알고리즘 트레이딩 전략

마지막 업데이트: 2022년 1월 22일 | 0개 댓글
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starryperson

이제 실제로 제가 사용할 알고리즘 매매 전략을 만들고, 수정하는 작업을 보여 드리겠습니다. 저번 포스팅 프로그램 알고리즘 계획하기 에서 잠시 선보인 전략을 수정하여 간단한 프로그램을 제작해 보겠습니다. 참고로 제 사이트에서는 완성된 전략을 선보이지 않습니다. 다만 제 개인적인 알고리즘 매매 프로그램을 만들어 가는 과정을 기록하는 것 뿐입니다. 참고만 하시길 바랍니다.

실전 알고리즘 매매 전략

기본적으로 만들 전략은 단타 전략입니다. 단타 전략이기 때문에 3분봉이나 5분봉을 이용할 계획입니다.

시스템 트레이딩 매수 전략

  • 3분봉 기준 현재 종가가 전일 고가보다 높아야 한다.
  • 당일 현재까지 거래량이 전일 거래량보다 알고리즘 트레이딩 전략 커야 한다.
  • 두 조건을 만족하면서 3분봉에서 5일선을 하락에서 상승으로 전환 시켜야 한다.

매수 전략은 간단히 3가지로 압축했습니다. 물론 단타에서 제일 중요한 호가창을 배제 할 수는 없습니다.

호가창까지 알고리즘 전략에 포함 시키다 보면 처음부터 복잡해 지기 때문에 일단 프로그램 큰 틀을 먼저 잡을 예정입니다.

  • 3분봉 기준 현재 종가가 전일 고가보다 낮아야 한다.
  • 당일 현재까지 거래량이 전일 거래량보다 커야 한다.
  • 두 조건을 만족하면서 3분봉에서 5일선을 상승에서 하락으로 전환 시켜야 한다.

트레이딩 매도 전략은 매수 전략과 정 반대로 입력하겠습니다. 나중에 결과를 보고 익절, 손절을 추가하여 최적화를 시킬 예정입니다. 거래량 관련 조건은 매도 전략과 매수 전략이 같은 데, 이건 어차피 매수가 된 상태에서 매도 주문을 할 수 있게 때문에 조건을 똑같이 했습니다.

몇 개의 종목을 예를 들어 챠트로 보여 드리겠습니다.

시스템 트레이딩 전략 적용 종목(미래생명자원) 시스템 트레이딩 전략 적용 종목(PN풍년) 시스템 트레이딩 전략 적용 종목(가온칩스)

붉은색 화살표는 매수이고 파란색은 매도입니다. 첨부 그림만 보면 좋아 보이지만 전에도 말 했듯이, 이건 그냥 보기 좋은것 일뿐 실제 프로그램을 돌리기 시작하면 예상치 못한 문제가 많이 생기고, 위 사진과 전혀 다른 결과가 나올수 있습니다.

이제 알고리즘 전략을 완성 했으니, 다음 단계인 코딩을 해야 합니다.

이제 아직 시스템 트레이딩을 접해 보지 못 한분들이 가장 접근하기 어려운 코딩입니다. 저 또한 코딩을 전혀 알지 못해서, 책, 유튜브, 구글 검색과, 10만원 정도의 강의를 통해 기초를 배웠습니다. 하지만, 진짜 코딩 실력은 스스로 이것저것 타이핑 해서 실행 해보고, 오류 수정도 하고, 생각을 컴퓨터 언어로 어떻게 표현할지 고민도 하고 이런 과정들이 실력을 키우는데 정말 많은 도움이 됩니다.

저 또한 코딩의 전문가도 아니고, 컴퓨터와 관련이 없는 직장에서 항상 시간에 쫓기는 환경이니, 여러분들도 의지만 있다면, 저 보다 훨씬 더 나은 코딩을 할 수 있을 거라고 생각합니다.

제가 알고리즘 트레이딩 시스템을 만드는 과정이 전문가들이 보기엔 너무 기초적이겠지만, 혹시나 이 분야에 처음이신 분들에게 작은 도움이 되었으면 합니다. 전략을 세웠으니 이제 프로그램의 큰 틀을 세운 것과 같습니다. 이번 프로젝트가 꼭 성공하길 바라며.

