매매 전략의 성능은 파라미터 설정에 민감하게 반응합니다. 최적의 파라미터를 찾는 것은 전략 개발의 중요한 부분입니다. 이 섹션에서는 파라미터 변경이 전략 성능에 미치는 영향을 분석합니다. 다양한 파라미터 조합을 테스트하고 결과를 비교합니다. 이를 통해 전략의 강건성을 평가하고 최적화 방향을 설정합니다.
파라미터 민감도 분석의 중요성
모든 매매 전략은 다양한 파라미터를 가집니다. 이동평균선 기간, RSI 기준값, 볼린저 밴드 표준편차 등이 있습니다. 이러한 파라미터 값은 전략의 매수/매도 시점을 결정합니다. 따라서 파라미터 값에 따라 전략의 성과가 크게 달라집니다.
파라미터 민감도 분석은 전략의 강건성을 평가하는 데 중요합니다. 특정 파라미터 값에 지나치게 의존적인 전략은 위험합니다. 시장 상황이 변하면 쉽게 무너질 수 있습니다. 파라미터 값을 조금만 변경해도 성능이 크게 변하는 전략도 불안정합니다.
파라미터 민감도 분석은 전략 최적화의 방향을 제시합니다. 어떤 파라미터가 전략 성능에 큰 영향을 미치는지 파악합니다. 중요한 파라미터에 집중하여 최적화할 수 있습니다. 불필요한 파라미터는 제거하거나 고정할 수 있습니다.
파라미터 변경 방법 및 범위 설정
파라미터 변경은 체계적인 방식으로 진행해야 합니다. 무작위로 값을 변경하는 것은 비효율적입니다. 탐색할 파라미터의 범위를 설정하고, 일정한 간격으로 값을 변경합니다.
파라미터 범위는 전략의 특성과 시장 상황을 고려하여 설정합니다. 예를 들어, 이동평균선 기간은 일반적으로 5일에서 200일 사이에서 설정합니다. RSI 기준값은 30에서 70 사이에서 설정합니다.
파라미터 변경 간격은 분석의 목적에 따라 조절합니다. 민감도를 정밀하게 분석하려면 간격을 좁게 설정합니다. 전체적인 경향을 파악하려면 간격을 넓게 설정합니다.
백테스팅 및 결과 비교
각 파라미터 조합에 대해 백테스팅을 수행합니다. 백테스팅 결과는 주요 성과 지표를 사용하여 비교합니다. 총 수익률, MDD, 샤프 지수 등을 비교합니다. 수익 곡선을 시각적으로 비교합니다.
결과 비교 시에는 특정 지표에만 집중하지 않도록 주의합니다. 모든 지표를 종합적으로 고려해야 합니다. 예를 들어, 총 수익률이 높은 조합이 반드시 좋은 것은 아닙니다. MDD가 너무 높으면 실전에서 사용하기 어려울 수 있습니다.
시각화 도구 활용
파라미터 변경에 따른 성능 변화를 시각화하면 분석이 용이합니다. 3D 그래프, 히트맵 등을 사용하여 시각화할 수 있습니다.
3D 그래프는 파라미터 두 개와 성능 지표 한 개를 동시에 보여줍니다. 파라미터 값에 따른 성능 변화를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 히트맵은 파라미터 두 개와 성능 지표 한 개를 색상으로 표현합니다. 특정 파라미터 조합에서 성능이 어떻게 변하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
분석 결과 해석 및 전략 개선
분석 결과를 해석하여 전략을 개선합니다. 어떤 파라미터 조합에서 성능이 가장 좋은지 파악합니다. 왜 특정 파라미터 조합에서 성능이 좋은지 분석합니다. 분석 결과를 바탕으로 전략 로직을 수정하거나, 새로운 파라미터를 추가합니다.
분석 결과는 전략의 강건성을 높이는 데 활용합니다. 특정 파라미터에 지나치게 의존적인 전략은 수정합니다. 다양한 시장 상황에서 안정적인 성능을 보이는 전략을 구축합니다.
파이썬 코드 예시
다음은 파이썬 코드를 사용하여 파라미터 변경에 따른 성능 변화를 분석하는 예시입니다.
import pandas as pd
import talib
import pyupbit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 데이터 불러오기 (예시)
df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", interval="minute60", count=500)
df.rename(columns={'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close', 'volume': 'Volume'}, inplace=True)
def rsi_strategy(df, overbought, oversold):
"""RSI 전략 (매매 신호 생성)"""
df['RSI'] = talib.RSI(df['Close'], timeperiod=14)
df['signal'] = 0.0
df['signal'] = np.where((df['RSI'] > overbought) , -1, df['signal'])
df['signal'] = np.where((df['RSI'] < oversold) , 1, df['signal'])
df['position'] = df['signal'].diff()
return df
def backtest(df, initial_balance=1000000, fee=0.0005):
"""백테스팅 함수"""
balance = initial_balance
position = 0
buy_price = 0
for i in range(len(df)):
if df['position'][i] == 1:
if position == 0:
buy_price = df['Close'][i]
balance *= (1 - fee)
position = 1
elif df['position'][i] == -1:
if position == 1:
sell_price = df['Close'][i]
profit = (sell_price - buy_price) / buy_price
balance += balance * profit * (1 - fee)
position = 0
return balance
# 파라미터 범위 설정
overbought_values = range(60, 90, 10) # 60, 70, 80
oversold_values = range(10, 40, 10) # 10, 20, 30
# 결과 저장
results = []
# 파라미터 조합별 백테스팅
for overbought in overbought_values:
for oversold in oversold_values:
if overbought <= oversold:
continue
df_copy = df.copy()
df_copy = rsi_strategy(df_copy, overbought, oversold)
final_balance = backtest(df_copy)
profit = (final_balance - 1000000) / 1000000
results.append([overbought, oversold, profit])
# 결과 DataFrame 생성
results_df = pd.DataFrame(results, columns=['Overbought', 'Oversold', 'Profit'])
# 3D 그래프 시각화
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = results_df['Overbought']
y = results_df['Oversold']
z = results_df['Profit']
ax.scatter(x, y, z)
ax.set_xlabel('Overbought')
ax.set_ylabel('Oversold')
ax.set_zlabel('Profit')
plt.title('RSI 전략 파라미터 최적화')
plt.show()
위 코드는 RSI 전략의 과매수/과매도 기준값을 변경하면서 백테스팅을 수행합니다. 결과를 3D 그래프로 시각화하여 파라미터 값에 따른 수익 변화를 보여줍니다.
결론
파라미터 변경에 따른 성능 변화를 관찰하는 것은 전략 개발의 필수적인 과정입니다. 체계적인 분석을 통해 전략의 강건성을 평가하고 최적화할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 전략 로직을 수정하거나, 새로운 파라미터를 추가할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 백테스팅 결과의 함정을 이해하고 극복하는 방법을 알아봅니다.