암호화폐 거래를 위한 퀀트 강좌(feat GPT-3)

암호화폐 트레이딩을 위한 퀀트 모델을 구축하자. 
퀀트 모델의 정의와 종류, 필요한 데이터와 도구, 모델 검증과 최적화 방법을 다룬다.
 
암호화폐 트레이딩을 위한 퀀트 모델을 구축하자. 퀀트 모델이란 수학적이고 통계적인 기법을 이용하여 시장에서 수익을 창출하는 알고리즘을 말한다. 퀀트 모델의 종류에는 기술적 분석, 기본적 분석, 머신러닝, 강화학습 등이 있다. 암호화폐 트레이딩을 위한 퀀트 모델을 구축하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 한다.

- 필요한 데이터와 도구를 준비한다. 암호화폐 시장의 가격, 거래량, 거래소 정보 등의 데이터를 수집하고, 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 프로그래밍 언어와 라이브러리를 선택한다.
- 퀀트 모델을 설계하고 구현한다. 데이터를 기반으로 가설을 세우고, 적절한 모델을 선택하거나 개발한다. 모델의 입력과 출력, 매매 전략, 리스크 관리 등을 정의한다.
- 퀀트 모델을 검증하고 최적화한다. 모델의 성능과 안정성을 평가하기 위해 백테스팅과 포워드 테스팅을 수행한다. 모델의 파라미터를 조정하거나 새로운 요소를 추가하여 모델을 개선한다.
 
- 퀀트 모델의 정의와 종류
퀀트 모델이란 주식 시장에서 가격 변동을 예측하거나 투자 전략을 수립하는 데 사용되는 수학적 모델입니다. 퀀트 모델은 다양한 종류가 있으며, 각각의 목적과 방법에 따라 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 퀀트 모델은 시계열 분석, 인공지능, 기계학습, 통계학 등의 기법을 적용할 수 있습니다. 또한, 퀀트 모델은 주가 움직임의 패턴을 찾는 기술적 분석 모델과 주식의 내재 가치를 평가하는 기본적 분석 모델로 나눌 수 있습니다. 퀀트 모델은 과학적이고 체계적인 접근 방식을 제공하지만, 모든 상황에 적용할 수 있는 완벽한 모델은 없으므로, 퀀트 투자자들은 자신의 모델을 지속적으로 검증하고 개선해야 합니다.
 
- 퀀트 필요한 데이터와 도구
퀀트 필요한 데이터와 도구에 대해 알아보겠습니다. 퀀트란 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 등의 전문 지식을 활용하여 금융 시장에서 투자 전략을 개발하고 실행하는 전문가를 말합니다. 퀀트는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 시장의 흐름을 파악하고 예측하는 능력이 필요합니다. 따라서 퀀트에게 필요한 데이터는 주가, 거래량, 이자율, 환율, 경제 지표 등과 같은 금융 데이터뿐만 아니라 사회적, 정치적, 환경적 등의 비정형 데이터도 포함됩니다. 퀀트에게 필요한 도구는 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 프로그래밍 언어와 소프트웨어입니다. 예를 들어 파이썬, R, 매트랩, SQL 등의 언어와 엑셀, SAS, SPSS 등의 소프트웨어가 흔히 사용됩니다. 또한 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 최신 기술도 퀀트의 도구로 활용될 수 있습니다. 이러한 데이터와 도구를 잘 활용하여 효과적인 투자 전략을 수립하고 실행하는 것이 퀀트의 역할입니다.
 
- 퀀트 데이터를 다루는 python 예제 코드
퀀트 데이터를 다루는 python 예제 코드

퀀트 투자란 데이터를 기반으로 주식시장에서 수익을 내는 투자 방식입니다. 파이썬은 퀀트 투자에 필요한 다양한 라이브러리와 도구를 제공하며, 쉽고 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이번 글에서는 파이썬을 이용하여 퀀트 데이터를 다루는 예제 코드를 소개하겠습니다.

1. 주가 데이터 불러오기
파이썬에서 주가 데이터를 불러오기 위해서는 pandas_datareader 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 여러 가지 데이터 소스로부터 주가 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 네이버 금융에서 삼성전자의 2021년 1월부터 3월까지의 주가 데이터를 불러오려면 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

python
import pandas_datareader as pdr
import datetime

start = datetime.datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 3, 31)
df = pdr.DataReader('005930.KS', 'naver', start, end)
print(df.head())
```

결과는 다음과 같습니다.

