퀸트 분석에 사용하는 패키지 정리

1. 데이터 수집

투자 전략을 세우려면 먼저 데이터를 확보해야 한다.

• yfinance
  야후 파이낸스에서 주식, ETF, 환율, 지수 데이터를 손쉽게 불러올 수 있다.

pip install yfinance

• pandas-datareader
  FRED(미 연준 경제지표), 월드뱅크, 일부 금융 데이터 제공

pip install pandas-datareader

• pykrx
  한국거래소(KRX) 데이터를 불러올 수 있는 라이브러리 국내 주식이나 ETF 분석을 할 때 꼭 필요하다.

pip install pandas-datareader

 

2. 데이터 처리와 분석

금융 데이터는 시계열 형태가 많다. 이를 다루려면 기본적인 데이터 처리 도구가 필요하다.

• pandas: 데이터프레임 형태로 시계열 데이터를 다루는 기본 라이브러리
• numpy: 수치 계산용이며 배열 연산과 확률분포 계산에 필수다
• scipy: 통계 분석, 최적화, 확률분포 관련 기능 제공

 

3. 시각화

데이터는 눈에 보이게 표현해야 의미가 있다.

• matplotlib: 가장 기본적인 그래프 도구
• seaborn: 시각적으로 깔끔한 고급 차트 제공
• plotly: 대화형 그래프 / 웹 블로그나 대시보드용으로 적합하다

 

4. 퀀트 분석 전용 라이브러리

퀀트 투자를 위해 특별히 설계된 도구들도 많다.

• quantstats: 포트폴리오 성과 분석 리포트 자동 생성, 샤프 지수 계산 등 지원

pip install quantstats

• ffn: 성과 지표, 효율적 프론티어 계산 기능 제공
• backtrader: 가장 널리 쓰이는 백테스트 엔진 중 하나이며 투자 전략을 코드로 구현해 과거 데이터로 검증할 수 있다.

pip install backtrader

• zipline: Quantopian에서 사용하던 백테스트 프레임워크. 현재는 유지보수는 활발하지 않다.