파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

578

4

부

알고리즘 트레이딩

In [13]: ax = data.plot(secondary_y='Position', figsize=(10, 6))

ax.get_legend().set_bbox_to_anchor((0.25, 0.85));

➊

np.where(cond, a, b)

함수는 조건이 되는 원소

cond

값이

True

면

a

,

False

면

b

출력

그림

15-2

애플 주가, 두개의 단순 이동평균선, 잔고 포지션

여기까지는

8

장의 내용과 같다.

8

장에서 다루지 않았던 내용은 이 매매 규칙을 따르면, 즉 알

고리즘 트레이딩 전략을 구현하면 단순히 애플 주식을 전 기간 동안 매수하여 들고 있던 것보

다 더 나은 성과를 보인다는 것이다. 성과 차이는 두 개의 매도 구간 때문이다.

15.1.3

벡터화된 백테스팅

벡터화된 백테스팅은 다음과 같이 구현한다. 우선 로그 수익률을 계산한다. 그다음

+

1

또는

-

1

로 나타낸 포지션을 수익률에 곱한다. 이렇게 하면 수익률이 양수인 기간은 매수 수익을 얻고

수익률이 음수인 구간은 매도 수익을 얻는다. 마지막으로 원래의 애플 주가와 알고리즘 트레이

딩 수익률을 모두 더한 후 지수함수를 적용하면 최종 성과를 계산할 수 있다.

579

15

장

매매 전략

In [14]: data['Returns'] = np.log(data[symbol] / ...