백테스팅

# 백트레이더 설치
!pip install backtrader

from datetime import datetime
import backtrader as bt

# Create a subclass of Strategy to define the indicators and logic

class SmaCross(bt.Strategy):
    # list of parameters which are configurable for the strategy
    params = dict(
        pfast=10,  # period for the fast moving average
        pslow=30   # period for the slow moving average
    )

    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period=self.p.pfast)  # fast moving average
        sma2 = bt.ind.SMA(period=self.p.pslow)  # slow moving average
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)  # crossover signal

    def next(self):
        if not self.position:  # not in the market
            if self.crossover > 0:  # if fast crosses slow to the upside
                self.buy()  # enter long

        elif self.crossover < 0:  # in the market & cross to the downside
            self.close()  # close long position


cerebro = bt.Cerebro()  # create a "Cerebro" engine instance

# Create a data feed
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='MSFT',
                                 fromdate=datetime(2011, 1, 1),
                                 todate=datetime(2012, 12, 31))

cerebro.adddata(data)  # Add the data feed

cerebro.addstrategy(SmaCross)  # Add the trading strategy
cerebro.run()  # run it all
cerebro.plot()  # and plot it with a single command

# 차트를 코랩에서 바로 출력
from IPython.display import display, Image
cerebro.plot()[0][0].savefig('plot.png', dpi=100)
display(Image(filename='plot.png'))

# 백트레이더 설치
!pip install backtrader

# 0. 필요 패키지 가져오기

from datetime import datetime
import backtrader as bt
from IPython.display import display, Image

# 1. 전략 클래스 정의

class SmaCross(bt.Strategy):
    # list of parameters which are configurable for the strategy
    params = dict(
        pfast=10,  # period for the fast moving average
        pslow=30   # period for the slow moving average
    )

    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period=self.p.pfast)  # fast moving average
        sma2 = bt.ind.SMA(period=self.p.pslow)  # slow moving average
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)  # crossover signal

    def next(self):
        if not self.position:  # not in the market
            if self.crossover > 0:  # if fast crosses slow to the upside
                self.buy()  # enter long

        elif self.crossover < 0:  # in the market & cross to the downside
            self.close()  # close long position

# 2. 세레브로(백트레이더의 엔진) 설정

# 세레브로 가져오기
cerebro = bt.Cerebro()

# 야후 금융 데이터 불러오기
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='036570.KS', # 엔씨소프트
                                 fromdate=datetime(2017, 1, 1), # 시작일
                                 todate=datetime(2020, 10, 1)) # 종료일

# 데이터 추가하기
cerebro.adddata(data)

# 전략 추가하기
cerebro.addstrategy(SmaCross)  # Add the trading strategy

# 브로거 설정
cerebro.broker.setcash(10000000)

# 매매 단위 설정하기
cerebro.addsizer(bt.sizers.SizerFix, stake=30) # 한번에 30주 설정

# 3. 세레브로 실행하기

# 초기 투자금 가져오기
init_cash = cerebro.broker.getvalue()

# 세레브로 실행하기
cerebro.run()

# 최종 금액 가져오기
final_cash = cerebro.broker.getvalue()

print("최종금액 : ", final_cash, "원")
print("수익률 : ", float(final_cash - init_cash)/float(init_cash) * 100., "%")

# 차트 출력하기
cerebro.plot()[0][0].savefig('plot.png', dpi=100)
display(Image(filename='plot.png'))

# 백트레이더 설치
!pip install backtrader

# 0. 필요 패키지 가져오기

from datetime import datetime
import backtrader as bt
from IPython.display import display, Image

# 1.1 단순 이동 평균(SMA) 크로스 전략 클래스 정의

class SmaCross(bt.Strategy):
    # list of parameters which are configurable for the strategy
    params = dict(
        pfast=10,  # period for the fast moving average
        pslow=30   # period for the slow moving average
    )

    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period=self.p.pfast)  # fast moving average
        sma2 = bt.ind.SMA(period=self.p.pslow)  # slow moving average
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)  # crossover signal

    def next(self):
        if not self.position:  # not in the market
            if self.crossover > 0:  # if fast crosses slow to the upside
                self.buy()  # enter long

        elif self.crossover < 0:  # in the market & cross to the downside
            self.close()  # close long position

# 1.2 상대적 강도 지수(RSI) 전략 클래스 정의

class RSI(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close)

    def next(self):
        if not self.position: # 아직 주식을 사지 않았다면
            if self.rsi < 30:
                self.order = self.buy()

        elif self.rsi > 70:
            self.order = self.sell()

# 2. 세레브로(백트레이더의 엔진) 설정

# 세레브로 가져오기
cerebro = bt.Cerebro()

# 야후 금융 데이터 불러오기
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='036570.KS', # 엔씨소프트
                                 fromdate=datetime(2017, 1, 1), # 시작일
                                 todate=datetime(2020, 10, 1)) # 종료일

# 데이터 추가하기
cerebro.adddata(data)

# 전략 추가하기
#cerebro.addstrategy(SmaCross) 
cerebro.addstrategy(RSI) 

# 브로거 설정
cerebro.broker.setcash(10000000)

# 매매 단위 설정하기
cerebro.addsizer(bt.sizers.SizerFix, stake=30) # 한번에 30주 설정

# 3. 세레브로 실행하기

# 초기 투자금 가져오기
init_cash = cerebro.broker.getvalue()

# 세레브로 실행하기
cerebro.run()

# 최종 금액 가져오기
final_cash = cerebro.broker.getvalue()

print("최종금액 : ", final_cash, "원")
print("수익률 : ", float(final_cash - init_cash)/float(init_cash) * 100., "%")

# 차트 출력하기
cerebro.plot()[0][0].savefig('plot.png', dpi=100)
display(Image(filename='plot.png'))