이번 튜토리얼에서는 skfolio라는 scikit-learn 호환 포트폴리오 최적화 라이브러리를 활용하여 다양한 투자 전략을 구축하고 비교하는 방법을 다룹니다. 먼저 S&P 500의 가격 데이터를 로드한 후, 이를 수익률로 변환합니다. 이후 금융 분석에 적합한 시간 기반의 학습-테스트 분할을 생성합니다. 이 과정을 통해 간단한 기준선을 설정하고, 이후 다양한 투자 전략을 평가할 수 있는 구조적인 파이썬 워크플로우를 구축합니다. skfolio는 투자 전략의 테스트와 조정, 비교를 용이하게 해주는 도구로, 데이터 과학 및 기술 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

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