📗 Backtrader를 활용한 이동평균 크로스오버 전략 백테스트
Backtrader는 파이썬으로 작성된 퀀트 투자 백테스트 및 알고리즘 트레이딩 라이브러리로, 다양한 전략을 시뮬레이션하고 평가할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 블로그 글에서는 Backtrader를 사용하여 이동평균 크로스오버 전략을 백테스트하는 방법을 소개하겠습니다.
📄 이동평균 크로스오버 전략 : 알고리즘 트레이딩
이동평균 크로스오버 전략은 주식의 단기 이동평균과 장기 이동평균을 비교하여 매수 및 매도 결정을 내리는 전략입니다. 여기서는 Backtrader를 사용하여 이 전략을 백테스트하는 방법을 살펴보겠습니다.
📈 Backtrader 백테스트 파이썬 코드
import backtrader as bt
from datetime import datetime
class MovingAverageCrossStrategy(bt.Strategy):
params = (
("sma1", 50), # 단기 이동평균 기간
("sma2", 200), # 장기 이동평균 기간
)
def __init__(self):
self.sma1 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.sma1)
self.sma2 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.sma2)
self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma1, self.sma2)
def next(self):
if not self.position: # 포지션이 없을 때
if self.crossover > 0: # 단기 이동평균이 장기 이동평균을 상향 돌파하면 매수
self.buy()
elif self.crossover < 0: # 단기 이동평균이 장기 이동평균을 하향 돌파하면 매도
self.sell()
if __name__ == "__main__":
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname="TSLA", fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 12, 31))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(MovingAverageCrossStrategy)
cerebro.run()
이동평균 크로스오버 전략을 백테스트하고 Backtrader 라이브러리를 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 백테스트는 퀀트 투자 전략의 성과를 평가하고 개선하는 중요한 단계입니다. Backtrader와 같은 강력한 도구를 활용하여 다양한 전략을 시뮬레이션하고 실전 투자에 대비할 수 있습니다.
더 나아가, 퀀트 투자는 계속적인 학습과 연구가 필요한 분야입니다. 다양한 전략과 라이브러리를 탐구하며 자신만의 퀀트 투자 전략을 개발해보세요. 투자에 앞서 항상 리스크 관리와 신중한 검증이 필요하다는 것을 기억해주시기 바랍니다. 투자 여정을 향한 성공을 기원합니다.
💡 퀀트 더 알아보기
Backtrader: 파이썬 기반의 백테스트 및 알고리즘 트레이딩 프레임워크로, 다양한 데이터 피드와 전략을 지원합니다.
PyAlgoTrade: 간단하고 사용하기 쉬운 파이썬 라이브러리로, 퀀트 투자 전략을 백테스트하고 시뮬레이션할 수 있습니다.
Zipline: Quantopian에서 개발한 오픈 소스 백테스트 엔진으로, 파이썬으로 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하고 테스트할 수 있습니다.
✔ 퀀트트레이더 리서치 되는 법 : https://quantpro.co.kr/퀀트-의미-퀀트-학력-연봉-초봉-퀀트-트레이더-리서치/
✔ 퀀트 미래기술과 혁신 : https://quantpro.co.kr/향후-25년-퀀트의-미래-기술과-혁신-머신러닝-블록체/
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