1 of 56

안재혁, 조재경, 조지민

주가에 영향을 미치는 요소들과

주가의 상관관계 분석

2조

2

2 of 56

프로젝트 추진 동기

투자가이드, 증권사 리포트, 기사…

‘주식에 대한 말말말’은 참 많다.

​

​

그런데 그 수많은 말들이 ‘정말’ 맞는 걸까?

우리가 지금까지 배운 ‘파이썬’을 활용해서,

데이터를 분석해보면 어떤 결과가 나올까?

실제 데이터로 그 말들을 검증해보자!

그리고 결론을 실제 투자에 적용해보자..!

3 of 56

목차

01 프로젝트 개요

​

02 거래량과 주가의 상관관계

​

03 업종대표주와 업종평균주가의 상관관계

​

04 미국금융지표와 국내주가지수의 상관관계

​

05 문제점 및 인사이트

2

4 of 56

프로젝트 수행 목표

무엇을(What)

어떻게(How)

왜(Why)

​

과거 기사 및 증권리서치/분석리포트의 내용 검증 -

데이터를 수집 및 분석하여 시각화 및 검증

​

  1. 주식거래량 & 주가의 상관관계

​

  1. 업종대표주와 업종 평균 주가의 상관관계

​

  1. 미국 금융지표, 환율과 국내지수의 상관관계
  1. 한국거래소, investing.com 증권데이터 수집
  2. Colab, Jupyter notebook 활용하여 각자 로컬에서 구동, Cocalc를 활용하여 실시간 협업, 활용
  3. 상관계수 계산, 그래프 및 산점도를 활용하여 상관관계를 분석
  1. 직관적으로 알고만 있던 사실들을, 실제로 데이터를 통해 상관관계를 분석, 검증하기 위하여

​

  1. 분석을 통해 실제 투자에 활용할 인사이트를 획득하기 위하여

​

  1. 경제 상황에 변화(금리, 주가지수 상승/하락)가 있을 시, 과거 데이터에 기반하여 현재의 투자/행동전략을 수정하고 미래 예측에 활용하기 위하여

5 of 56

데이터 수집 경로

KRX 정보시스템 > 통계 > 기본 통계 > 주식 > 종목시세 > 개별종목 시세 추이

​

6 of 56

데이터 수집 경로

Investing.com > 과거 데이터

​

7 of 56

주요 데이터 변수

데이터 종류

사용 변수&단위

종목별 주가정보

제약,게임,화학 업종별 종목의 주가 변수:

“일자”(년-월-일), “종가”(원), “거래량”(주식수)

가공변수:

“sum20v”(20일 누적거래량), “MA20”(20일 종가 이동평균)

금융지표 정보

Kospi,Kosdaq : “일자”(년-월-일), “종가”

↪ 가공변수: “MA20”(20일 종가 이동평균)

Nasdaq: “일자”(년-월-일), “종가”

Dow Jones: “날짜”(년-월-일), “종가”

미국 10년 국채 금리: “날짜”(년-월-일), “종가”(%)

원달러 환율: “날짜”(년-월-일), “종가”(원/달러)

업종별 정보

코스피_의약품, 코스닥_제약, 코스피_화학,

코스피_서비스업, 코스닥_디지털컨텐츠 :

“일자”(년-월-일), “상장주식수”(주), “시가총액_금액”(원)

8 of 56

선정종목과 선정이유

​

제약

게임

화학

코스피

녹십자, 한미약품, 유나이티드제약

엔씨소프트,

넷마블, NHN

LG화학, 한화솔루션, SK케미칼, 금호석유, 진양화학, 이화산업, 진양산업

​

코스닥

코오롱생명과학, 셀트리온제약

데브시스터즈, 넥슨지티, 엠게임

​

선정이유

평소에 사람들이 들어봤을 만한 익숙한 종목의 데이터를 분석해보고 싶어서(지민)

평소에 관심있고 분석 시 재미가 있을 듯한 업종과 종목이라서(재경)

평소 관심은 있으나 이 업종에는 한번도 투자해보지 않아서 선정(재혁)

9 of 56

거래량이 상승하면 주가가 상승한다.

거래량이 하락하면 주가도 하락한다.

정말로 그런가요? 검증해봅시다!

#1. 주식거래량과 주가의 상관관계

: <흥국증권 투자자 가이드, 분석의 기초, 기술적 분석 - 거래량 분석>

투자자 가이드 http://www.heungkuksec.co.kr/jsp/sales/analysis_basis02_5.jsp

10 of 56

#1. 검증 결과(코드)

11 of 56

#1. 검증 결과(제약-코오롱생명과학)

12 of 56

#1. 검증 결과(제약-한미약품)

13 of 56

#1. 검증 결과(제약-셀트리온제약)

14 of 56

#1. 검증 결과(제약-유나이티드제약)

15 of 56

#1. 검증 결과(제약-녹십자)

16 of 56

#1-1. 제약 업종 거래량- 소결론

​

종목

피어슨 상관계수 r (범위 -1~1)

