* 본 포스트는 개인연구/학습 기록 용도로 작성되고 있습니다.

[Python] 이동평균 전략 주식 거래 백테스팅

By MK on July 18, 2019

국내 주식 시계열 데이터를 얻을 수 있는 FinanceDataReader, 설치 방법은 터미널에서 아래 명령을 실행한다.

pip install -U finance-datareader

import FinanceDataReader as fdr
fdr.__version__

자세한 내용은 가이드 페이지 참고
https://financedata.github.io/posts/finance-data-reader-users-guide.html

Zipline, TA-LIB 등 백테스팅을 지원하는 다양한 라이브러리가 있지만, Backtrader라는 모듈을 활용하였다.

다른 백테스팅 프레임워크를 알고 싶다면 아래 링크 참고
https://www.quantstart.com/articles/backtesting-systematic-trading-strategies-in-python-considerations-and-open-source-frameworks

전략설명

10일 이동평균선이 20일 이동평균선을 돌파하면 매수!

20일 이동평균선이 10일 이동평균선을 돌파하면 매도!

from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
from backtesting.test import SMA
import FinanceDataReader as fdr
fdr.__version__

class SmaCross(Strategy):
    def init(self):
        Close = self.data.Close
        self.ma1 = self.I(SMA, Close, 10)
        self.ma2 = self.I(SMA, Close, 20)

    def next(self):
        if crossover(self.ma1, self.ma2):
            self.buy()
        elif crossover(self.ma2, self.ma1):
            self.sell()

# 셀트리온, 2018년~2019년6월
data = fdr.DataReader('068270', '20180104','20190630')
print(data.head())

# 초기투자금 10000, commission 비율 0.002 임의 지정
bt = Backtest(data, SmaCross,
              cash=10000, commission=.002)

bt.run()
bt.plot()

시뮬레이션 결과는 다음과 같다.
2018.1.1~2019.6.28 기간 중 이동평균 전략으로 투자시 최종 수익률은 104%이다.
2018.11월 최고 159.8%까지 기록하였으며, 최저 수익률은 2019.4월 95.9% 였다.
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어느 시점에 매수(▲)해야 할지, 매도(▼)해야 할지를 시각적으로 보여준다.
연두색이 손익이 플러스인 구간, 붉은색이 손익이 마이너스인 구간이다.
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아래 그래프를 통해 주가 흐름과 이동평균선 추이를 확인할 수 있다.
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Reference

시계열분석