파이썬을 이용한 알고리즘 트레이딩: 아이디어 도출부터 클라우드 배포까지

출판사 제이펍
저작권사 O’Reilly Media
원서명 Python for Algorithmic Trading(ISBN: 9781492053354)
지은이 이브스 힐피쉬
옮긴이 박진수
출판일 2021년 7월 29일
페이지 376쪽
판 형 46배 판 변형 (188 x 245 x 18)
제 본 무선(soft cover)
정 가 29 ,000원
ISBN 979-11-91600-10-0 (93000)
키워드 투자 , 주식 , 펀드 , 금융 , 거래 자동화 , 넘파이 , 판다스 , Oanda, FXCM
분 야 프로그래밍 / 파이썬

교재 검토용 증정 안내

■ 알고리즘 트레이딩 전략 학교 및 학원에서 교재 선정을 위해 책을 파일로 검토해보고자 하시는 분들은 다음의 페이지에서 신청 양식을 작성해주시기 바랍니다 . 확인 후 연락을 드리도록 하겠습니다 . http://goo.gl/vBtPo3

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샘플 PDF (표지, 차례, 옮긴이 알고리즘 트레이딩 전략 머리말, 주요 번역 용어 대조표, 머리말, 베타리더 후기, 1장 '파이썬과 알고리즘 트레이딩', 2장 '알고리즘 트레이딩 전략 파이썬 기반 구조' 일부)

■ (등록되는 대로 링크를 걸어드리겠습니다)


도서구매 사이트 (가나다순)

효율적이며 강력한 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 라이브러리 활용법!
한때 기관 투자자가 독점하던 알고리즘 트레이딩이 이제는 온라인 플랫폼을 사용하는 소규모 조직과 개별 트레이더에게도 열려 있다. 파이썬과 이와 관련된 강력한 패키지 생태계는 오늘날 수많은 트레이더가 선택하는 필수 도구가 되었다. 저자인 이브스 힐피쉬는 실용적인 이 책을 통해 학생, 학자, 실무자에게 알고리즘 트레이딩이라는 매혹적인 분야에서 파이썬을 활용하는 방법을 보여준다.
또한, 이 책은 자동화한 알고리즘 트레이딩 전략을 체계적으로 구축하고 배포할 수 있게 하는 선택지를 제공한다. 기울어진 운동장을 여러분의 힘으로 평평하게 하는 일에 큰 도움을 줄 것으로 생각한다.

■ 알고리즘 트레이딩에 적합한 파이썬 환경 구성하기
■ 공공 데이터나 사설 데이터 공급원에서 금융 데이터를 가져오는 방법 배우기
■ 넘파이와 판다스로 금융 분석을 하기 위한 벡터화 방법 모색하기
■ 다양한 알고리즘 트레이딩 전략을 대상으로 벡터화 백테스트에 숙달하기
■ 머신러닝과 딥러닝을 활용해 시장 예측하기
■ 소켓 프로그래밍 도구를 사용해 스트리밍 데이터의 실시간 처리 문제 해결하기
■ Oanda 와 FXCM 이라는 트레이딩 플랫폼을 기반으로 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 구현하기

이브스 힐피쉬(Yves J. Hilpisch)알고리즘 트레이딩 전략
금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩, 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 에이아이머신(AI Machine)과 파이썬 퀀츠(Python Quants)의 설립자이자 최고경영자다. 또한 알고리즘 트레이딩 전략 《Artificial Intelligence in Finance》(O’Reilly, 2020), 《Python for Finance》(2nd ed., O’Reilly, 2018), 《Derivatives Analytics with Python》 (Wiley, 2015), 《Listed Volatility and Variance Derivatives》(Wiley, 2017)를 저술했다. 또한 CQF(Certificate in Quantitative Finance, https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융에 대해, 그리고 htw saar 대학(https://www.htwsaar.de)에서 데이터 과학에 대해 강의하고, 금융을 위한 파이썬 자격증 취득으로 이어지는 온라인 교육 프로그램의 책임자로 있다.

정보기술(IT)알고리즘 트레이딩 전략 과 관련하여 다양한 개발·저술·번역·기술편집·기술교정·자문·발표·기고를 해 왔다. 1인 기업을 세웠다가 닫았다. 최근에는 주로 인공지능과 관련한 번역·자문·강의를 한다. 저술하고 번역한 책들이 많아서 좁은 지면에 모두 나열하기 어렵다. 이 책들을 온라인 서점에서 역자의 이름으로 쉽게 검색해서 찾아볼 수 있다(다만 검색된다고 해서 다 역자의 책인 것은 아니다). 저술하고 번역한 책 중에는 정보기술과 무관한 것들도 있다. 제이펍에서 출간한 번역서로는 《케라스 창시자의 딥러닝 with R》, 《R로 배우는 텍스트 마이닝》, 《파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석》, 《검색을 위한 딥러닝》, 《객체지향 사고 프로세스》 등이 있다.

