 추출

corrresultdf = corrdf.copy()
for i in range (0, len(corrdf)):
    for j in range (0, len(corrdf)):
        if (corrdf.iloc[i][j] > 0.2 or corrdf.iloc[i][j] < -0.2):
            corrresultdf.iat[i, j] = 0
corrresultdf = corrresultdf.round(2)
corrresultdf = corrresultdf.astype(str)
corrresultdf = corrresultdf.replace('0.0', '')

데이터 중 상관계수가 -0.2 ~ 0.2 사이의 약한 상관관계에 있는 데이터만 추출해본다.

 

5. 데이터 저장

corrresultdf.to_csv('drive/My Drive/ETF/ETFCorr02_211221.csv')

 

6. 상관계수 예시

ETF간 상관관계

SPY의 경우 상관관계가 낮은 ETF는 EWI와 EWZ으로 나타났다.

특이하게 EWI와 EWZ은 대부분의 ETF와 약한 상관관계를 보인다.  매우 흥미로운 결과이다!!   -> 혹시 내가 분석한 자료에 뭔가 문제가 있나 ??  -> 혹시 문제점이 보이게 되면 지적해주시면 감사~~

EWI : 이탈리아에 투자하는 ETF

EWZ : 브라질에 투자하는 ETF

 

7. 히트맵으로 그래프 표현

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(50,50))
sns.heatmap(data = targetdf.corr(), annot=True, fmt = '.2f', linewidths=.5, cmap='Blues')

앞의 ETF간 상관계수를 히트맵 그래프를 이용하여 그려본다.

heatmap 그래프

 

ETFCorr02_211221.csv

0.01MB