백테스팅 프레임워크 개발 주식 예측 모델 성과 평가하기

백테스팅 프레임워크 개발: 주식 예측 모델 성과 평가하기

Overview

주식 예측 모델의 성과를 평가하는 것은 투자 전략의 성공 여부를 결정짓는 중요한 과정입니다. 이를 위해 역사적 데이터를 활용한 백테스팅(backtesting) 프레임워크를 개발하는 방법을 설명하겠습니다. 백테스팅 프레임워크는 모델의 예측 성과를 검증할 수 있는 체계적인 방법을 제공하며, 이를 통해 실거래에서의 효과성을 미리 판단할 수 있습니다. 이 글에서는 백테스팅의 개념, 필요한 요소들, 그리고 Python을 활용한 실질적인 예제를 제공하겠습니다.

백테스팅의 개념

백테스팅은 과거 데이터를 사용하여 투자 전략이나 모델의 성과를 시뮬레이션하는 과정을 의미합니다. 주식 시장에서 특정 모델이 주어진 기간 동안 얼마나 잘 작동했는지를 평가합니다. 이는 다음과 같은 이유로 중요합니다:

1. 위험 관리: 실제 투자 전에 전략의 리스크를 이해할 수 있습니다.
2. 전략 개선: 모델의 성과를 분석하여 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.
3. 신뢰성 확보: 검증된 모델은 투자자들에게 더 높은 신뢰를 줍니다.

백테스팅 프레임워크의 구성 요소

백테스팅 프레임워크는 일반적으로 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어집니다:

1. 데이터 수집: 과거 주식 가격 및 관련 지표 데이터 수집
2. 전략 정의: 투자 전략 또는 예측 모델 설정
3. 시뮬레이션: 정의된 전략을 사용하여 과거 데이터로 시뮬레이션
4. 성과 평가: 수익률, 위험, 기타 성과 지표 분석
5. 결과 시각화: 성과 결과를 그래프나 차트로 표현

데이터 수집

백테스팅의 첫 번째 단계는 신뢰할 수 있는 과거 데이터 수집입니다. Python의 pandas_datareader 라이브러리를 사용하여 Yahoo Finance에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 애플(AAPL) 주식의 과거 데이터를 가져오는 코드는 다음과 같습니다.

import pandas_datareader.data as web
import datetime

# 데이터 수집 기간 설정
start = datetime.datetime(2015, 1, 1)
end = datetime.datetime(2023, 1, 1)

# 애플 주식 데이터 가져오기
data = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
print(data.head())

이 코드는 2015년 1월 1일부터 2023년 1월 1일까지의 애플 주식 데이터를 불러옵니다.

전략 정의

이제 전략을 정의해야 합니다. 간단한 이동 평균 교차 전략을 예로 들어보겠습니다. 50일 이동 평균이 200일 이동 평균을 상향 돌파할 때 매수하고, 하향 돌파할 때 매도하는 전략입니다.

# 이동 평균 계산
data['SMA50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
data['SMA200'] = data['Close'].rolling(window=200).mean()

# 매수/매도 신호 생성
data['Signal'] = 0
data['Signal'][50:] = np.where(data['SMA50'][50:] > data['SMA200'][50:], 1, 0)
data['Position'] = data['Signal'].diff()

위 코드는 50일 및 200일 이동 평균을 계산하고, 교차 시 매수(1) 및 매도(-1) 신호를 생성합니다.

시뮬레이션

전략을 정의한 후, 이 전략을 바탕으로 시뮬레이션을 수행합니다. 이를 위해 초기 투자 금액과 각 거래에 따른 수익률을 계산해야 합니다.

initial_capital = 100000
shares = 0
portfolio_value = []

for i in range(len(data)):
if data['Position'][i] == 1:  # 매수
shares = initial_capital / data['Close'][i]
initial_capital = 0
elif data['Position'][i] == -1:  # 매도
initial_capital = shares * data['Close'][i]
shares = 0
portfolio_value.append(initial_capital + shares * data['Close'][i])

data['Portfolio Value'] = portfolio_value

이 코드는 초기 자본금으로 매수한 후, 매도 시 자본금을 업데이트하며 포트폴리오 가치를 추적합니다.

성과 평가

성과를 평가하기 위해 수익률과 위험 지표를 분석해야 합니다. 예를 들어, 연평균 수익률과 샤프 비율을 계산할 수 있습니다.

# 연평균 수익률 계산
data['Returns'] = data['Portfolio Value'].pct_change()
annual_return = data['Returns'].mean() * 252  # 주식 거래일 기준 연간 수익률

# 샤프 비율 계산
risk_free_rate = 0.01  # 무위험 수익률
sharpe_ratio = (annual_return - risk_free_rate) / data['Returns'].std() * np.sqrt(252)
print(f"Annual Return: {annual_return:.2f}, Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}")

이 코드는 포트폴리오의 연평균 수익률과 샤프 비율을 계산하여 출력합니다.

결과 시각화

마지막으로, 성과 결과를 시각화하여 이해하기 쉽게 표현합니다. Matplotlib을 활용하여 포트폴리오 가치를 그래프로 나타낼 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data['Portfolio Value'], label='Portfolio Value')
plt.title('Portfolio Value Over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Portfolio Value')
plt.legend()
plt.show()

이 코드는 시간에 따른 포트폴리오 가치를 그래프로 시각화합니다.

에러 처리

코드 실행 중 발생할 수 있는 에러는 다양한 원인이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 수집 시 다음과 같은 에러 메시지가 발생할 수 있습니다.

RemoteDataError: Unable to read URL: ...

이러한 에러는 Yahoo Finance API의 일시적인 오류일 수 있습니다. 이 경우, 데이터 소스를 변경하거나 잠시 후 다시 시도하는 것이 좋습니다.

결론

백테스팅 프레임워크는 주식 예측 모델의 성과를 평가하는 데 있어 필수적인 도구입니다. 위에서 설명한 절차와 코드를 통해 기본적인 백테스팅 프레임워크를 구축하고, 이를 바탕으로 다양한 전략을 실험하고 평가할 수 있습니다.

참고문서

• QuantStart - Backtesting a Trading Strategy in Python
• Investopedia - Backtesting
• Pandas Documentation