퀀트 오아시스

5월에는 시스템이 4.90% 수익을 냈습니다. 분위기가 좋네요. 5월에 매매한 종목수는 총 69종목입니다. 이 중 31개종목에서 수익이났습니다. 종목 평균 수익률이 2.71%입니다. 승률은 44%정도인데 손익비가 좋아서 수익이 난 것 같습니다. 아래는 이익 TOP 6와 손실 TOP 6 종목입니다. 확실히 이익쪽에서 더 큰 수치를 보이고 있습니다. 연초이후 성과가 꽤 좋아서 비중을 더 올려볼 생각입니다. 근데 꼭 이러면 손실이 나오더라구요 ㅜㅜ.. 다음달도 화이팅입니다!

안녕하세요. 최근 많은 블로거들이 백테스트 결과와 전략을 공유하고 있어 많은 시스템 트레이더 분들이 관심을 갖고 계실 것입니다. 그중에서도 백석꾼님의 '직장인 전략'과 퀀스택스님의 '슈퍼 ETF 전략'은 특히 유명한 전략 중 하나입니다. ETF 시스템 트레이딩 연구소 : 네이버 블로그 ETF 트레이딩 연구 결과 기록을 위한 블로그입니다. 공지의 네비게이션 페이지를 이용하면 보다 쉽게 연구결과를 찾을 수 있습니다. since 2022-08-08 blog.naver.com Get the money : 네이버 블로그 Bill Staxx through Quant Quant + Bill Staxx = Quanstaxx blog.naver.com 오늘은 이러한 ETF 전략의 효과를 극대화하기 위해 활용할 수 있는 ..

1. 양매도는 구조적으로 승률이 높은 전략입니다. 그런데 대부분 사람들은 높은 승률이 지속되다보면 실력이라고 착각하게 됩니다. 이에 자만심에빠지고 결국 자금관리나 손절에서 실패하여 시장에서 아웃되는 경우가 많습니다. 레버리지가 크고 이론상 무한손실도 가능하기 때문에 매우 위험하지만, 기계적으로 접근한다면 꽤 매력적인 전략임에는 틀림없습니다. 2. 양매도는 말그대로 콜옵션과 풋옵션을 둘다 매도하는 전략입니다. 콜과 풋을 둘다 매도하게되면 아래와 같은 그래프가 나옵니다. 검은색은 손익그래프이고 초록색은 만기 그래프입니다. 검은색 선은 만기가 가까워 짐에 따라 초록색 선에 붙게됩니다. 검은색 그래프가 빨간 선 위에 있을때 수익인데요. 즉, 만기때까지 기초자산인 KOSPI200이 특정 범위 내에 있다면 수익을 ..

4월에는 시스템이 2.78% 수익을 냈네요. 연초이후에 월간단위로는 계속 수익을 보이고 있습니다. ㅎㅎ 4월에 매매한 종목은 총 118개 입니다. 종목당 평균 수익률은 0.35%이고, 승률은 50.4%네요. 손익비가 좋아서 수익이 났던 것 같습니다. 가장 큰 수익을 준 종목은 지엔원에너지로 4월4일에 29.04%의 수익을 보였네요. 반면 가장 큰 손실을 안겨준 종목은 네이쳐셀이었습니다 ㅜㅜ 4월 7일에 하한가로 직행하면서 -24.67%의 손실을 입었습니다. 그래도 손절이 제대로 나가서 추가적인 타격은 없었습니다. 이 녀석때문에 MDD를 갱신했네요. 시스템매매 성과가 계속 좋은데 이 분위기 계속 이어갔으면 좋겠습니다~ 모두 화이팅입니다!

이번 포스팅에서는 머신러닝 기법중 비지도학습인 클러스터링을 이용한 롱숏트레이딩에 대해 적어보겠습니다. 이 연구를 하게된 계기는 아래 논문때문인데요. 논문의 방법론은 아래와 같습니다. 1. 클러스터링 기법으로 KOSPI200 개별종목을 군집화 2. 군집 내에서 수익률 순위로 페어를 결정 3. 페어간 수익률 차이(spread)를 표준편차로 나타내 임계값을 넘으면 롱숏 전략 수행 백테스트결과는 아래와 같은데 훌륭해 보이죠? :: Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering :: 1. 서 론 페어 트레이딩은 유사한 가격흐름을 지닌 두 종목 간의 스프레드를 활용하는 투자전략으로 주로 기업의 펀더멘털 보다는 주식 시계열 특성에 기반 한 통계적 차..

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 ..

알고리즘트레이딩은 규칙기반 매매를 함으로써 투자자가 가질 수 있는 각종 편향(bias)을 벗어날 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 끊임없이 변하는 시장에서 살아남기 위해서는 지속적으로 전략을 변경시켜야 한다는 단점이 있죠. 인공지능의 출현은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠올랐습니다. 데이터만 주면 알아서 학습하고, 시장에 따라 진화하며, 감정의 휘둘림 없이 매매할 수 있게 된 것이죠. 이 논문은 인공지능 방식인 합성곱신경망(CNN)을 이용하여 다음날 갭을 예측하는 연구를 진행했습니다. 위와 같은 사진에 다음날 주가갭을 라벨링했는데요, 2017년1월부터 2021년 12월30일까지 KOSPI200을 구성하는 모든 종목의 1분봉 데이터가 사용되었습니다. 전체 사진은 245,492개 이지만, 학습을..

오늘은 binance api로 비트코인 1분봉을 가져오는 코드를 작성하려고 합니다. 코드들은 여러 블로그 글들을 참고했는데, 레퍼런스를 못남겼네요 ㅠㅠ import된 패키지들입니다. 우선 api요청을 위한 requests 모듈이 보이고, time관련 패키지와 pandas가 보이네요. concurrent.futures라는 모듈도 import했는데, 이건 chatGPT가 멀티프로세싱을 제안하며 추가해주는 것입니다. 요새 코딩할때 chatGPT에게 최종 코드점검을 맡기는데 여러분도 꼭 이용해보시기바랍니다. import requests from datetime import timedelta import pandas as pd import datetime as dt from datetime import datet..

야간(overnight)수익률이 일중(intraday) 수익률보다 높은 현상은 1970년대부터 꾸준히 연구되어 온 주식시장의 이례현상(anomaly) 중 하나입니다. 왜 이런 현상이 발생할까요? 이 논문의 서론에 따르면 주가갭 현상이 일어나는 이유는 다음과 같습니다. (1) 불일치(disaggrement) 가설 전일 폐장 시간부터 당일 개장시간까지 발생한 정보가 한꺼번에 시가에 반영된다. 이때 정보에 부정적인 견해를 가진 투자자는 공매도 제한(short-selling constraint)등으로 인해 공매도가 제한되는 반면, 긍정적인 견해를 가진 투자자는 자유롭게 매수를 할 수 있기 때문에 시가가 높게 체결된다. (2) 과잉반응(overreaction hypothesis) 가설 개장 직전까지 흘러나온 정보..