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무모한 도전-주식 인공지능 만들기/R 을 이용한 통계처리

다시한번 종목선정을 위한 여정 -8-

by 인터넷떠돌이 2021. 3. 16.
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안녕하세요?

 

이래저래 엉망진창인 상황에서 어떻게 해서건 간에 빠져 나오려고 하고 있는 중이기는 합니다만, 이게 상황이 녹녹치는 않은 문제점이 있기는 있습니다. 아무튼 간에 지난번 포스팅에 나왔는 이 ETF별로 결과가 다 같은 이상한 상황을 뭐라고 설명해야 할지는 아직도 모르겠습니다.

 

일단 어디서 에러가 나온 것으로 보이기는 하는데, 당췌 어디서 나온 것인지 지금으로서는 그렇게 딱하고 짚히는 데가 없습니다.

 

그리고 나서 다음으로 진행해 보아야 하는 것이 있는데, 바로 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 어떻게 해서건 간에 이제는 if문을 써서 일단 ETF에 있는 테이블이 한개인 경우는 어떻게 해서 기존의 것을 놓기만 하면 되기는 되었습니다.

 

문제는 바로 여기였습니다. 제가 제대로 이 ETF를 다루기 위해서는 데이터 베이스 안에 테이블이 여러개 있는데, 그걸 고려하지 못한 것이 문제였습니다. 일단 for loop를 2중으로 설치 하도록 합니다.

 

 

이렇게 해서 일단 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 먼저 테스트를 돌려서 이번에는 10분 가까운 시간이 걸린 것을 확인할 수 있었습니다.

 

일단 여기서 나온 결과입니다. 먼저 텍스트 파일로 나온 결과를 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 일단 엑셀로 열ㄹ어서 칸을 구분하도록 합니다.

 

그리고 나서 각각의 ETF별로 모아놓은 다음에 베타값을 내림차순으로 정렬하니까, 드디어 어느정도 쓸만하다 싶은 정도로 베타의 값이 나오는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

다만 ETF별로 그렇게 시원치 않은 수준으로 기울기가 나오는 경우도 보이기는 합니다. 이런 경우는 어떻게 설명해야 할지 모르겠습니다만, 그래도 이전보다는 나아졌으니, 제외하도록 해 봅니다.

 

그리고 나서 다음으로 있는 ETF에 대한 베타도 한번 계산을 해 보았습니다만, 여기서도 그렇게 쓸만하다는 생각이 들ㅇ 정도로 베타의 기울기가 크지는 않았습니다.

 

결국 정리해서 좀 쓸만하다는 생각이 드는 기울기 = 베타값만 모아서 정리를 해 보았습니다. 이렇게 하는 것으로 일단은 어떻게 하기는 했는데, 아무튼 간에 쓸만하다는 생각이 드는 결과물을 모으기는 모아 보도록 했습니다. 이제 다음 포스팅에서 이걸 어떻게 요리했는지에 대해서 다루도록 하겠습니다.

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