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시스템 트레이딩/전략, 시뮬레이션

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[트레이딩] 월 복리 재투자 기준 투자 성과 시뮬레이션 분석 현재 시스템 트레이딩 전략을 테스트하고 운용하면서 목표로 삼고 있는 수익률은 월 단위로 월초 자본금의 5% 정도이다. 지금까지는 목표 수익률을 잘 달성하고 있지만, 앞으로 이보다 낮아질지 높아질지 불확실한 상황에서 향후 5년간 특정 수익률 하에서 재투자하는 경우 어느정도까지 수익이 발생할 수 있을지 시뮬레이션을 해봤다. 나 스스로도 욕심내서 시드 금액을 대책없이 늘리거나 무리하게 투자하지 않기 위해서 필요한 시뮬레이션이다. 초기 투자금 : 20,000,000원 종목 진입금액 : 1,000,000원 (자본금의 5%) 월 수익률 : 5% 5년간 재투자를 가정했을 때 월 수익금과 진입금액은은 1백만원에서 17.8백만원으로 증가하였고, 자본금은 2천만원에서 3.7억으로 증가하는 것으로 나타났다. 그렇다면 수익률..

[트레이딩] 상승,하락률과 시총 대비 거래량 회전율 간 상관관계 간만에 조금 여유가 생겨서 그동안 미뤄놨던 코스피, 코스닥 체결 데이터 분석을 해보았다. 하루치 데이터의 용량이 5~6gb를 넘어가는 관계로 데이터를 읽어오는 데만 해도 상당한 시간이 걸려서 분석이 다소 어려운 부분이 있었다. 어쨌든 체결 데이터를 분석하다 보니 한가지 눈에 띄는 것이 있었는데, 바로 전일대비 주가변동률과 거래금액 회전율 간의 상관관계이다. 일반적으로 회전율(Turnover Ratio)은 유통주식 총수 대비 거래량 비율을 사용하는데, 현재 수집한 데이터에는 유통주식 총수가 포함되어 있지 않아, 대신 시가총액과 누적거래금액을 기준으로 회전율을 계산하였다. 우선, 지난 금요일(2020.8.7)을 기준으로 코스피, 코스닥 상장사들의 주가변동률과 회전율을 분석해보았다. 전체적으로 회전율은 0%에..

[주식] 스토캐스틱 진입 / RSI, Momentum 필터 전략 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 임의추출 결과 진입 : 스토캐스틱(5일) Fast K값이 37을 하향돌파 필터 : RSI(10일) 75이상, 모멘텀(10일) 170 이하 수수료 및 슬리피지 : 0.5%p 재현 및 백테스팅 결과 1. 5% 손절 / 10%, -2% 트레일링 스탑 / 최대보유기간 5일 KOSDAQ 승률 0.45 손익비 1.53 평균수익률 0.0048 총수익률 3.5624 거래횟수 743 보유기간 1.4 최대이익 0.0547 최대손실 -0.0362 최대투자액 9,987,537 strategy_swing_5 2. 5% 손절 / 10%, -2% 트레일링 스탑 / 최대보유기간 10일 KOSDAQ 승률 0.46 손익비 1.51 평균수익률 0.0055 총수익률 4.0737 거래횟수 741 보유기간 2.2 ..

[주식] RSI 과매수 구간에서의 진입 테스트 원래는 진입지표로서 RSI가 효과가 있는지를 확인하기 위해 시작한 테스트인데, 수익곡선 상의 변곡점이 발생해서 그 원인을 분석하다 보니 한가지 중요한 점이 발견되었다. 우선 아래 전략과 손익 그래프를 보자. 1. 진입 : RSI 80 상향돌파 / 청산 : 5일 뒤 (순서대로 성공률, 손익비, 평균수익률, 총수익률, 매매횟수, 보유기간, 최대수익, 최대손실, 최대투자금액, 전략명) KOSPI 0.41 1.39 -0.0008 -15.0862 18365 6.3 0.0649 -0.0535 290,695,823 strategy_swing_5 KOSDAQ 0.41 1.42 -0.0005 -14.6062 30842 6.3 0.0827 -0.0654 568,253,850 strategy_swing_5 RSI 만으로는 ..

[주식] ADX, 모멘텀 기준 매매 전략 테스트 기본 필터링 : 당일 거래량 10만주 이상, 상한가 종목 제외 기본 진입가격 : 당일 종가 기준 1백만원 기본 청산가격 : 당일 종가 1. 진입 : ADX가 80 상향돌파 시 / 청산 : 50 하향돌파 시 (순서대로 성공률, 손익비, 평균수익률, 총수익률, 매매횟수, 보유기간, 최대수익, 최대손실, 최대투자금액, 전략명) KOSPI 0.42 1.40 0.0008 13.5664 17499 9.7 0.0729 -0.0622 405,973,358 strategy_swing_5 KOSDAQ 0.43 1.57 0.0054 152.2667 28163 9.2 0.0994 -0.0745 748,333,786 strategy_swing_5 손익비는 코스피 1.4, 코스닥 1.57로 나쁘지 않음 하지만 보유기간이 9.7,..

[주식] 보조지표 돌파 시의 예후 분석 (몬테카를로 시뮬레이션, ADX) 최근에 주식투자를 본격적으로 시작하면서 보조지표에 대한 분석을 해보고 있다. 분명 특정 조건 하에서 유의미한 결과를 보여주는 보조지표가 있을 것 같은데, 어느 조건이 적정한 지에 대한 감이 없기 때문에 몬테카를로 시뮬레이션을 해보기로 했다. (매매기법에 대한 책을 보면, 보조지표가 어느 수치를 상향 돌파, 하향 돌파하면 매수, 매도하라고 나와 있는데, 내가 직접 분석해보기 전에는 신뢰하기가 어렵다는 생각이 들었다.) 분석을 시작한지 얼마 되지 않았고 계속 시뮬레이션을 하고 있지만, 몇가지 유의미한 지표들이 발견되기 시작한다. 그 중에서도 ADX 같은 경우에는 꽤 흥미로운 결과를 보여주는데, ADX 지표와 다음날 수익률 간의 높은 상관관계가 확인된다. 아래는 코스피, 코스닥 전 종목에 대해서 ADX 값을 ..

[파이썬] 머신러닝을 통한 코스피 종목의 주가 지지 저항선 산출 이전에도 한번 작업을 했던 내용인데, 최근에 좀더 개선이 되어서 다시 글을 쓴다. 일반적으로 차트를 볼때 빼놓지 않고 봐야하는 것이 지지, 저항선인데 보통 캔들이 자주 부딪히는 곳에서 생성이 된다. 눈으로 보고 자주 부딪히는 곳에 선을 죽 그은 뒤 지금 주가가 어느 선에 걸려있고, 향후 어느 범위에서 움직일지 가늠하게 된다. 그런데, 이 지지저항선을 긋는게 너무 귀찮다. 그리고 모든 종목에 대해서 매일 일일이 열어보면서 줄긋기를 할수도 없는 노릇이다. 그래서 이걸 머신러닝을 통해서 자동화했다. 아래는 그 예시이다. 머신러닝의 방법 중에 지지, 저항선을 산출하기 위해서는 군집화 알고리즘을 적용해야 한다. 종가를 기준으로 비슷한 구간에 몰려있는 애들을 몇개의 그룹으로 분류하고 그 안에서 평균값을 산출하면, ..

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