퀀트 투자 전략을 백테스트 할 수 있는 방법

퀀트 투자 전략을 백테스트할 수 있는 다양한 사이트나 방법이 있습니다. 아래는 대표적인 방법들입니다.

1. Quantopian: Quantopian은 파이썬을 이용한 퀀트 투자 플랫폼입니다. Quantopian을 이용하면, 백테스트와 알고리즘 개발을 위한 다양한 기능을 제공받을 수 있습니다. 또한, Quantopian 커뮤니티를 통해 다른 사용자들의 전략과 아이디어를 공유하고, 협업할 수 있습니다.
2. Backtrader: Backtrader는 파이썬을 이용한 백테스트 프레임워크입니다. Backtrader는 다양한 데이터 포맷과 백테스트 기능을 제공하며, 모듈화된 구조를 가지고 있어, 간편하게 사용할 수 있습니다.
3. QuantConnect: QuantConnect는 C#과 Python을 이용한 백테스트 플랫폼입니다. QuantConnect를 이용하면, 백테스트와 알고리즘 개발을 위한 다양한 기능을 제공받을 수 있습니다. 또한, QuantConnect 커뮤니티를 통해 다른 사용자들의 전략과 아이디어를 공유하고, 협업할 수 있습니다.
4. TradeStation: TradeStation은 주식 거래 및 백테스트 플랫폼입니다. TradeStation을 이용하면, 사용자 정의 가능한 백테스트와 전략 개발 기능을 제공받을 수 있습니다.
5. Bloomberg Terminal: Bloomberg Terminal은 금융 정보 및 분석을 위한 플랫폼입니다. Bloomberg Terminal은 백테스트와 전략 개발 기능을 제공하며, 시장에 대한 분석과 정보도 함께 제공합니다.

위와 같은 플랫폼을 이용하여 퀀트 투자 전략을 백테스트해볼 수 있습니다. 이 외에도, 다양한 오픈소스 백테스트 라이브러리가 있으며, 일부 투자 업체는 자체적인 백테스트 기능을 제공하기도 합니다.

 

 

 

퀀트데이터는 어디서 받을 수 있나?

 

퀀트 투자에 사용되는 데이터는 일반적인 주식 정보뿐만 아니라, 재무 정보, 실적 정보, 투자자 정보, 경제 지표 등 다양한 정보가 필요합니다. 이러한 데이터를 수집하고 관리하는 것은 퀀트 투자에서 매우 중요한 역할을 합니다.

아래는 대표적인 퀀트 데이터 제공 업체들입니다.

1. Bloomberg: Bloomberg은 금융 정보와 뉴스를 제공하는 세계적인 정보 제공 업체입니다. Bloomberg에서는 실시간 주식 시세 정보를 비롯해 재무, 실적, 기업 이벤트, 경제 지표, 신용 등 다양한 정보를 제공합니다.
2. Refinitiv: Refinitiv은 금융 정보와 분석 솔루션을 제공하는 글로벌 기업입니다. Refinitiv에서는 주식, 채권, 선물, 옵션 등 다양한 자산 클래스의 데이터를 제공합니다.
3. FactSet: FactSet은 금융 정보와 분석 솔루션을 제공하는 글로벌 기업입니다. FactSet에서는 재무 정보, 실적 정보, 기업 이벤트, 경제 지표 등 다양한 정보를 제공합니다.
4. Quandl: Quandl은 수많은 금융 및 경제 데이터를 수집하고, API나 CSV 형태로 제공하는 데이터 제공 업체입니다. Quandl에서는 주식, 채권, 선물, 지수, 경제 지표 등 다양한 데이터를 제공합니다.
5. Alpha Vantage: Alpha Vantage는 API를 이용하여 주식, 채권, 선물, 지수 등 다양한 데이터를 제공하는 데이터 제공 업체입니다. Alpha Vantage에서는 무료 API와 유료 API를 제공하며, 무료 API에서는 일일 호출 제한이 있습니다.

위와 같은 업체들을 통해 다양한 퀀트 데이터를 구할 수 있습니다. 그러나, 데이터의 질과 정확성, 그리고 비용 등을 고려하여 데이터 제공 업체를 선택하는 것이 중요합니다. 또한, 자체적으로 데이터를 수집하고 처리하는 것도 가능하지만, 이는 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 퀀트 투자에 필요한 전문적인 지식이 필요합니다.

 

 

퀀트 테스트 해볼 파이썬 코드 예시

 

아래는 파이썬을 이용한 간단한 백테스트 예제입니다. 이 예제에서는 주식 종목 하나에 대한 일간 데이터를 사용하며, 20일 이동평균선과 50일 이동평균선의 교차점을 기반으로 매매 결정을 내리는 전략을 테스트합니다.

 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 20일 이동평균선과 50일 이동평균선 계산
data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['MA50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

# 매매 신호 계산
data['Signal'] = np.where(data['MA20'] > data['MA50'], 1, 0)
data['Position'] = data['Signal'].diff()

# 수익률 계산
data['Market_Return'] = np.log(data['Close']/data['Close'].shift(1))
data['Strategy_Return'] = data['Market_Return'] * data['Position']

# 누적 수익률 계산
data['Market_Cum_Return'] = data['Market_Return'].cumsum().apply(np.exp)
data['Strategy_Cum_Return'] = data['Strategy_Return'].cumsum().apply(np.exp)

# 결과 출력
plt.plot(data[['Market_Cum_Return', 'Strategy_Cum_Return']])
plt.legend(['Market', 'Strategy'])
plt.show()

위 코드에서 'stock_data.csv'는 일간 주가 데이터 파일을 의미합니다. 코드 실행 결과는 누적 수익률을 비교한 그래프를 출력합니다. 이를 통해, 20일 이동평균선과 50일 이동평균선의 교차점을 기반으로 한 전략이 주가 시장 대비 어떻게 수익을 냈는지 확인할 수 있습니다.

이 코드는 간단한 예제에 불과하며, 실제 퀀트 투자에서는 데이터 처리, 전략 구현, 리스크 관리 등 다양한 과정을 거쳐야 합니다. 또한, 백테스트 결과에 따라 전략을 수정하거나 개선하는 등의 작업이 필요합니다.