Quant : 사전 계획

매매 전략 수립 후, 백테스트를 하기 위해

젠포트, 퀀트킹을 둘러봤지만 유료 서비스이고 기능이 다양하여 아직 감이 잡히지 않는다...

 

그래서, 우선은 이해한 전략들을 백테스트 가능한 환경 구축에 집중하려 한다.

실시간 트레이딩 기능은 충분한 백테스팅, 준수한 승률이 나온 이후에 개발 예정이다.

주식 중장기 투자 이후, 코인/선물/옵션에서 스윙/데이트레이딩/스캘핑도 가능하다면 도전!

 

 

매매 전략

1. 이익 모멘텀 전략 + 소형주
- 시가총액 하위 20% 기업 中
- 전분기 대비 영업이익 성장률
- 전년 동기 대비 영업이익 성장률
- 전분기 대비 순이익 성장률
- 전년 동기 대비 순이익 성장률

2. 밸류 + 퀄리티 + 이익 모멘텀
- 분기 1/PER, 분기 1/PFCR, 1/PBR, 분기 1/PSR
- GP/A, 자산성장률, 영업이익/차입금 증가율, 주가 변동성
- 최신 분기 영업이익 성장률
- 최신 분기 순이익 성장률
- F-Score (순이익, 영업활동현금흐름, 유상증자 여부)

* 3, 5, 10일 추세선으로 매수/매도 판단

* 11~4월 / 5~10월 주가 비교 필요 

 

 

필요 데이터

시가총액, 주가(시가, 종가, 주봉...), 영업이익(분기, 연도), 순이익(분기, 연도), PER, PFCR, PBR, PSR
GP/A, 자산성장률, 차입금, 주가변동성, 영업활동현금흐름, 유상증자 여부, 코스피/코스닥 종가 ...

 

 

필요 기능

1. DB 세팅 (DB 연동, 테이블 설계) 

2. 데이터 크롤링 (키움 API, 공공 데이터)

3. 자동 매매 프로그램 구축 (키움 API)

4. 백테스팅 (파이썬 모듈)

+ 기타 등등

 

 

 

참고 사이트

https://wikidocs.net/book/1173

퀀트투자를 위한 키움증권 API (파이썬 버전)

https://wikidocs.net/book/486

시스템 트레이딩을 위한 데이터 사이언스 (파이썬 활용편)