```
Open High Low Close Volume
Date
2021-01-04 81000 84400 80200 83000 38655276
2021-01-05 81600 83900 81600 83900 35335669
2021-01-06 83300 84500 82100 82200 42089013
2021-01-07 82800 84200 82700 82900 32644642
2021-01-08 83300 90000 83000 88800 59013307
```

google colaboratory 에서 오류 발생해서 아래와 같이 다시 작성

# finance-datareader 설치

!pip install finance-datareader

 

# 금융 데이터 리더 사용하기

import FinanceDataReader as fdr

# 삼성전자(005930) 데이터 불러오기

df = fdr.DataReader('005930')

df.head()

 

2. 주가 데이터 분석하기
주가 데이터를 불러온 후에는 pandas 라이브러리를 이용하여 분석할 수 있습니다. pandas는 데이터프레임이라는 자료구조를 제공하며, 이를 통해 행과 열로 구성된 테이블 형태의 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다. 예를 들어, 삼성전자의 종가(Close)에 대한 기술적 분석 지표인 이동평균선(Moving Average)을 구하고 시각화하려면 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 이동평균선 구하기
df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean() #5일 이동평균선
df['MA20'] = df['Close'].rolling(20).mean() #20일 이동평균선

# 시각화하기
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close')
plt.plot(df.index, df['MA5'], label='MA5')
plt.plot(df.index, df['MA20'], label='MA20')
plt.legend()
plt.title('Samsung Stock Price with Moving Averages')
plt.show()
```

결과는 다음과 같습니다.


 

3. 주가 데이터 전략 구현하기

주가 데이터를 분석한 후에는 전략을 구현하여 실제로 수익을 낼 수 있는지 확인해야 합니다. 이를 위해 백테스팅이라는 방법을 사용합니다. 백테스팅이란 과거의 주가 데이터를 이용하여 내가 작성한 전략 알고리즘이 어느 정도 수익률을 낼 수 있는지 시뮬레이션하는 것입니다. 백테스팅을 통해 전략의 성능을 평가하고, 개선할 부분을 찾아볼 수 있습니다.

 

백테스팅을 하기 위해서는 다음과 같은 순서를 따릅니다.

 

1. 원하는 종목의 주가 데이터 가져오기

2. 주가 데이터를 원하는 형태로 가공하기

3. 사고, 파는 시점 적어두기

4. 종가 이용해서 수익률 구하기

5. 이 과정을 여러 종목 또는 파라미터 바꿔서 수행하기

 

이번 포스트에서는 파이썬의 backtrader라는 라이브러리를 이용하여 백테스팅을 해보겠습니다. backtrader는 주식, 선물, 외환 등 다양한 금융 상품에 대한 백테스팅을 지원하는 파이썬 라이브러리입니다. backtrader를 사용하면 쉽고 빠르게 전략을 구현하고, 결과를 시각화할 수 있습니다.

 

backtrader를 설치하려면 다음과 같은 명령어를 입력합니다.

