ChatGPT로 주식 포트폴리오 리밸런싱 시뮬레이션 하는 법 (완전 초보 가이드 + 코드 제공)

코딩 몰라도 되는 리밸런싱 시뮬레이션 가이드. Google Colab 코드 제공, 월간/분기 리밸런싱 비교, CAGR·MDD 자동 계산, 실전 포트폴리오 설계 팁.

“리밸런싱이 정말 수익에 도움이 될까?”
많은 분들이 궁금해하시지만, 직접 시뮬레이션해보는 분은 드뭅니다. 이 글에서는 ChatGPT의 도움과 무료 도구(Google Colab) 를 사용해, 월간·분기·반기 리밸런싱을 비교하는 방법을 완전 초보 기준으로 안내드립니다.
글 맨 아래에 FAQ + JSON-LD 스키마도 포함해 두었으니, 검색 유입에 도움 되실 겁니다.

이 글에서 얻는 것

• 종목 가격 데이터 수집(무료)
• 월/분기/반기 리밸런싱 백테스트
• CAGR/변동성/MDD 자동 계산
• 결과 비교 표·차트로 시각화
• 실전 포트폴리오 설계 체크리스트

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목차

1. 준비물(무료 도구)
2. 데이터 가져오기(Colab 코드)
3. 리밸런싱 로직 구현(월/분기/반기)
4. 성과지표(CAGR·변동성·MDD) 계산
5. 결과 비교 및 해석 포인트
6. 실전 적용 체크리스트
7. 자주 묻는 질문(FAQ)

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1. 준비물(무료 도구)

• Google 계정 + Google Colab: 브라우저만 있으면 실행 가능
• 티커 예시: AAPL(애플), NVDA(엔비디아), TSLA(테슬라), QQQ(나스닥100 ETF)
• 시간: 처음 실행 기준 10~20분

팁: ChatGPT에 “아래 코드를 읽고 오류를 찾고 고쳐줘” 라고 붙여넣으면 디버깅이 매우 빨라집니다.

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2. 데이터 가져오기 (Colab에서 그대로 실행)

# !pip install yfinance pandas numpy matplotlib --quiet

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

tickers = ["AAPL", "NVDA", "TSLA", "QQQ"]  # 필요에 따라 수정
start, end = "2015-01-01", "2025-01-01"

prices = yf.download(tickers, start=start, end=end)["Adj Close"].dropna(how="all")
prices = prices.dropna()  # 결측 제거
returns = prices.pct_change().dropna()

prices.tail(), returns.tail()

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3. 리밸런싱 로직 구현 (월/분기/반기 비교)

def rebalance_backtest(prices, target_weights, freq="M", fee=0.0005):
    """
    prices: 종가 DataFrame
    target_weights: dict, 예) {"AAPL":0.25,"NVDA":0.25,"TSLA":0.25,"QQQ":0.25}
    freq: "M"(월), "Q"(분기), "2Q"(반기 대용: 6개월마다는 '2Q' 대신 아래 일정 생성 사용)
    fee: 거래비용(왕복 비용 근사)
    """
    df = prices.copy()
    rets = df.pct_change().fillna(0.0)
    # 리밸런싱 시점
    if freq == "M":
        rebal_dates = df.resample("M").last().index
    elif freq == "Q":
        rebal_dates = df.resample("Q").last().index
    elif freq == "H":  # Half-year
        rebal_dates = df.resample("2Q").last().index
    else:
        raise ValueError("freq must be M, Q, or H")
    
    # 초기 설정
    cols = list(target_weights.keys())
    weights = pd.Series(target_weights, index=cols, dtype=float)
    port_val = 1.0
    holdings = (weights * port_val) / df.iloc[0][cols]
    
    port_vals = []
    prev_weights = weights.copy()
    
    for i in range(1, len(df)):
        # 하루 수익 반영
        day_ret = (df.iloc[i][cols] / df.iloc[i-1][cols]) - 1.0
        holdings *= (1 + day_ret)
        port_val = (holdings * df.iloc[i][cols]).sum()
        
