미국 기준금리와 애플/테슬라 주가간 상관관계 분석(feat. 파이썬&yfinance)

안녕하세요. IT 사업가 이성용입니다.

현재 투자 관련 솔루션을 제작중에 있습니다. 파이썬 코드로 미국 기준금리 및 애플 주가를 가져와서

두 변수간 상관관계 분석한 코드를 짜서 수행한 결과입니다.

 

상관관계수 결과값 : -0.33577474569397936

p-value 값 : 8.636769837076673e-146

 

결과는 음의 상관관계값을 가진다는건 금리와 주가는 반대로 움직이며,

p-value값이 0.01 보다 작기에 유의적인 결과값이긴 합니다.

다만, 상관관계수 절대값이 0.5보다 작아서 절대적으로 신뢰하기엔 아쉬운 수치다.

 

포트폴리오 작성시 여러 거시지표 및 주식속성정보(PER,PBR,EPS)까지 결합하여 분석하면 분명 좋은

결과값을 찾는 산식을 찾을 수 있으리라 봅니다.

 

 

상관분석 결과

기준금리(국채 10년물) 및 Apple 주가 차트

 

놀랍게도 테슬라는 연관관계 분석한 결과 금리와 주가간 양의 상관관계를 가져

절대적으로 경제에 미치는 영향력이 큰 금리에도 역의 관계가 성립하지 않았다.

브랜드 가치가 절대적 loyalty를 확보하면 inflow 유동성이 확보가 되는 걸 알 수 있다.

테슬라 분석

 

 

파이썬으로 만든 코드도 공개드립니다.

 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
from scipy.stats import pearsonr

# 미국 기준금리 데이터 다운로드 (10-Year Treasury Constant Maturity Rate)
interest_rate_data = yf.download('^IRX', start='2000-01-01', end='2022-01-01')['Adj Close']

# 애플 주가 데이터 다운로드
apple_data = yf.download('AAPL', start='2000-01-01', end='2022-01-01')['Adj Close']

# 데이터를 데이터프레임으로 결합
df = pd.DataFrame({'InterestRate': interest_rate_data, 'AppleStockPrice': apple_data})

# 결측치 처리
df = df.dropna()

# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(df['InterestRate'], label='Interest Rate', color='orange')
plt.title('Interest Rate (10-Year Treasury) over Time')
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(df['AppleStockPrice'], label='Apple Stock Price')
plt.title('Apple Stock Price over Time')
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

# 상관관계 및 p-value 계산
correlation, p_value = pearsonr(df['InterestRate'], df['AppleStockPrice'])
print(f'상관관계: {correlation}')
print(f'p-value: {p_value}')

# 상관관계 시각화
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(df['InterestRate'], df['AppleStockPrice'])
plt.title('Correlation between Interest Rate and Apple Stock Price')
plt.xlabel('Interest Rate')
plt.ylabel('Apple Stock Price')
plt.show()

 

감사합니다.