BackTrader - 여러 지표 섞어서 만들기 (3)

이번에는 여러 지표를 섞어서 매매 전략을 만들어보도록 하겠다.

이번 전략에는 기본적으로 SMA(Simple Moving Average)와 MACD(Moving Average Convergence Divergence) 그리고 RSI(Relative Strength Index) 이 세 가지 지표를 섞어서 전략을 만들어보려고 한다.

각 지표에 대한 설명 및 동작에 대한 내용은 아래 포스팅들을 참조하기 바란다.

https://downyk.tistory.com/66

BackTrader - MACD 활용

https://downyk.tistory.com/52

BackTrader - RSI 지표를 이용한 매매

https://downyk.tistory.com/62

BackTrader - 골든 크로스 / 데드 크로스 전략

이번에 만들 전략은 아래와 같다.

MACD와 RSI 둘 다 특정 임계점(Threshold)을 넘어 위로 가면 전략은 매수한다.

MACD와 RSI 둘 중 하나라도 특정 임계점(Threshold) 아래로 가면 매도한다.

그리고 Take_Profit과 Stop_loss 비율을 사전에 정의하여 해당 조건 시 매도하도록 전략을 구성한다.

import backtrader as bt
import yfinance as yf

class ReverseTrendStrategy(bt.Strategy):
    
    params = (
        ("fast_window", 12),
        ("slow_window", 26),
        ("macd_window", 9),
        ("macd_threshold", 0.0),
        ("rsi_window", 14),
        ("rsi_threshold", 50),
        ("stop_loss", 2.0),
        ("take_profit", 5.0),
    )

    def __init__(self):
        self.fast_average = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.params.fast_window
        )
        self.slow_average = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.params.slow_window
        )
        self.macd = bt.indicators.MACD(
            self.data.close,
            period_me1=self.params.fast_window,
            period_me2=self.params.slow_window,
            period_signal=self.params.macd_window,
        )
        self.rsi = bt.indicators.RelativeStrengthIndex(
            self.data.close, period=self.params.rsi_window
        )

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.macd.macd[0] > self.params.macd_threshold and self.rsi[0] > self.params.rsi_threshold:
                self.buy()
        else:
            if self.macd.macd[0] < self.params.macd_threshold or self.rsi[0] < self.params.rsi_threshold:
                self.sell()
            if self.data.close[0] < self.data.close[-1] * (1 - self.params.stop_loss / 100):
                self.sell()
            if self.data.close[0] > self.data.close[-1] * (1 + self.params.take_profit / 100):
                self.sell()


cerebro = bt.Cerebro()

data = bt.feeds.PandasData(dataname= yf.download('TSLA','2021-01-01','2021-12-31'))
cerebro.adddata(data)

cerebro.addstrategy(ReverseTrendStrategy)

cerebro.run()

cerebro.plot()

코드는 위와 같고 해당 코드를 Tesla 1년치 주가에 반영해보았다.

초기 자본은 10000이었는데 1년 뒤에 36217.51이 되었다.

약 3배 이상의 수익을 얻었다고 볼 수 있다.