과최적화 2

[트레이딩] Optuna를 이용한 시스템 트레이딩 전략 최적화

최근 네이버블로거 백석꾼님께서 직장인 트레이딩 전략을 올려주시고 계시는데요. 다른 시스템트레이딩 블로거님들도 검증을 해주시고 계시는데, 놀랍게도 백테스팅 하시는 분마다 우상향 그래프를 뽑아내고 계시네요. 전략이 상당히 robustness한 것 같습니다. 저도 같은 전략을 백테스팅을 해봤는데요, 파이썬에 Optuna라는 라이브러리를 이용하여 전략의 파라미터를 최적화하는 과정도 추가하였습니다. 우선 백석꾼님이 올려주신 로직 그대로 백테스팅을 진행해봤습니다. 조건은 아래와 같습니다. 매수 조건 (1 or 2) and (3 or 4) 1번 조건: 당일 저가가 전일 저가보다 높음 2번 조건: 당일 거래량이 최근 3일의 거래량 이동평균보다 낮음 3번 조건: 이동평균선과 현재 가격의 이격도(20일 이동평균 사용)가 ..

Sysmetic trading 2023.04.26

[Randomforest] 10분 수익률을 이용한 주가 예측-4

아래는 모든 변수를 랜덤포레스트모델에 학습하여 나올 성능입니다. 이전 포스팅에서는 50%가 약간 넘는 수치가 나왔었는데, 다시 학습시키니 수치가 약간 달라졌네요. 학습데이터를 랜덤샘플링 했기 때문으로 보입니다. feature importance가 높은 변수들만으로 다시 학습을 시켜보겠습니다. 아래 코드를 실행하면 top_feature변수에 상위 5개의 변수가 입력됩니다. top_feature = [] num=0 for f in range(x_train.shape[1]): top_feature.append(stock_df.columns[indices][f]) num = num+1 if num>5: break print(top_feature) 1250, 1530, 1100, 1520, 1430, 1200 순..

Sysmetic trading 2023.01.13