[백테스팅 6] '20년과 정반대 하락장에서 예상수익률은?
2021/02/01 - [주식,가상화폐 백테스팅] - [백테스팅 5] 백테스팅을 이용한 보조지표 파라미터 최적화 -2 (파이썬 소스 포함)
[백테스팅 5] 백테스팅을 이용한 보조지표 파라미터 최적화 -2 (파이썬 소스 포함)
MACD 파라미터값을 최적화하기 위해, 앞서 범위를 정하고, 3중 for문을 구성해봤습니다. 이제 for문 안에 실행문을 작성해보겠습니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 for i in range(tr[0][0],tr[..
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# 9. '20년과 정반대 하락장에서 백테스팅 예상수익률은?
지난 게시물에서 MACD, Stochastic, RSI, 볼린저밴드의 파라미터를 최적화해서 예상수익률이 향상되는 것을 확인했었습니다.
그런데, 백테스팅 기간이었던 지난 1년은 보유하기만 했어도 기대할 수 있는 단순 예상수익만 240%가 되는 상승장이었기 때문에 수익을 내기 쉬운 기간이었을지도 모르겠습니다.
정반대의 하락장에서도 양호한 수익률을 내는지 궁금해집니다.
그래서, 지난 1년간의 시세를 뒤집어서 정반대의 하락장 데이터를 만들고, 상승장에 최적화된 파라미터를 입력해 백테스팅해봤습니다.
우선, 하락장 데이터 만들기는 데이터프레임을 time을 기준으로 역정렬하고, index를 reset하여 준비합니다.
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df_test_reverse=df.sort_values("time", ascending=False)
df_test_reverse=df_test_reverse.reset_index(drop=True)
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각각의 보조지표에 대해 매수-매도 포지션을 백테스팅하고, 수익률을 계산해본 결과,
아래와 같은 결과를 얻었습니다.
동일 기준 단순 수익률이 -70% 인 것을 고려하면, 모두 양호한 편이라고 보입니다. 그 중에도 수익 예상이 되는 stochastic 보조지표가 눈의 띄네요. 비록 상승장에서의 예상수익률이 MACD와 RSI보다 못하지만 하락장에서도 민첩하게 반응해준 결과라 판단됩니다.
앞으로의 가격 변동이 지속 상승을 예상한다면 RSI 또는 MACD 적용이 좋겠지만, 하락장도 고려해야 한다면 stochastic이 적합해 보입니다.
여러분의 선택은 무엇인가요?