GHTS

Java의 경우 프로그램 안에 SQL 데이터베이스를 내장하는 선택지가 몇 개나 존재한다.

(HSQLDB, H2 및 Apache Derby등등)

Go언어의 경우 (NoSQL, K/V 저장소는 있어도) 마땅한 내장형 SQL 데이터베이스가 없어서 아쉽다고 느꼈는 데, 알고보니 약 2년 전에 이미 Go언어로 작성된 SQL 데이터베이스가 작성되었는 데, 모르고 있던 것일 뿐이었다.

검색의 생활화가 시급하다는 것 또 다시 깨닫는다.

C언어로 작성된 sqlite를 Go언어로 포팅한 것인데, 배포 편의성을 감안하면 아주 유용할 것 같다.

https://gitlab.com/cznic/sqlite

https://pkg.go.dev/modernc.org/sqlite

Successful Algorithmic Trading | QuantStart

개인적으로 엑셀, Python의 pandas, R의 dataframe등 데이터 분석 도구에 익숙하지 않다.

그래서, 전략 백테스트는 퀀트킹이나 퀀터스 같은 전문 백테스트 도구에 의존해 왔다.

그러나, 각 도구들은 약간씩 아쉬운 점이 있어서 (퀀트킹은 손절/익절 기능 없음. 퀀터스는 필터 기능 부족.) 자체적인 백테스트 능력을 키우고 싶은 욕구는 항상 있었다.

그런데, 백테스트 방식은 엑셀, 파이썬, R처럼 모든 데이터를 테이블 형태로 펼쳐놓고 하는 '벡터 방식 백테스트'만 있는 게 아니라, 데이터를 한 번에 1개씩(혹은 한 틱씩) 순차적으로 처리해서 그 결과를 차곡차곡 모아뒀다가 누적 결과를 분석하는 '이벤트 위주 백테스트'(Event-Driven Backtesting) 라는 기법도 존재한다는 것을 알았다.

'이벤트 위주 백테스트' 방식이 더 복잡하다고 되어 있지만, 개인적으로는 데이터 분석에 문외한인 입장에서는 이벤트 방식이 차라리 더 쉽게 느껴진다.

이벤트 위주 백테스트 엔진은 알고 보면 간단하지만, 기본 구조가 머리 속에 들어오기 전까지 막막하게 느껴져서 지금껏 헤매고 있었다.

그런데, 인터넷에서 Michael Halls-Moore의 'Successful Algorithm Trading'이라는 책에 이벤트 위주 백테스트 엔진을 구현하는 것에 대한 설명이 잘 되어있다는 내용을 접하고, 냉큼 PDF파일 다운로드 형식으로 구입했다.

파이썬 소스코드가 포함된 버전은 79달러이지만, Go언어로 구현할 예정이어서 소스코드가 없는 대신 저렴한 (PDF파일만 있는) 39달러 버전을 구매했다.

(코딩이 귀찮거나, 굳이 다른 언어를 사용하고 싶은 게 아니라면 소스 코드가 포함된 버전도 괜찮을 것 같다.)

제 13장이  'Event-Driven Trading Engine Implementation', 즉, 이벤트 기반 트레이딩 엔진 구현 관련 내용이다.

이벤트 드리븐 백테스트를 어떻게 구현하는 지에 대한 기본 구조에 대해서 이해하기 쉽도록 간결하게 설명되어 있다.

대략 50여 페이지 분량의 길지 않은 분량의 13장 내용만으로도 39달러의 값어치는 충분히 한다고 생각된다.

나중에 시간날 때 나머지 내용도 읽어봐야 할 것 같다.