퀀트) 파이썬으로 엔비디아 주식 백테스팅 해보기, Zipline 백테스트

📗 Zipline를 활용한 이동평균 크로스오버 전략 백테스트

Zipline은 파이썬으로 작성된 백테스트 및 알고리즘 트레이딩 라이브러리로, Quantopian에서 개발한 도구입니다. 이 글에서는 Zipline를 사용하여 이동평균 크로스오버 전략을 백테스트하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

📄 이동평균 크로스오버 전략

이동평균 크로스오버 전략은 주식의 단기 이동평균과 장기 이동평균을 비교하여 매수 및 매도 결정을 내리는 전략입니다. 여기서는 Zipline를 사용하여 이 전략을 백테스트하는 방법을 소개합니다.

📈Zipline 파이썬 백테스트 코드 : 엔비디아

from zipline.api import order, record, symbol
from zipline.algorithm import TradingAlgorithm
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 이동평균 크로스오버 전략 정의
def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')
    context.short_window = 50
    context.long_window = 200

# 매수 및 매도 로직 정의
def handle_data(context, data):
    short_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=context.short_window, frequency="1d").mean()
    long_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=context.long_window, frequency="1d").mean()

    if short_mavg > long_mavg:
        order(context.asset, 100)
    elif short_mavg < long_mavg:
        order(context.asset, -100)

# 백테스트 시작과 종료 날짜 설정
start_date = pd.Timestamp(datetime(2010, 1, 1))
end_date = pd.Timestamp(datetime(2020, 12, 31))

# 주식 데이터 불러오기 (여기서는 AAPL 주식 데이터 사용)
data = pd.read_csv("AAPL.csv", index_col="date", parse_dates=True)

# Zipline 백테스트 알고리즘 실행
algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize, handle_data=handle_data)
results = algo.run(data.loc[start_date:end_date])

# 백테스트 결과 출력
print(results)

# 결과 그래프 생성
import matplotlib.pyplot as plt
results.portfolio_value.plot()
plt.show()

마지막 코드는 결과그래프 생성코드는 Zipline를 사용하여 NVDA 주식 데이터를 가져와 이동평균 크로스오버 전략을 백테스트하는 예시입니다. 백테스트 결과와 포트폴리오 가치 그래프를 출력하여 전략의 성과를 시각화합니다.

Zipline는 퀀트 투자 전략의 검증과 개발을 위한 강력한 도구로, 더 복잡한 전략의 백테스트 및 실제 투자 시뮬레이션에도 활용될 수 있습니다. 퀀트 투자에 관심 있는 분들에게 추천하는 도구 중 하나입니다.

💡 퀀트 더 알아보기

✔ Backtrader: 파이썬 기반의 백테스트 및 알고리즘 트레이딩 프레임워크로, 다양한 데이터 피드와 전략을 지원합니다.

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✔ PyAlgoTrade: 간단하고 사용하기 쉬운 파이썬 라이브러리로, 퀀트 투자 전략을 백테스트하고 시뮬레이션할 수 있습니다.

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✔ Zipline: Quantopian에서 개발한 오픈 소스 백테스트 엔진으로, 파이썬으로 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하고 테스트할 수 있습니다.

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