파이썬을 이용한 시스템 트레이딩 (기초편) PYTHON

오래 전에 '시스템트레이딩'에 대단한 기대를 가졌지만, 기대만큼 시장에서 크지 못하는 것 같습니다(시스템트레이딩하던 프랍데스크들도 다 짐싸서 집에 갔습니다) 만일 그랬다면 이넘의 자산운용사, 자문사, 증권사, 투신 등등 시장이 펀드매니저 대신 프로그래머와 모델링하는 사람을 많이 찾을 텐데 말이죠. 실제 운용하는 걸 보면 그들만의 리그입니다. 블럭딜과 주식대차, 정보로 대표되는 리그밖에 있는 개미는 그만큼 돈 벌기 힘듭니다(좋은 정보 받고 공매도하고 블록딜한다고 해서 다 먹는 건 아닙니다)

펀드매니저중에는 뛰어난 능력을 보여주는 분도 있지만 펀드규모가 커질 수록 상대적으로 양질의 정보를 신속히 주고 받는 인적 네트워크와 블럭딜과 주식대차없이 활황장이 아닌 시장에서 펀드매니저의 순수 역량으로 수익을 내기는 힘들다고 봅니다. 특히 펀드규모가 1천억이 넘어가면 좁은 시장에서 살만한 주식도 안보이고 20~30개의 종목을 왕창 들고 있기도 힘듭니다.

채권을 사서 주식대차용 담보로 삼거나 시장수익율을 따라 가기 위해 지수ETF를 들고 있는 방안이 있지만 액티브 펀드매니저 입장에선 마음에 드는 방법은 아니겠죠. 아무튼 그래서 사람이 부담하는 스트레스도 큽니다. 시스템이라고 해서 별 방법이 없죠. 사람이 하는 일을 정해진 룰대로 신속하게 처리하는 거라... 다만 기계학습과 빅데이터를 활용하는 시스템이 사람이 보지 못하는 곳을 보여줄 수 있을 지도 모릅니다. 시스템은 사람을 대신하는 게 아니라 보완하는 거라 보는데...

기계학습과 빅데이터를 활용하는 시스템은 아니지만 대신증권, 이트레이드(최근 사명이 이베스트투자증권으로 변경-왜 좋은 이름을 버리는 지 모르겠어요) API와 파이썬을 사용한 시스템트레이딩관련 온라인 책이 있습니다. 증권투자를 하시며 파이썬을 사랑하는 분은 한번 보셨으면 좋을 듯 합니다.

[URL]파이썬을 이용한 시스템 트레이딩 (기초편)

R 3.1.3 출시와 쉬운 업그레이드 GNU R

R이 최근 업그레이드 되었나 봅니다. 그런 소식에 워낙 무심하다보니 남들이 보내주는 뉴스레터를 통해 알게 되었군요.
그런데 흥미롭게 이번에 관심이 가는 게 R 업그레이드 방법입니다. 그냥 (윈도버전) R 패키지와 업데이트 명령으로 R을 업그레이드 할 수 있나 봅니다. 다음은 뉴스레터에서 본 R 업그레이드 내용입니다 (참고로 전 아직 안해봤습니다)
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Upgrading to R 3.1.3 on Windows

If you are using Windows you can easily upgrade to the latest version of R using the installr package. Simply run the following code:

# installing/loading the latest installr package:
install.packages("installr"); library(installr) #load / install+load installr

updateR() # updating R.
Running “updateR()” will detect if there is a new R version available, and if so it will download+install it (etc.).

I try to keep the installr package updated and useful, so if you have any suggestions or remarks on the package – you are invited to leave a comment below.
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[URL]R 3.1.3 is released (+ easy upgrading for Windows users with the installr package)

구형 노트북 학대하기 삽질

아주 오래 전에 마케팅팀에서 사용하던 구형 노트북(Fujitsu Lifebook Q210)이 있다. 램은 1GB가 납땜되어 업글불가, 하드디스크는 5백원짜리 동전같은 넘이라 역시 업글불가. 장점은 얇고 가볍고 팬이 없다는 점이다. 물론 성능이 안습이라 다들 안쓰는 물건인데, 여기에 우분투를 설치해서 장난감으로 갖고 놀고 있다. 사실 우분투팀도 새 버전 넘길때마다 속도가 떨어져 더 이상 리눅스 업글은 무리인듯...

이 넘 가지고 최근에 벌인 일은 RStudio 서버를 설치한 것이다. 굳이 서버를 설치한 것은 아이패드나 스마트폰 웹브라우저를 통해 RStudio 를 가지고 놀려는 게 목적이다. 설치는 시키는 대로 하면 끝인데, 문제는 외부에서 어떻게 접근할 것이다? 그래서 네트워크를 회사내부망이 아닌 정보단말기-ipTime공유기를 이용하고 ipTime공유기의 DDNS기능을 이용한다.


그러나 스마트폰으로 RStudio를 사용하기는 사실 병맛이라 우분투에 openSSH를 설치하고 스마트폰에서 텔넷앱(vxConnectBot)를 통해 사용할 수 있다. 물론 화려한 GUI대신 뻑뻑한 텍스트 인터페이스가 환영해주지만 전화기 가지고 R로 돌리고 Python도 돌리고 수틀리면 c/c++까지...대신 vi를 다시 익히는 즐거움이 하나 생긴다.


며칠간의 기록을 모아보니 금융공학

지난 번에 DDE를 이용하여 주가지수선물의 일중 가격 빈도를 포스팅했는데, 이번에는 하루가 아닌 며칠간의 빈도를 모아서 한꺼번에 그려 보았다. 뭐 대단한 발견을 기대한 건 아니고 그저 심심풀이로...

어제 주가지수선물 도수분포 금융공학

지난 번 DDE를 이용한 프로그램을 이용하여 선물데이터를 워크시트에 쌓아 보았다. 데이터의 갯수는 3,636개인데, API를 이용하여 얻는다면 더 많은 데이터를 얻지 않을 까... 사실 블룸버그를 통해 틱데이터를 얻기도 했지만 직접 만든 걸로 해보는 게 의미있기도 하고 퇴사하면 블룸버그와 빠이빠이 일테니

선물데이터를 가지고 어제 하루동안 움직인 포인트의 histogram을 만들어 보았는데, 대충 정규분포 비스무리한 모양이라고 우기는 중...^^ 계속 관심을 가지고 있는 것은 일중 고점과 저점을 예측하고, 발생시각을 쌓아 통계를 만들어 보는 것이다. 그동안 게을러서 안하고 있는데 대단한 결과가 나오리라는 희망은 안가지고 있다.


위에서 노란막대가 어제의 종가포인트

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