bash
pip install backtrader
```

backtrader를 사용하기 위해서는 다음과 같은 개념들을 알아야 합니다.

- Cerebro: 백테스팅 엔진의 핵심 클래스입니다. 데이터, 전략, 브로커, 분석기 등을 추가하고, 백테스팅을 실행합니다.
- Data Feed: 백테스팅에 사용할 데이터를 제공하는 클래스입니다. backtrader에서는 다양한 형식의 데이터를 지원합니다.
- Strategy: 백테스팅에 사용할 전략을 정의하는 클래스입니다. 매수, 매도 등의 로직을 작성합니다.
- Broker: 백테스팅에 사용할 거래소를 모사하는 클래스입니다. 자본금, 수수료, 슬리피지 등의 설정을 할 수 있습니다.
- Analyzer: 백테스팅 결과를 분석하는 클래스입니다. 수익률, 샤프 비율, MDD 등의 지표를 계산합니다.

이제 backtrader를 이용하여 삼성전자의 주가 데이터에 대해 변동성 돌파 전략을 적용해보겠습니다. 변동성 돌파 전략이란 다음과 같은 규칙으로 매매하는 전략입니다.

- 매수: 오늘 시가에 어제 고가와 저가의 차이인 변동폭의 k배만큼 상승하면 매수
- 매도: 다음 날 시가에 매도
- k값은 0.5로 설정

먼저, 삼성전자의 일별 시세 데이터를 가져오겠습니다. 네이버 금융에서 csv 파일로 다운로드 받아서 사용하겠습니다.

python
# backtrader를 임포트합니다.
import backtrader as bt

# 변동성 돌파 전략을 구현한 클래스를 정의합니다.
class VolatilityBreakout(bt.Strategy):
    # 전략에 사용할 파라미터를 설정합니다.
    params = dict(
        k = 0.5 # 변동폭의 k배
    )

    # 초기화 메서드입니다.
    def __init__(self):
        # 시가, 고가, 저가 데이터를 가져옵니다.
        self.open = self.data.open
        self.high = self.data.high
        self.low = self.data.low

        # 변동폭을 계산합니다.
        self.range = self.high(-1) - self.low(-1)

        # 매수가격과 매도가격을 저장할 변수를 만듭니다.
        self.buy_price = None
        self.sell_price = None

    # 매매 로직을 정의한 메서드입니다.
    def next(self):
        # 매수 주문이 없고, 시가에 변동폭의 k배만큼 상승하면 매수합니다.

        if not self.position and self.open > self.open(-1) + self.range * self.p.k:

        # 오류발생 -> 아래 링크에서 수정한 코드를 확인하세요.

            # 매수가격을 저장합니다.
            self.buy_price = self.open
            # 매수 주문을 보냅니다. 사이즈는 1로 고정합니다.
            self.buy(size=1)
            # 매수 시점을 로그로 출력합니다.
            print(f'매수: {self.data.datetime.date(0)}, 가격: {self.buy_price}')

        # 매수 주문이 있고, 다음 날이 되면 매도합니다.
        elif self.position and len(self) > 1:
            # 매도가격을 저장합니다.
            self.sell_price = self.open
            # 매도 주문을 보냅니다. 사이즈는 1로 고정합니다.
            self.sell(size=1)
            # 매도 시점과 수익률을 로그로 출력합니다.
            print(f'매도: {self.data.datetime.date(0)}, 가격: {self.sell_price}, 수익률: {(self.sell_price / self.buy_price - 1) * 100:.2f}%')

# 백테스팅을 위한 세팅을 합니다.
cerebro = bt.Cerebro() # 백테스터 객체를 생성합니다.
cerebro.addstrategy(VolatilityBreakout) # 전략을 추가합니다.
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df) # 데이터를 로드합니다.
cerebro.adddata(data) # 데이터를 백테스터에 추가합니다.
cerebro.broker.setcash(10000000) # 초기 자본을 설정합니다.

# 백테스팅을 실행하고 최종 자본을 출력합니다.
print(f'초기 자본: {cerebro.broker.getvalue():,.0f}원')
cerebro.run()
print(f'최종 자본: {cerebro.broker.getvalue():,.0f}원')

 

이제 backtrader를 이용하여 삼성전자의 주가 데이터에 대해 변동성 돌파 전략을 적용해보았습니다. 이 코드는 간단한 예시이므로 실제 투자에 사용하기 전에는 더 많은 테스트와 검증이 필요합니다. backtrader는 다양한 기능과 확장성을 제공하는 파이썬 기반의 백테스팅 라이브러리입니다. 관심있는 분들은 공식 문서나 블로그를 참고하여 더 많은 정보를 얻으시기 바랍니다. 감사합니다.🙏

 
========= version 2 ===========
 
python
# backtrader를 임포트합니다.
import backtrader as bt

# 변동성 돌파 전략을 구현하는 클래스를 정의합니다.
class VolatilityBreakout(bt.Strategy):
    # 매개변수를 설정합니다. k값은 0.5로 고정합니다.
    params = dict(
        k = 0.5
    )

    # 초기화 메서드입니다.
    def __init__(self):
        # 시가, 고가, 저가 데이터를 가져옵니다.
        self.open = self.data.open
        self.high = self.data.high
        self.low = self.data.low

        # 변동폭을 계산합니다. 어제 고가와 저가의 차이에 k값을 곱합니다.
        self.range = (self.high(-1) - self.low(-1)) * self.p.k

        # 매수 신호를 정의합니다. 오늘 시가에 변동폭을 더한 값보다 현재 가격이 높으면 매수합니다.
        self.buy_signal = bt.ind.CrossUp(self.data.close, self.open + self.range)

        # 매도 신호를 정의합니다. 다음 날 시가에 매도합니다.
        self.sell_signal = bt.ind.CrossDown(self.data.close, self.open(1))

    # 다음 바 데이터가 들어올 때마다 실행되는 메서드입니다.
    def next(self):
        # 매수 신호가 발생하고 현재 포지션이 없으면 매수합니다.
        if self.buy_signal and not self.position:
            self.buy()

        # 매도 신호가 발생하고 현재 포지션이 있으면 매도합니다.
        if self.sell_signal and self.position:
            self.sell()

# 백테스팅을 위한 세팅을 합니다.
cerebro = bt.Cerebro() # 백테스터 객체를 생성합니다.
cerebro.addstrategy(VolatilityBreakout) # 전략 클래스를 추가합니다.
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df) # 삼성전자 데이터를 불러옵니다.
cerebro.adddata(data) # 데이터를 백테스터에 추가합니다.
cerebro.broker.setcash(10000000) # 초기 자본을 1000만원으로 설정합니다.

# 백테스팅을 실행하고 결과를 출력합니다.
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
 
이렇게 backtrader를 이용하여 삼성전자의 주가 데이터에 대해 변동성 돌파 전략을 적용해보았습니다. 이 전략은 단순하지만 효과적인 방법으로 시장의 흐름을 따라가는 방식입니다. 하지만 실제로 거래할 때는 수수료, 슬리피지 등의 요인을 고려해야 하므로 주의해야 합니다. backtrader는 다양한 기능과 유연성을 제공하는 파이썬 기반의 백테스팅 라이브러리입니다. 관심있는 분들은 공식 문서나 예제 코드를 참고하여 다른 전략이나 데이터에도 적용해보시기 바랍니다. 감사합니다.
 
여기까지 테스트
https://colab.research.google.com/drive/1T0lXYHUGrJbKYjAWCmpwk6ae45iAPWAh#scrollTo=tIp2LChll6-Z
 
 
퀀트관련 참고할만한 사이트
https://jonghyunho.github.io/