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Python03 기술적투자02 MACD전략 CAP02 에서 주식 벡테스팅 라이브러리인 Finterstella 에 관한 간단한 소개와 사용법을 했다. 이번 포스트는 Finterstella를 이용한 첫 번째 기술적 투자 전략, Moving Average Convergence Divergence (MACD)이다. CAP01에서 소개한 이동평균선 (MA)을 이용한 전략이다. 한 가지 다른 점은 기본적인 MA가 아닌 지수 이동 평균선 (EMA)을 이용한다는 것이다. EMA는 MA와 다르게 현재에 가까운 값일수록 가중치를 부여한다. 자세한 설명은 investopedia link를 참조하겠다. https://www.investopedia.com/ask/answers/122314/what-exponential-moving-average-ema-formula-a.. 2021. 10. 24.
Python02 기술적투자01 라이브러리 소개 벡테스팅 구현 참고용으로 다양한 백테스팅 라이브러리를 찾다가 정말 편리하게 사용 가능한 것을 발견했다. 바로 Finterstella (https://pypi.org/project/finterstellar/). 기본적인 주가 불러오기부터 다양한 전략 시그널 생성, 벡테스팅, 벡테스팅 결과 평가도 지원한다. 결국에는 백테스팅 프로그램을 직접 만들 것이지만, 좋은 참고자료로서 사용해보겠다. Finterstella 사용 방법은 책을 통해서 접할 수 있다. 바로 김용환/Yubin Kim 님의 "미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트 투자"이다. 물론 python을 프로그래밍 언어로 사용한다. 내가 퀀트 책을 고르다가 가장 힘들었던 것은 책 자체가 오래돼서, 더 이상 실습이 힘들어지는... 버전 문제가 생기는 그런 .. 2021. 10. 22.
Python01 Financial data reader 와 pandas 를 이용한 이동평균선 구하기 사실 내가 가장 하고 싶은 것은 Python을 이용한 백 테스터 구현과 다양한 투자전략 비교이다. 전공자가 아니라서 배워 나아가는 입장이지만, JW_capital 이라는 큰 프로젝트를 구상중이고, 꾸준히 공부해서 얻은 내용을 하나하나 여기에 정리해보겠다. 먼저 Financial data reader 라는 훌륭한 라이브러리를 이용한 주식 데이터 수집과, pandas를 통한 이동평균선을 구하는 예제를 해보겠다. Financial data reader는 주가 데이터를 손쉽게 가져올 수 있는 파이썬 오픈소스 라이브러리이다. 오늘의 실습 환경은 Google Colab이다. #1 Financial data reader 를 install 하고, 각종 필요한 라이브러리를 import 한다. !pip install -U.. 2021. 7. 23.
HEP02 Reconstruct Z boson using Coffea #1 Basic Coffea framework 와 CMS 의 NanoAOD type DY process 샘플을 가지고 Electron pair 을 selection 하여 Z boson mass peak 을 reconstruction 하는 튜토리얼이다. [Jupyter notebook 링크] 와 함께 이 글을 보기를 추천한다. 이 튜토리얼은 Coffea 를 이용해서 data analysis 를 하는 Flow 를 설명하기 위해 Jupyter notebook 으로 interactive 한 방법으로 작성되었다. 하지만 실전에서는 대용량의 데이터를 다루기 때문에, 램 용량의 한계로 interative 방법은 못 쓰고, processor 라는 coffea 에서 제공하는 다른 방식을 사용하게 된다. processor 는 차후에 #2.. 2021. 7. 19.

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