4. 지표 혼합 수익률 백테스팅 프로그래밍(파이썬) - (1)

<4. 지표 혼합 수익률 백테스팅 프로그래밍 - (1) >

1. 시가 총액/PER/PBR기준 변동성 돌파 전략 분석 프로그래밍 - 개요

2. 각 지표 순위별 수익률 백테스팅 프로그래밍 - (1)

3. 각 지표 순위별 수익률 백테스팅 프로그래밍 - (2)

해당 포스트를 읽기 전에 위 포스트를 읽길 추천한다.

이전 포스트까지 각 지표 순위별 수익률을 백테스팅해봤다. 이번 포스트부터는 시가 총액, PER, PBR 3가지 지표를 혼합해 선택된 주식들을 가지고 백테스팅할 것이다. 아래는 프로그램 결과 화면이다. 시가총액과 PBR 하위 10%(PBR>0.2) 의 코스닥 종목들을 골라 변동성 돌파 전략을 수행했고 연마다 리밸런싱했다. 백테스팅 기간은 2008년 1월 1일부터 2018년 1월 1일로 했다. 슬리피지 값은 0.4% 로 했다. 

프로그램 설명

코드를 보기 전에 위 프로그램의 주요 기능을 살펴보자. 프로그램에 대해 알아야 코드가 쉽게 이해 된다. 사용자는 어떤 지표로 주식을 선정할 지 설정한다. 필자가 제시하는 코드는 (시가 총액, PBR), (시가총액, PER), (시가총액, PSR), (PBR, PER), (시가 총액, PER, PBR) 묶음을 지표로 선정할 수 있다. 코드를 이해한다면 다른 조합도 쉽게 추가할 수 있다. 선택된 조합에 대해서 몇 퍼센트 범위의 주식을 선정할 지도 사용자가 선택한다. "5"를 주면 각 지표를 5등분해 하위 또는 상위 20% 주식을 선정한다. 물론 코스피에 상장된 주식을 대상으로 할지, 코스닥에 상장된 주식으로 할지 아니면 코스닥/코스피 전체에 상장된 주식으로 백테스팅할 지 선택할 수 있다. 또한 이전 포스트에서와 같이 Scope 값도 선택 가능하다. 마지막으로 백테스팅할 기간을 설정한다. 백테스팅 기간은 2008년 1월 1일부터 2018년 1월 1일까지 1년 단위로 선택한다. 

프로그램 코드

먼저 DB관련 코드, 실제 계산 코드 등 공통적으로 사용할 상수나 함수를 정의한 코드에 대해 알아보자. 먼저, 전체 코드를 보고 세부 사항을 설명하겠다.

import logging as log
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

KOSPI = "kospi"
KOSDAQ = "kosdaq"
ALL = "all"

TMV_PBR = "Total Market Value and PBR"
TMV_PER = "Total Market Value and PER"
TMV_PSR = "Total Market Value and PSR"
PER_PBR = "PER and PBR"
PBR_PSR = "PBR and PSR"
TMV_PBR_PER = "Total Market Value and PBR and PSR"


TMVALUE = "tmvalue"
PER = "per"
PSR = "psr"
PBR = "pbr"

start_2008 = "2008-01-01"
start_2009 = "2009-01-01"
start_2010 = "2010-01-01"
start_2011 = "2011-01-01"
start_2012 = "2012-01-01"
start_2013 = "2013-01-01"
start_2014 = "2014-01-01"
start_2015 = "2015-01-01"
start_2016 = "2016-01-01"
start_2017 = "2017-01-01"
start_2018 = "2018-01-01"


