GHTS

Jupyter 노트북은 Python을 필요로 하는 반면,

Pluto 노트북은 Julia 언어로 작성되어서 설치 용량도 작고 경량임.

Julia REPL 창에서 다음을 실행한다.

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import Pkg

Pkg.add("Pluto")

using Pluto

# Starts local Pluto notebook server
Pluto.run()

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강환국 강의에 퀀트킹 1년 사용권 가격이 포함되어 있어서 얼결에 접하게 된 퀀트킹.

퀀트킹은 전략을 백테스트 할 수 있는 훌륭한 프로그램이다.

가격도 비교적 저렴하고, 사용법도 간단하고, 포함된 팩터도 다양하고, 실행 속도도 괜찮다.

http://www.quantking.co.kr/page/main.php

그러나, 기본적으로 일정 기간마다 리밸런싱한 후 보유하는 전략만 상정하였기에,

시장 상황에 따라 주식 비중을 변동해서 MDD를 관리한다던 지,

손절/익절을 설정하는 전략을 백테스트 할 수 없다는 점이 아쉬웠다.

그래서, 기능이 좀 더 다양한 뉴지스탁의 젠포트를 사용해 봤는 데, 

내가 쓰던 전략이 그렇게나 복잡했나? 싶은 생각이 들 정도로 정말 심하게 느리다.

(1번 돌려보니 예상시간이 28만초(=77시간=3.2일) 걸린다. -_-;; )

결국, 목마른 사람이 우물 판다는 말이 있듯이, 백테스트 코드를 작성해야할 것 같다.

그러나, 나같은 필요성을 가졌지만, 훨씬 더 똑똑하고 부지런한 사람이 세상에는 참 많은 것 같다.

https://github.com/gobacktest/gobacktest

Go언어로 작성된 무료 백테스트 프레임워크가 이미 존재하네~!  (아이쿠~ 감사합니다.)

내부를 들여다보고 이해할 수 있을 지는 모르겠지만,

처음부터 작성한다고 해도 성공을 장담할 수 없기에,

가능하다면 존재하는 프레임워크를 가져다 쓰고 싶다.

시도는 해봐야 할 듯.

Julia 설치

https://julialang.org/

1. Julia 내 미니멀 파이썬 패키지를 설치

Julia REPL 창에서 입력. 

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import Pkg

# installs IJulia package
Pkg.add("IJulia")

using IJulia

# launch Jupyter notebook
notebook()

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2. 시스템 파이썬 이용.

Python 설치

https://www.python.org/

JupyterLab 설치 <cmd 창에서 실행>

python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install jupyterlab

JupyterLab용 Julia패키지 설치 <Julia 커맨드 창에서 실행>

] add IJulia

build IJulia

JupyterLab 실행 <cmdㄴ 창에서 실행>

jupyter-lab.exe

매매전략의 백테스트를 위해서 과거 재무정보가 필요할 경우 2가지 선택 사항이 있다.

1. 유료 데이터 가공 판매 업체.

- fnguide : 100만원이 넘는 연 이용료에 보기만 가능하고 DB화는 안 된다는 까다로운 조건을 내세운다.

- 세종데이터 : 30만원 이하의 비교적 저렴한 연 이용료에 사용하기 편리한 HTTP API를 제공한다.

https://sejongdata.co.kr/

세종 데이터의 단점은 제공되는 데이터의 종류가 상장주식수/매출액/영업이익/순이익 단 4가지이라는 점.

그리고, 금융회사의 재무정보는 제공되지 않는다는 점도 유의해야 한다.

그러나, 연도별 데이터는 20년(!)치 데이터가 제공되고,

분기별 데이터는 6년치가 제공되는 데다가,

이메일로 문의를 하면 아주 빠르게 대응을 해 줘서

전략의 기본적인 큰 틀을 개발하고 백테스팅 하는 용도로는 상당히 쓸만하다.

2. 웹페이지 긁어오기

- fnguide, 다음넷, 네이버 각종 포탈, 매경 등등 홈페이지에 무료로 공개되어 있다.

- 자바스크립트를 이용하거나 iframe을 이용해서 긁어오기 까다롭긴 하지만,

  그 모든 장애물을 넘고 불러올 수 있다면 풍부한 재무 항목을 무료로 얻을 수 있다.

- 단, 2년 정도의 데이터만 존재하므로, 전략의 안정성을 확인하는 데 턱없이 부족하다.

세종 데이터의 20년치 데이터로 전략의 기본적인 안정성을 확보한 후 ,

2년치 무료 데이터로 수익율 향상을 위한 추가 작업을 하는 게 그나마 적절한 타협책인 듯 하다.

R에서 시간을 나타내는 자료형 몇 가지 중 자주 사용되는 POSIXct의 경우

세부 정보를 추출할 때 사용되는 코드는 다음과 같다.

사용법

format(POSIXct값 , format='<변환코드>')

출처 : https://www.stat.berkeley.edu/~s133/dates.html

셀 분할 : <Ctrl+Shift+'-'>

셀 병합

- 병합할 셀 다중선택 : <Shift+(화살표 위아래)>

- 선택된 셀 병합 : <Shift+M>

Jupyter는 1줄을 따로 실행하는 게 귀찮은 문제가 있는 반면,

RStudio는 코드 블록을 실행할 때마다 해당 코드 블록을 선택해줘야 하는 게 귀찮은 문제가 있다.

Jupyter로 1줄씩 별도의 셀로 분할한 후, 필요하면 병합하는 방법이 해결책이 될까??

과거 데이터 통계 분석에 유용한 R언어의 개발환경인 JupyterLab의 설치법을 기록해 둔다.

R 설치

https://www.r-project.org/

Python 설치

https://www.python.org/

Jupyter 설치

<cmd 창에서 실행>

python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install jupyterlab

Jupyter용 R 패키지 설치

<R 커맨드 창에서 실행>

install.packages('IRkernel')

IRkernel::installspec()

Jupyter 노트북 실행

<cmd 창에서 실행>

jupyter-lab.exe

P.S> Jupyter Notebook 관련 내용을 새로운 JupyterLab 으로 업데이트