        # 리밸런싱
        if df.index[i] in rebal_dates:
            current_weights = (holdings * df.iloc[i][cols]) / port_val
            turnover = (current_weights - weights).abs().sum()
            cost = port_val * fee * turnover  # 간단 근사
            port_val -= cost
            holdings = (weights * port_val) / df.iloc[i][cols]
        port_vals.append(port_val)
    
    equity = pd.Series(port_vals, index=df.index[1:])
    return equity

예시 실행 및 비교

target = {"AAPL":0.25,"NVDA":0.25,"TSLA":0.25,"QQQ":0.25}

eq_M = rebalance_backtest(prices, target, freq="M", fee=0.0005)
eq_Q = rebalance_backtest(prices, target, freq="Q", fee=0.0005)
eq_H = rebalance_backtest(prices, target, freq="H", fee=0.0005)

perf = pd.DataFrame({"Monthly":eq_M, "Quarterly":eq_Q, "HalfYear":eq_H})
perf = perf.dropna()
perf.tail()

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4. 성과지표(CAGR·변동성·MDD) 계산

 

def cagr(series):
    yrs = (series.index[-1] - series.index[0]).days / 365.25
    return (series.iloc[-1] / series.iloc[0]) ** (1/yrs) - 1

def volatility(series):
    daily = series.pct_change().dropna()
    return daily.std() * np.sqrt(252)

def max_drawdown(series):
    roll_max = series.cummax()
    dd = (series/roll_max - 1).min()
    return dd

def summarize(series):
    return {
        "CAGR": round(cagr(series)*100, 2),
        "Vol": round(volatility(series)*100, 2),
        "MDD": round(max_drawdown(series)*100, 2)
    }

summary = pd.DataFrame({
    "Monthly": summarize(eq_M),
    "Quarterly": summarize(eq_Q),
    "HalfYear": summarize(eq_H)
})
summary

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5. 결과 해석 포인트

• 월간 vs 분기 vs 반기: 종목 변동성이 클수록 월간 리밸런싱은 변동성 관리에 유리하지만, 거래비용이 누적될 수 있습니다.
• CAGR·MDD 동시 확인:
  • CAGR이 가장 높은 주기가 “항상 정답”은 아닙니다.
  • **MDD(최대 낙폭)**가 너무 크면, 실전에서 유지하기 어렵습니다.
• 티커 조합: 기술주(성장) + 지수ETF(완충) 혼합이 리스크-리턴 균형을 만들 때가 많습니다.

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6. 실전 적용 체크리스트

•  목표 비중과 리밸런싱 주기(월/분기/반기) 명확히
•  거래비용(수수료/스프레드/세금) 보수적으로 반영
•  폭락기 유지 가능한 MDD 기준 설정
•  1년에 1~2회 포트폴리오 점검 및 티커 교체 룰

CTA(전환 유도 문구) 예시

• 이 코드의 구글 코랩 링크/스프레드시트 템플릿이 필요하시면 댓글로 남겨주세요.
• 포트폴리오 설계에 유용한 **[관련 도서/강의]**는 하단 추천 링크에서 확인하실 수 있습니다. (제휴 링크)

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7. 자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 코딩 전혀 몰라도 가능한가요?
가능합니다. 본문 코드를 Colab에 붙여넣고 Shift+Enter만 누르면 실행됩니다. 오류가 나면 ChatGPT에게 오류 메시지 그대로 붙여넣어 해결을 요청하세요.

Q2. 어떤 리밸런싱 주기가 정답인가요?
정답은 없습니다. CAGR·MDD·변동성의 균형과 거래비용을 함께 보아야 하며, 본문 코드로 본인 성향에 맞는 주기를 찾아보세요.

Q3. 한국 주식/ETF도 되나요?
네. 야후파이낸스에서 지원하는 티커면 가능합니다. (예: “005930.KS”, “069500.KS” 등)

 

• [GPT와 대화 : 리밸런싱 시뮬레이션] 
• [최저임금 인상 이슈 분석]
• [특별자치도 논의 정리]