퀀트) 파이썬으로 애플 주식 백테스팅 해보기, pyalgotrade 백테스트

파이썬으로 애플 주식 백테스팅 해보기, pyalgotrade 백테스트 코드 — pyalgotrade 라이브러리 소개

📗 파이썬을 활용한 백테스트: 이동평균 크로스오버 전략

퀀트 투자에는 다양한 전략이 있지만, 그 중에서도 이동평균 크로스오버 전략은 입문자에게 많이 추천되는 전략 중 하나입니다. 이 블로그 글에서는 파이썬을 사용하여 이동평균 크로스오버 전략을 백테스트하는 방법을 소개합니다.

📄 이동평균 크로스오버 전략

이동평균 크로스오버 전략은 단기 이동평균과 장기 이동평균을 비교하여 주식 매수 또는 매도 결정을 내리는 전략입니다. 여기서는 50일 이동평균과 200일 이동평균을 사용하는 전략을 구현해보겠습니다.

📄 백테스트를 위한 라이브러리와 데이터 준비, Yahoo Finance

먼저, 백테스트를 위해 PyAlgoTrade 라이브러리를 사용하겠습니다. 또한, 백테스트를 위한 데이터로 Yahoo Finance에서 제공하는 애플(AAPL) 주식 데이터를 사용하겠습니다. 아래 코드는 데이터를 불러와 백테스트에 사용할 준비를 하는 부분입니다.

📈 pyalgotrade 코드 소개

from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
from pyalgotrade.technical import ma

class MovingAverageCrossStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def __init__(self, feed, instrument, short_period, long_period):
        super(MovingAverageCrossStrategy, self).__init__(feed)
        self.__instrument = instrument
        self.__short_MA = ma.SMA(feed[instrument].getPriceDataSeries(), short_period)
        self.__long_MA = ma.SMA(feed[instrument].getPriceDataSeries(), long_period)

    def onBars(self, bars):
        if self.__short_MA[-1] > self.__long_MA[-1]:
            self.marketOrder(self.__instrument, 1)  # 단기 이동평균이 장기 이동평균을 상향 돌파하면 매수
        elif self.__short_MA[-1] < self.__long_MA[-1]:
            self.marketOrder(self.__instrument, -1)  # 단기 이동평균이 장기 이동평균을 하향 돌파하면 매도

def run_strategy(short_period, long_period):
    feed = yahoofeed.Feed()
    feed.addBarsFromCSV("AAPL", "AAPL.csv")  # AAPL 주식 데이터 불러오기

    my_strategy = MovingAverageCrossStrategy(feed, "AAPL", short_period, long_period)
    my_strategy.run()

    print("Final portfolio value: $%.2f" % my_strategy.getBroker().getEquity())

if __name__ == "__main__":
    run_strategy(50, 200)  # 단기 이동평균과 장기 이동평균 기간 설정