파이썬 자동매매 개발, Zipline을 이용한 유가증권시장 코스닥시장 백테스팅

최근 몇 년간 로보어드바이저와 알고리즘 트레이딩이 금융시장에 대한 관심을 높이고 있습니다. 이러한 배경에서, 파이썬(Python)은 용이한 문법과 강력한 라이브러리들 덕분에 많은 트레이더들에게 사랑받고 있습니다. 특히 Zipline은 파이썬으로 작성된 대표적인 알고리즘 거래 백테스팅 라이브러리로, 유가증권 및 코스닥 시장에서도 손쉽게 적용할 수 있습니다.

Zipline 소개

Zipline은 파이썬으로 작성된 오픈 소스 알고리즘 트레이딩 라이브러리로, 주식 등 금융 자산의 백테스트를 수행하기 위해 설계되었습니다. Zipline은 Backtrader와 같은 다른 라이브러리들이 가지는 장점과 단점을 보완하여 사용자에게 더욱 유연한 환경을 제공합니다. 또한, Zipline은 과거 데이터를 기반으로 알고리즘의 성과를 평가할 수 있어, 실제 거래에 적용하기 전에 전략의 유효성을 검증할 수 있습니다.

Zipline 설치하기

Zipline을 사용하기 위해서는 먼저 설치가 필요합니다. 아래와 같은 명령어를 통해 Zipline을 설치할 수 있습니다:

pip install zipline

단, Zipline은 Python 3.5 이하에서만 작동하므로, 해당 버전에 맞춘 가상환경을 구성하는 것이 좋습니다.

백테스팅을 위한 환경 설정

Zipline을 이용한 백테스팅을 시작하기 위해서는 기본적인 환경 설정이 필요합니다. 이 단계에서는 예제를 위한 데이터를 준비하고, 전략을 정의합니다.

데이터 준비

지속적으로 변화하는 금융 시장에서는 과거 데이터가 중요한 역할을 합니다. Zipline은 내장 데이터 공급자를 통해 stock 데이터를 처리합니다. 그러나, 이는 직접적으로 다운로드하여 사용할 수도 있습니다. Yahoo Finance와 같은 서비스에서 데이터를 다운로드하고, 이를 Zipline이 할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다.

예제 데이터 다운로드

import pandas as pd

# Yahoo Finance에서 특정 주식의 데이터를 다운로드하여 CSV 파일로 저장
data = pd.read_csv('https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/AAPL?period1=1501545600&period2=1596556800&interval=1d&events=history')
data.to_csv('AAPL.csv', index=False)

Zipline 파라미터 설정하기

Zipline의 백테스트를 실행하려면 몇 가지 기본 파라미터를 설정해야 합니다. 데이터가 준비되었다면, Zipline에서 사용할 수 있도록 데이터 로더를 설정합니다.

from zipline import run_algorithm
from datetime import datetime

def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')

def handle_data(context, data):
    order(context.asset, 10)

start_date = datetime(2015, 8, 1)
end_date = datetime(2020, 8, 1)

run_algorithm(start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, handle_data=handle_data, capital_base=10000)

알고리즘 구현하기

알고리즘을 구현하기 위해서는 ‘initialize’와 ‘handle_data’ 함수를 정의해야 합니다. ‘initialize’ 함수에서는 포트폴리오에 포함할 자산의 종류를 초기화합니다. ‘handle_data’ 함수에서는 거래 로직을 정의하게 됩니다. 아래는 간단한 매수 알고리즘의 예제입니다.

def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')
    context.buy_threshold = 100

def handle_data(context, data):
    current_price = data.current(context.asset, 'price')
    if current_price < context.buy_threshold:
        order(context.asset, 10)

결과 분석

Zipline은 거래 기록과 성과 지표를 포함한 분석 리포트를 생성합니다. 이를 통해 수익률, 변동성, 샤프 비율 등의 성과 지표를 확인할 수 있습니다.

리포트 시각화

결과를 시각화하기 위해 Matplotlib과 같은 시각화 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 아래는 수익률을 시각화하는 기본적인 방법입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 수익률 데이터 불러오기
returns = ...

# 수익률 시각화
plt.plot(returns.index, returns.values)
plt.title('Trading Strategy Returns')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()

마무리

Zipline을 사용한 알고리즘 매매 개발은 상대적으로 접근하기 쉬운 방식으로, 투자 전략을 테스트하고 분석하는 데 유용합니다. 이 글에서 소개한 기본적인 예제를 통해 여러분의 투자 전략을 구현해 보시길 권장합니다. 실제 거래 환경에 적용하기 전에 충분한 백테스팅을 수행하시고, 모든 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 트레이딩을 진행하는 것이 중요합니다.