_07_3Q = "07_3Q"
_07_4Q = "07_4Q"
_08_1Q = "08_1Q"
_08_2Q = "08_2Q"
_08_3Q = "08_3Q"
_08_4Q = "08_4Q"
_09_1Q = "09_1Q"
_09_2Q = "09_2Q"
_09_3Q = "09_3Q"
_09_4Q = "09_4Q"
_10_1Q = "10_1Q"
_10_2Q = "10_2Q"
_10_3Q = "10_3Q"
_10_4Q = "10_4Q"
_11_1Q = "11_1Q"
_11_2Q = "11_2Q"
_11_3Q = "11_3Q"
_11_4Q = "11_4Q"
_12_1Q = "12_1Q"
_12_2Q = "12_2Q"
_12_3Q = "12_3Q"
_12_4Q = "12_4Q"
_13_1Q = "13_1Q"
_13_2Q = "13_2Q"
_13_3Q = "13_3Q"
_13_4Q = "13_4Q"
_14_1Q = "14_1Q"
_14_2Q = "14_2Q"
_14_3Q = "14_3Q"
_14_4Q = "14_4Q"
_15_1Q = "15_1Q"
_15_2Q = "15_2Q"
_15_3Q = "15_3Q"
_15_4Q = "15_4Q"
_16_1Q = "16_1Q"
_16_2Q = "16_2Q"
_16_3Q = "16_3Q"
_16_4Q = "16_4Q"
_17_1Q = "17_1Q"
_17_2Q = "17_2Q"
_17_3Q = "17_3Q"


yearly_dates = [start_2008, start_2009, start_2010, start_2011, start_2012, start_2013, start_2014, start_2015,
               start_2016, start_2017, start_2018]

quarters = [{"_1qt" : _08_1Q, "_3qt" : _07_3Q},
           {"_1qt": _09_1Q, "_3qt": _08_3Q},
           {"_1qt": _10_1Q, "_3qt": _09_3Q},
           {"_1qt": _11_1Q, "_3qt": _10_3Q},
           {"_1qt": _12_1Q, "_3qt": _11_3Q},
           {"_1qt": _13_1Q, "_3qt": _12_3Q},
           {"_1qt": _14_1Q, "_3qt": _13_3Q},
           {"_1qt": _15_1Q, "_3qt": _14_3Q},
           {"_1qt": _16_1Q, "_3qt": _15_3Q},
           {"_1qt": _17_1Q, "_3qt": _16_3Q},]


def get_date_ranges(start, end):
    try:
        start_index = yearly_dates.index(start)
        end_index = yearly_dates.index(end)

        start_days =  yearly_dates[start_index : end_index]
        end_days = yearly_dates[start_index+1: end_index+1]

    except IndexError as e:
        log.warning("Settings index Error : {}".format(repr(e)))
        raise
    return zip(start_days, end_days)


def get_quarter_ranges(start, end):
    try:
        start_index = yearly_dates.index(start)
        end_index = yearly_dates.index(end)

        quarter_list = quarters[start_index: end_index]
    except IndexError as e:
        log.warning("Settings index Error : {}".format(repr(e)))
        raise
    return quarter_list

이전 포스트들을 읽었다면 알 수 있을 부분을 제외하고 설명한다. "get_date_ranges" 는 start와 end 기간동안을 연 단위로 쪼개서 리턴한다. 해당 함수가 필요한 이유는 구현할 프로그램이 연마다 리밸런싱 하기 때문에 기간을 쪼개야 한다. 예로 get_date_ranges("2009-01-01", "2011-01-01")을 호출하면 zip(["2009-01-01", "2010-01-01"], ["2010-01-01", "2011-01-01"])을 리턴한다. 따라서 ("2009-01-01", "2010-01-01"), ("2010-01-01", "2011-01-01") 을 얻어 기간을 연 단위로 분리할 수 있다. get_quarter_ranges() 또한 마찬가지다. 시가총액에는 1분기 데이터를 적용하고 나머지 지표들은 3분기 데이터를 적용한다. 따라서 "quarters" 변수에 1,3분기 데이터를 넣었고 get_quarter_ranges() 메서드로 start와 end기간 동안 필요한 데이터를 리턴한다. 코드를 보면 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 

다음은 DB 관련 코드를 살펴볼 것이다. 하지만 DB 관련 코드가 길기에 다음 포스트에 이어서 연재할 예정이다. 길지만 동일한 로직이 많아 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

참고로 필자는 컴퓨터 공학과를 재학 중인 대학생입니다. 따라서 코드가 완벽할 수 없습니다. 알고리즘이나 코드가 비효율적이거나 오류가 있다면 댓글 달아주세요..