볼린저 밴드 적용

가끔 주변 분들이 내가 트레이딩이랑 프로그래밍을 다 잘해서 이걸 하는 줄 알던데 전혀 그렇지 않다.

둘 다 못 한다. 트레이딩 기법은 하나씩 배워나가고 있고, 코딩은 매번 새로운 문제에 마주친다.

 

그렇다고 몇년동안 책 읽고 수련한 다음에 도전할 생각은 없다.

아는 것보다 모르는게 더 많지만, 현실은 격식있는 시험이 아니니 있는 수를 계속 짜내서 도전할 뿐이다.

오늘은 그런 맥락으로 볼린저 밴드를 배우고 적용했다.

---

 

1. 볼린저 밴드란? Bollinger Bands (BB)

미국 사람 볼린저 형님이 개발한 분석 도구로, 주가 변동이 정규분포를 따른다 가정하고 주가가 움직이는 밴드를 계산한 식이다.

출처 : AI 자동 투자 봇 만들기, 노트북 하나로 월급을 두 배 불리는 비법 wiki

중심선, 상한선, 하한선이 있으며 각각의 계산식은 아래와 같다.

 

이 선을 기준으로 매수, 매도 로직을 강화해보려 한다.

 

 

2. 코드 구현

@staticmethod
def create_bollinger_bands(df: DataFrame):
    bb = ta.bbands(df["close"], length=20, std=2)
    bb_cols = ["BBL_20_2.0", "BBM_20_2.0", "BBU_20_2.0"]
    df = df.join(bb[bb_cols])
    return df

 

표준편차, 이동평균선을 직접 계산해도 괜찮지만

ta 라이브러리(Technical Analysis)를 활용하면 더 괜찮다.

필요한건 상한선, 중심선, 하한선이니 해당 값만 추출한다.

ref. https://github.com/twopirllc/pandas-ta/blob/main/pandas_ta/volatility/bbands.py

 

3. 시각화

차트 분석에 볼린저 밴드를 적용할 예정이니, 직관을 위한 시각화도 필요하다.

시각화 로직에 아래 코드를 추가한다.

@staticmethod
def _create_bollinger_bands(one_day_dataframe: DataFrame):
    add_plot = []
    lower_col = 'BBL_20_2.0'
    mid_col = 'BBM_20_2.0'
    upper_col = 'BBU_20_2.0'

    if all(col in one_day_dataframe.columns for col in [lower_col, mid_col, upper_col]):
        add_plot.append(mpf.make_addplot(one_day_dataframe[lower_col], color='magenta', type='line', width=1))
        add_plot.append(mpf.make_addplot(one_day_dataframe[mid_col], color='black', type='line', width=1))
        add_plot.append(mpf.make_addplot(one_day_dataframe[upper_col], color='magenta', type='line', width=1))
    return add_plot

굳

 

4. Backtesting

이제 추가 가능한 전략들을 테스트 해본다.

 

- 1) 기존 전략 그대로

- 2) 상한선 도달 시 매도

- 3) 중심선보다 낮을 때만 매수

- 4) 상한선 도달 시 매도 + 중심선보다 낮을 때만 매수

 

아래는 영업일 37일 기준 백테스팅 결과다

전략	1	2	3	4
Total trades	94	117	83	106
winning trades	46	61	42	57
win rate	48.94%	52.14%	50.60%	53.77%
total profit	81.17%	54.93%	85.83%	57.47%

 

볼린저 밴드 적용 시, 전부 승률이 늘었고

매수 조건만 강화하니, 수익률이 4.67%p 상승했다.

적용을 하자

 

5. 적용

trading bot, backtesting에 각각 적용