Trading/PythonForFinance11 data wrangling with web scraping 목표 1. 주식 시뮬레이션 전략 (공매도 포함) 2. 실제 매매(수동주문? 숏전략없음) 3.FX마진 시뮬레이션/데모 적용후 매매자동화 매매종목(유니버스) 데이터 수집하기 종목2300개 중 kospi200, kosdaq150 or krx300 으로 한정하자. *시장전체흐름을 보기 위해 지수 데이터도 필요하다. --> 코스피/코스닥지수, 업종섹터지수 가져오기 *시장주도주는 결국 kospi200, kosdaq150 안에서 나온다. --> kospi200, kosdaq150 종목이 2020년부터 매년 6월,12월에 정기변경함 1. 수집정보 : 종목코드, 거래량, 시총, 현재가 (-> 주식수) [KRX 에서 다운로드 가능] - KOSPI200 : finance.naver.com/sise/entryJongmok.n.. 2020. 12. 23. ALT - a tool for backtest; backtrader 목표 1. 주식 시뮬레이션 전략 (공매도 포함) - 승률70%, MDD10%, 연평균 수익률10% 2. 300만원으로 실제 매매(주문은 수동으로) - 승률70%, MDD10%, 연평균 수익률10% (숏전략없음) 3.FX마진 시뮬레이션/데모 적용후 매매자동화 ======= zipline, backtesting 등 여러 패키지 중 backrader 의 장점 - 설치간편 - 전략 시뮬레이션 편리 ## 자료정리 1. 간단한 사용법 : 공식문서 www.backtrader.com/docu/ 2. 실전 활용예제 : 백테스트 루키 backtest-rookies.com community.backtrader.com/ 3. 참고 블로그 : jsp님 블로그 jsp-dev.tistory.com/104 4. 증권사 연결하는 법(.. 2020. 12. 23. ALT - Python for Finance 1 # 주요내용 # 어떻게 활용할 것인가? *Source 2020. 12. 2. 이전 1 2 3 다음