매우 강한 음(-)의 상관 관계

​

-1.0 ≤ r ≤ -0.7

강한 음(-)의 상관관계

​

-0.7 < r ≤ -0.3

약한 음(-)의 상관관계

코오롱생명과학(-0.17)

-0.3 < r ≤ -0.1

상관 관계 없음

​

-0.1 < r ≤ 0.1

약한 양(+)의 상관관계

​

0.1 < r ≤ 0.3

강한 양(+)의 상관관계

녹십자(0.67), 유나이티드제약(0.61), 셀트리온 제약(0.44), 한미약품(0.34)

0.3 < r ≤ 0.7

매우 강한 양(+)의 상관관계

​

0.7 < r ≤ 1.0

17 of 56

#1. 검증 결과(게임 - 엔씨소프트)

18 of 56

#1. 검증 결과(게임-넷마블)

19 of 56

#1. 검증 결과(게임-NHN)

20 of 56

#1. 검증 결과(게임-데브시스터즈)

21 of 56

#1. 검증 결과(게임-넥슨지티)

22 of 56

#1. 검증 결과(게임-엠게임)

23 of 56

#1-2. 게임 업종 거래량- 소결론

​

종목

피어슨 상관계수 r (범위 -1~1)

매우 강한 음(-)의 상관 관계

​

-1.0 ≤ r ≤ -0.7

강한 음(-)의 상관관계

엔씨소프트(-0.43)

-0.7 < r ≤ -0.3

약한 음(-)의 상관관계

​

-0.3 < r ≤ -0.1

상관 관계 없음

​

-0.1 < r ≤ 0.1

약한 양(+)의 상관관계

​

0.1 < r ≤ 0.3

강한 양(+)의 상관관계

넷마블(0.32), NHN(0.36), 넥슨지티(0.46), 엠게임(0.55), 데브시스터즈(0.63)

0.3 < r ≤ 0.7

매우 강한 양(+)의 상관관계

​

0.7 < r ≤ 1.0

24 of 56

#1. 검증 결과(화학-LG화학)

25 of 56

#1. 검증 결과(화학-한화솔루션)

26 of 56

#1. 검증 결과(화학-SK케미칼)

27 of 56

#1. 검증 결과(화학-금호석유)

28 of 56

#1. 검증 결과(화학-진양화학)

29 of 56

#1. 검증 결과(화학-진양산업)

30 of 56

#1. 검증 결과(화학-이화산업)

31 of 56

#1-3. 화학 업종 거래량- 소결론

​

종목

피어슨 상관계수 r (범위 -1~1)

매우 강한 음(-)의 상관 관계

​

-1.0 ≤ r ≤ -0.7

강한 음(-)의 상관관계

​

-0.7 < r ≤ -0.3

약한 음(-)의 상관관계

​

-0.3 < r ≤ -0.1

상관 관계 없음

​

-0.1 < r ≤ 0.1

약한 양(+)의 상관관계

​

0.1 < r ≤ 0.3

강한 양(+)의 상관관계

LG화학(0.43), 한화솔루션(0.48)

,SK케미칼(0.51), 진양화학(0.36), 진양산업(0.55), 이화산업(0.38)

0.3 < r ≤ 0.7

매우 강한 양(+)의 상관관계

금호석유(0.77)

0.7 < r ≤ 1.0

32 of 56

#2. 업종대표주와 업종평균주가의 상관관계

​

업종대표주와 업종평균주가의 움직임이 밀접한 경우가 많아, 대형주만 투자해도 업종전반에 투자하는 효과를 거둘 수 있는 것으로 나타났다.

  • 시가총액이 높은 대형주가 업종을 대표하는 주식일까?

33 of 56

34 of 56

#2. 검증 결과(코드)

35 of 56

#2. 검증결과

36 of 56

#2. 검증결과

37 of 56

#2. 검증결과

38 of 56

#2. 검증결과

39 of 56

#2. 검증결과

40 of 56

#2. 결론

​

종목

피어슨 상관계수 r (범위 -1~1)

매우 강한 음(-)의 상관 관계

​

-1.0 ≤ r ≤ -0.7

강한 음(-)의 상관관계

​

-0.7 < r ≤ -0.3

약한 음(-)의 상관관계

​

-0.3 < r ≤ -0.1

상관 관계 없음

NHN(0)

-0.1 < r ≤ 0.1

약한 양(+)의 상관관계

엔씨소프트(0.16), 한미약품(0.46), 셀트리온제약(0.33)

0.1 < r ≤ 0.3

강한 양(+)의 상관관계

진양산업(0.67), 넥슨지티(0.62), 녹십자(0.65), 코오롱생명과학(0.51)

0.3 < r ≤ 0.7

매우 강한 양(+)의 상관관계

LG화학(0.73), 데브시스터즈(0.82),

유나이티드제약(0.82)

0.7 < r ≤ 1.0

41 of 56

미국의 금융지표와 한국의 주가지수는 밀접한 관련을 가진다.

