퀀트 전략 업데이트 (6) : Backtesting library 조사

삼성리서치 스쿠버 동호회 회장이 됐다..

가입 문의만 한건데 투어 추진할 사람이 없다고, 강사라면 환영한다 하셔서 어쩌다보니 회장을 맡게됐다.

숟가락만 올리고 싶었는데 정신을 차려보니 밥상을 차려야한다.

 

이런 느낌..

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데이터를 다시 쌓는 사이에 백테스팅을 보강하려 한다.

기존 백테스팅 코드는 라이브러리를 활용하지 않고, try & error를 반복하며 직접 필요한 기능들을 개발했다.

- 보조 지표 추가

- 시각화

- 백테스팅

- 매매내역 정리

- 수익률/승률 계산

- ...

 

어느 정도 시스템이 안정화되어서 커스터마이징이 용이한 장점은 있지만,

얼기설기 만들었던 코드를 뒤로하고 더 나은 솔루션, 라이브러리가 없는지 찾아보려한다.

라이브러리를 활용하면 내가 인지하지 못했던 기능, 데이터 필드, 에러를 보강할 수 있으니 좋을 거 같다.

 

대체로 백테스팅 라이브러리가 공통적으로 제공하는 기능은 있겠지만 특히 필요한 기능은 custom 데이터셋 활용이다.

아마도 국장 5분봉 데이터를 제공하지 않을 것이기에 내가 직접 제공하는 데이터를 활용할 수 있느냐가 가장 중요하다.

 

 

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1. Backtrader

https://www.backtrader.com/home/features/

chatGPT 생각은 Backtrader 추천.

공식 문서의 기능을 보니 DB source, CSV도 가능하다고 한다.

 

또 암호화폐 시장 활용성도 가능하다하니 추후 코인으로 확장할 때도 유용할 거 같다.

기능이 많아서 러닝커브가 조금 있다는데 파이썬으로 깨작거리는 건데 열심히 하면 할 수 있지 않을까.

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2. Zipline

https://github.com/stefan-jansen/zipline-reloaded

GitHub - stefan-jansen/zipline-reloaded: Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

python 버전 3.11도 제공하고, data integration도 지원한다.

 

그런데 chatGPT의 말을 어기면서까지 굳이 써야할 필요는 못 느끼겠다.

backtrader는 star가 16.5k, zipline은 star가 1.3k. 사람들이 많이 쓰는데는 이유가 있겠지..

 

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3. LEAN

이것도 훌룡해보이는데 라이브러리가 아니라 플랫폼이다. 너무 헤비하다.

 

 

4. BT

https://github.com/pmorissette/bt

GitHub - pmorissette/bt: bt - flexible backtesting for Python

이건 여러 quant strategy를 관리하는데 특화된 라이브러리로 보인다.

나는 단일 전략을 사용할 예정이고, 그 전략을 테스트하는 과정에서 try & error가 있겠지만

구조적으로 특화된 관리의 필요성까지는 못 느끼겠다.