6.5.2 펀드 수익률과 요인 데이터 회귀분석

    앞서 파마-프렌치 요인을 구하는 예를 살펴봤는데, 이번에는 월간 3요인(Mkt-RF, SMB, HML)을 구하고 펀드의 수익률을 구한 후 이를 회귀분석해보자.

    # 'F-F_Research_Data_Factors' 요인 데이터 구하기 
    # famafrench 모듈을 임포트한다 
    import pandas_datareader.data as web 
    import pandas_datareader.famafrench as ff 
    import pandas as pd 
    
    # 이용 가능한 데이터셋을 구한다 
    datasets = ff.get_available_datasets( ) 
    
    # 월간 3요인(datasets[0])을 구한다 
    # 결과는 'F-F_Research_Data_Factors'이다 
    df_3_factor = datasets[ 0 ] 
    
    # 1980년 2월부터 2019년 6월까지의 요인 데이터를 내려받는다 
    ds_factors = web.DataReader( df_3_factor,'famafrench', start='1980-02-01', end='2019-06-30' ) 
    
    # ds_factors 변수를 출력한다 
    print( ds_factors ) 
    
    # 나중에 구할 펀드 수익률과 합치기 위해 인덱스 종류를 변경한다 
    ds_factors[ 0 ].index = ds_factors[ 0 ].index.strftime( '%Y-%m' ) 
    
    # ds_3_factors에 저장한다
    ds_3_factors = ds_factors[ 0 ]
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