삶의 공유

안녕하세요 ~~ 요즘 제가 테스트 해보고 있는 전략은 이동 평균선을 이용하여 매수, 매도 전략입니다. 여러가지 방법이 있지만 저는 20일선, 30일선 조합과, 30일선 40일 선 조합 중에 괜찮은 조합을 선택하여 선정 중입니다. 백테스팅 하는 과정에서 알게된 것은 이 전략이 모든 종목에 통하지 않는 다는 것을 알게 되었습니다. 그럼 어떤 종목에 이 조합이 통할지 확인해보고자 Daily 수익률 표준 편차와 누적 수익률과의 관계를 확인 해보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import time import pyupbit import datetime import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 그리고 수..

안녕하세요 ~ 오늘은 python 라이브러리 패키지 중 하나인 pandas의 data reader 라이브러리를 이용하여 주가를 확인하고, 시각화 해보는 것을 해보려고 합니다. 패키지 설치 및 import 우선 필요한 라이브러리를 설치 해주셔야 합니다. 아래와 같이 2가지의 라이브러리를 먼저 설치 해줍니다. conda install pandas-datareader pip install cufflinks 설치 해주셨다면 먼저 import 해주겠습니다. import pandas as pd import numpy import matplotlib.pyplot as plt import cufflinks as cf from pandas_datareader import data 데이터 불러오기 자 이제 위의 패키지들을..

안녕하세요 ~~ 이번 포스팅은 지난 포스팅에서 짠 전략이 얼마나 효과가 있었을지에 대해서 확인해보는 백테스팅을 해보는 시간을 갖겠습니다. 이전 내용이 생각이 안나신 다면 하기 링크 클릭 해서 보시고 오시면 됩니다 ! https://wg-cy.tistory.com/152 [파이썬] 비트코인 자동매매 전략 Study(가격, 거래량 기반 전략)-2 안녕하세요 ~ 이번 시간에도 앞에서 다룬 비트코인 자동매매 전략 Study 편을 이어서 진행해보겠습니다. 먼저 앞에서 다룬 데이터를 불러와보겠습니다. 이 데이터로 수익률의 히스토그램 그래프 wg-cy.tistory.com 전략대로 짠 매수, 매도 시그날인 "position" 컬럼을 기반으로 수익률을 확인 해보겠습니다 data['strategy'] = data.pos..

안녕하세요 ~ 이번 시간에도 앞에서 다룬 비트코인 자동매매 전략 Study 편을 이어서 진행해보겠습니다. 먼저 앞에서 다룬 데이터를 불러와보겠습니다. 이 데이터로 수익률의 히스토그램 그래프와 수익률과 거래량과의 관계를 산점도를 이용해서 알아보았는데요! 이전 내용이 헷갈리시다면 하기 링크로 확인 하고 오시면 되실 것 같습니다. https://wg-cy.tistory.com/148 [파이썬] 비트코인 자동매매 전략 Study(가격, 거래량 기반 전략)-1 안녕하세요~ 최근에 파이썬 자동매매 Study를 시작했는데, 그 공부 기록을 하나씩 남겨보려고 합니다. 이번에 포스팅할 전략은 가격, 거래량 기반 롱 온리 전략 입니다. Data 준비 먼저 필요한 라이 wg-cy.tistory.com 데이터를 수익률과 거래..

안녕하세요 ~ 오늘은 자동 매매 개발 관련 공부를 하다가 로그 수익률을 사용하는 이유에 대해 포스팅을 해보려고 합니다. 금융 분야에서 수익률을 계산할 때 주로 로그 수익률을 사용합니다. 그 이유는 계산이 편리하기 때문입니다. 금융 이론을 전개할 때 보통의 수익률을 사용하면 계산이 힘든 경우가 많은 반면에, 로그 수익률을 사용하면 지수와 로그의 성질 때문에 계산이 용이한 경우가 많습니다. 보통 수익률은 다음과 같이 계산하는데, 100원 짜리 주식이 130원이 되면 주가 수익률은 +30% 가 됩니다. (130 – 100) / 100 보통 수익률 = (나중 주가 - 처음 주가) / 처음주가 그런데 주가가 다시 100원이 되었다면 (100 -> 130 -> 100), 최종 수익률은 얼마가 될까요? 주가가 원위치..

안녕하세요~ 최근에 파이썬 자동매매 Study를 시작했는데, 그 공부 기록을 하나씩 남겨보려고 합니다. 이번에 포스팅할 전략은 가격, 거래량 기반 롱 온리 전략 입니다. Data 준비 먼저 필요한 라이브러리들을 import 해줍니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 판다스를 이용해여 csv파일에 저장된 비트코인 데이터를 불러옵니다. df = pd.read_csv("Bitcoin_price.csv") df.rename(columns={"Unnamed: 0":"Date"}, inplace=True) df 2017 7/1 ~ 2021 10/7까지의 1시간 단위로 나뉘어진 비트코..