#3. 외국주가지수, 미국 10년 국채 금리, 환율과 국내주가지수의 상관관계

​

42 of 56

#3. 검증 결과(코드)

43 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

미국 10년 국채 금리 & Kospi 상관관계

상관계수 -0.202

상관계수 -0.205

상관계수 -0.22

44 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

미국 10년 국채 금리 & Kosdaq 상관관계

상관계수 -0.228

상관계수 -0.23

상관계수 -0.242

45 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

Nasdaq & Kospi 상관관계

상관계수 0.85

46 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

Nasdaq & Kosdaq 상관관계

상관계수 0.88

47 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

Dow Jones & Kospi 상관관계

상관계수 0.81

48 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

Dow Jones & Kosdaq 상관관계

상관계수 0.862

​

49 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

미국 10년 국채 금리 & 환율 상관관계

상관계수 -0.498

상관계수 -0.511

상관계수 -0.494

50 of 56

#3. 검증 결과(이미지)

환율 & 국내주가지수 상관관계

상관계수 -0.078

상관계수 0.121

51 of 56

#3. 결론

​

종목

피어슨 상관계수 r (범위 -1~1)

매우 강한 음(-)의 상관 관계

​

-1.0 ≤ r ≤ -0.7

강한 음(-)의 상관관계

미국 10년 국채 금리 & 원달러 환율

-0.7 < r ≤ -0.3

약한 음(-)의 상관관계

미국 10년 국채 금리 & Kospi/Kosdaq

-0.3 < r ≤ -0.1

상관 관계 없음

환율 & Kospi

-0.1 < r ≤ 0.1

약한 양(+)의 상관관계

환율 & Kosdaq

0.1 < r ≤ 0.3

강한 양(+)의 상관관계

​

0.3 < r ≤ 0.7

매우 강한 양(+)의 상관관계

Nasdaq & Kospi/Kosdaq,

Dow Jones & Kospi/Kosdaq

0.7 < r ≤ 1.0

52 of 56

데이터분석 최종 결론

국내주가지수와 미국주가지수에는 매우 강한 양의 상관관계 존재

- 나스닥-코스피(0.85), 나스닥-코스닥(0.88)은 매우 강한 양의 상관관계를 가진다.

- 다우존스-코스피(0.81), 다우존스-코스닥(0.862)은 매우 강한 양의 상관관계를 가진다.

3

환율과 국내주가지수는 상관관계가 '없음'에 가까움

  • 국내 주가지수에 영향을 미치는 외국인투자자(IB 등)는 환율보다는 미국 금리를 고려하여 투자한다. 즉, 국내주가지수에 영향을 미치는 것은 환율보다 미국 금리다.
  • 미국 10년물 국채금리 - 코스피, 미국 10년물 국채금리 - 코스닥은 약한 음의 상관관계를 갖는다.

4

주식 거래량과 주가에는 대체적으로 강한 양의 상관관계 존재

  • 다만, 주식 거래량 증가 시 주가가 하락하는 음의 상관관계를 보이는 일부 반례 데이터가 존재한다.

1

일부 업종에서 대형주와 업종 평균주가에 양의 상관관계 존재

  • 코스피 화학, 코스피 의약품은 대형주의 업종 대표성이 강해 대형주에 투자하는 것이 업종 전반에 투자하는 효과가 있다.
  • 코스피 서비스업, 코스닥 제약은 대형주의 업종 대표성이 약해 대형주에 투자하는 것이 업종 전반에 투자하는 효과가 약하다.

2

53 of 56

KIMS Program

문제점 및 인사이트

54 of 56

  1. 분석 대상 데이터(업종, 종목) 선택의 임의성
  2. 주식데이터가 방대하다 보니, 팀원의 흥미에 기반하여 업종과 종목을 선정
  3. 업종, 종목별로 각각 다른 특수성이 존재할 수 있으므로, 현재 분석 결과와 상반 또는 다소 상이한 결과가 나올 수 있음

​

  1. 상관계수만 보고 투자에 적용하기는 어려움
  2. 가령, 거래량-주가의 상관계수가 0.5 미만으로 나타나는 종목의 경우, 양의 상관관계가 있는 것으로 분류되나 거래량 상승 시 주가가 상승할 확률이 ‘높다’고 보기는 어려움 + 다른 요소도 고려 필요

문제점

55 of 56

+a. 실전투자 인사이트

  1. 코스피지수 종목에 투자하고 있었다면?

↪ 큰 차이는 아니지만, 나스닥 지수에 분산투자하는 것(상관계수 0.85)보다 다우존스 지수에 분산투자하는 것(상관계수 0.81)이 리스크 완화에 도움이 된다.

​

  1. 코스닥지수 종목에 투자하고 있었다면?

↪ 큰 차이는 아니지만, 나스닥 지수에 분산투자하는 것(상관계수 0.88)보다 다우존수 지수에 분산투자하는 것(상관계수 0.862)이 리스크 완화에 도움이 된다.

​

​

  • 상관관계가 낮은 자산을 대상으로 분산투자하면 위험을 감소시킬 수 있기 때문 - 현대 포트폴리오 이론(해리 마코위츠 박사, 노벨 경제학상 수상)

56 of 56

감사합니다!