주식 알고리즘 트레이딩 (AES®)

Advanced 알고리즘 트레이딩 전략 Execution Services (AES®)는 수상 경력에 빛나는 크레디트 스위스의 종합 서비스로서, 주식, 옵션, 선물, 외환의 글로벌 트레이딩을 위한 알고리즘 트레이딩 전략, 툴, 애널리틱스 서비스를 제공합니다.

크레디트 스위스는 여러분을 기다립니다. 미팅이나 더 자세한 안내를 원하시면 상담을 신청 해 주시기 바랍니다.

  • AES® 주식: 세계 40여 개 시장에서 우수한 주문실행 서비스 제공의 바탕이 되는 핵심 주식 알고리즘 및 직접 시장 접근 전략
  • AES® 선물: 단순거래 시장과 스프레드 시장을 망라하는 직접 시장 접근 및 알고리즘 전략으로서 대부분의 세계 주요 선물거래소에서 활용 가능
  • AES® 옵션: 싱글 및 컴플렉스 옵션 트레이딩 전략으로 구성된 상품을 통해 미국의 모든 옵션거래소에 익명으로 동시 접속
  • AES® 스와프: 통합 프론트 투 백(front-to-back) 리포팅을 제공하는 글로벌 주식 스와프 주문 실행 서비스
  • AES® 외환: 글로벌 외환시장 트레이딩을 위한 업계 최고수준의 서비스로서 알고리즘 트레이딩 전략, 툴, 애널리틱스 서비스 제공
  • AES® 금리: 미국 재무부 채권 트레이딩을 위한 싱글레그(single-leg) 및 멀티레그(multi-leg) 알고리즘으로서 당사의 내부 및 외부 유동성에 대한 접근 제공
  • 크레디트 스위스 라이브엑스 채권: 회사채 확정가격 책정의 완전 자동화와 다양한 상품을 위한 일관된 유동성 제공

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Performance Analysis on Day Trading Strategy with Bid-Ask Volume

주식시장이 효율적이라면 아무리 잘 고안된 투자전략이라도 시장의 평균 수익을 장기적으로 초과하는 것은 어렵다. 본 연구의 목적은 일부 시장 참여자들 사이에 회자되고 있는 호가잔량 정보효과를 이용하여 장기적으로 높은 수익을 얻을 수 있는지를 실증 분석하는데 있다. 이를 위하여 호가잔량정보를 이용하는 데이트레이딩 전략을 제안하고, 2001년부터 2018년까지의 코스피200 주가지수선물시장에 적용하여 과연 꾸준하게 돈을 벌 수 있는지를 분석하였다. 구체적으로 매수강도지수가 50% 이상이면 가격이 상승할 것으로 예상하고, 반대로 매수강도지수가 50% 미만이면 가격이 하락할 것으로 예상하여 각각 매수포지션과 매도포지션을 진입하여 수익성을 검증하였다. 실증분석 결과는 거래에 수반되는 거래비용을 제하고도 연 평균 71% 이상의 매우 높은 수익을 보여주고 있다. 발생된 수익 역시 분석 기간 전체에서 장기적, 안정적으로 나타나고 있음을 밝혔다. 유전자알고리즘을 이용하여 제안된 투자전략의 수익성을 개선함으로서, 호가잔량정보를 이용하는 투자자들에게 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

If stock market is efficient, any well-devised trading rule can'알고리즘 트레이딩 전략 t consistently outperform the average stock market returns. This study aims to verify whether the strategy based on bid-ask volume information can beat the stock market. I suggested a day trading strategy using order imbalance indicator and empirically analyzed its profitability with the KOSPI 200 index futures data from 2001 to 2018. Entry rules are as follows: If BSI is over 50%, enter buy order, otherwise enter sell order, assuming that stock price rises after BSI is over 50% and stock price falls after BSI is less than 50%. The empirical results showed that the suggested trading strategy generated very high trading profit, that is, its annual return runs to minimum 71% per annum even after the transaction costs. The profit was generated consistently during 18 years. This study also improved the suggested trading strategy applying the genetic algorithm, which may help the market practitioners who trade the KOSPI 200 index futures.


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