파이썬 증권 데이터 분석 [3] (8장~9장)

일주일 정도 진행해 두장을 지나 책을 마무리했다.

 

[8] 변동성 돌파 전략과 자동매매

[9] 딥러닝을 통한 주가 예측

 

 

8장에선 증권사 API에 접속해 자동매매 시스템을 구축하고 변동성 돌파 전략을 간단히 구현해본다.

 

 

크레온 연결 슬랙 연동

 

 

대신증권의 크레온 플러스 API에 연결해 자동매매 시스템을 구축했다. 경과가 슬랙 메시지로 전송이 된다. 오류나 주문, 잔고 등을 보내준다.

 

 

 

변동성 돌파 전략

 

 

 

가장 위대한 투자자로 불리는 래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략으로 etf를 매수하는 시스템을 구현했다.

당일 시가에 전일 등락폭의 절반을 더한 가격까지 오르면 매수하는 전략이다.

유튜브에서 변동성 돌파 전략으로 국내 시장으로 백테스팅하는 영상을 봤는데 절대적이진 않은 것 같다.

원래 선물 거래 전략으로 쓰였으니 괴리가 있을 법도 하다.

 

 

 

9장에선 간단히 딥러닝의 원리를 배우고 시스템을 구축한다.

여러 활성화 함수가 있다. 정확히는 잘 모르겠다.

 

 

(좌)계단함수 (우)시그모이드 함수

(좌)쌍곡탄젠트함수 (우)ReLU함수

 

 

 

 

 

이후 텐서플로를 설치해 간단한 딥러닝 테스트를 진행했다. 텐서 플로로 선형 회귀모델을 풀어본 것이다.

 

 

1100회 학습해 직선에 도달한 모습이다.

 

 

 

 

 

 

RNN 순환 신경망을 이용해 삼성전자의 주가예측을 돌려본 것이다. 2019년~2021년 데이터를 이용해 정확하지도 않고 간단히 구현해 실제 투자에 접목하기엔 무리가 있다. 큰 모양은 비슷해 보인다.

 

 

한 달 좀 안 되는 시간에 흥미에 이끌려 무작정 공부해본 것 같은데 알고 나니 더욱 흥미롭고 빠져드는 것 같다. 여러 번 코딩을 해보려고 시도했으나 그만두곤 했었는데 이번엔 좋아하는 테마가 생겨 그나마 프로그래밍에 가까워진 것 같다.

코드를 그대로 적고 책을 읽는 방식을 했다 보니 직접 구조를 짜는 실력은 거의 전무하다시피 한 것 같다. 때문에 이번에 접하게 된 파이썬을 기초부터 다시 공부해볼 생각이다. 이후 R언어로도 퀀트를 해보고 가치투자를 퀀트식으로 하는 방법도 해볼 예정이다. 학기에 복학해 통계, 금융수학도 수업으로 공부할 것이다.

 

최근 편견 없이 넓게 공부하고자 하는 마음에 크립토에 잠깐 들어갔다 나왔는데 꽤 재밌는 시장인 것 같다. 계속 공부를 이어가고, 이후엔 좀 부담되는 선물, 옵션, 외환 등을 공부해봐야겠다.

 

 

 

 

 

 

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아직 깃 헙을 쓰는 방법을 잘 몰라 추후 정리해서 만들까 한다.

저자의 깃 헙은 https://github.com/INVESTAR/StockAnalysisInPython이다. 이거 없이는 공부 못했을 것 같다.

다시 한번 언급하는 https://youtube.com/playlist?list=PLQe_6h9EvDPbJYwQ2-gchZQ3HWwgd46J1 유튜브 채널도 참고용으로 정말 도움이 많이 되었다.