트레이딩뷰 전략 지표 백테스팅 데이터 최적화

트레이딩뷰에서 사용하는 전략스크립트를 백테스팅 해서 데이터를 드립니다.

전략스크립트를 이용하시면서, 조금만 수치를 바꿔도 결과값이 달라져서 어떤게 최적일지 고민하시는 분들이 많습니다.

저 또한, 자동매매를 여러개 돌리고 있는 개발자로서, 자동매매 초기 구축 당시 수많은 옵션값들을 어떻게 바꿔야하나를 오랫동안 고민했습니다.

다행히 발전된 프로그래밍 기술과 AI 기술 덕에,

최적값을 찾을 수 있었고 저는 현재 처음 생각했던 것과 다른 파라미터 값으로 꾸준히 성공적인 자동매매를 돌리고 있습니다.

이에, 수요가 많을 거라 생각해서 이렇게 데이터 수집 서비스를 제공하려 합니다.

공통적으로 수집하는 데이터는, 트레이딩뷰 프리미엄 기능인 '딥 백테스트'를 통해 수집되며, 그로 얻을 수 있는 데이터는 대표적으로 다음과 같습니다.

제공 데이터

- 순이익률(롱+숏 전체) : (이익 - 손실)의 최종 값입니다.

- 순이익률(롱 / 숏 개별 이익률) : 롱과 숏의 수익률을, 개별적으로 나타내줍니다. 어떤 포지션이 더 효과적이었는지 확인할 수 있습니다

- 총 이익(롱+숏 전체/롱/숏) : 손실을 제외하고, 오직 "이익"만 보여줍니다.

- 총 손실(롱+숏 전체/롱/숏) : 이익을 제외하고, 오직 "손실"만 보여줍니다.

- 최대 손실률 : 전략의 최고 이익을 기준으로, 손실이 얼마만큼 발생했는지를 보여줍니다.

- 최대 이익률 : 전략에서 최고 이익이 발생했을 때의 수익률을 보여줍니다.

- 총 수수료 : 설정한 기간의 매매 중, 수수료가 얼마만큼 발생했는지를 보여줍니다.

-총 거래 횟수/총 이익횟수/총 손실 횟수

- 이익이 발생한 트레이딩의 경우, 평균적인 이익

- 손실이 발생한 트레이딩의 경우, 평균적인 손실

- 1 회의 매매로 가장 크게 얻은 이익

- 1회의 매매로 가장 크게 얻은 손실

(트레이딩뷰에서는, 만약 분할 매매를 한다면, 해당 포지션이 모두 정리될때까지를 "1회 매매"로 보고 있습니다)

-매매 시, 평균적인 포지션 홀딩 기간

-매매 시, 롱의 경우/숏의 경우 평균적인 홀딩 기간

*위의 데이터 외에, 세세하게 제공되는 데이터는 많습니다.

어떻게 이용하느냐에 따라 다르겠지만, 대표적으로 이용가능한 데이터만 적었습니다.

당장 위의 데이터로도 얻을 수 있는 정보들이 많습니다.

예를 들어, 총수수료가 이익을 너무 많이 갉아먹고 있던 건 아닌지(즉, 이 경우 익절값을 조금 더 높일 필요가 있습니다)

혹은 롱은 수익이 좋은데 숏이 수익이 좋지 않다면, 숏의 조건을 정비해야하는 것은 아닌지,

포지션 홀딩기간이 숏이 더 길다면, 진입이 이상한 것은 아닌지.

위의 정보들을 이용해서 다양한 결과를 도출할 수 있습니다.

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제가 제공하는 서비스는 다음과 같습니다.

1. STANDARD : 원하시는 차트의 백테스팅 데이터 수집

: 파라미터의 조합이 적다면 여러 개의 차트들에 대해 데이터를 수집합니다.

만약, 데이터가 많다면 해당 데이터를 수집합니다.

데이터가 많고 적음의 기준은 아래와 같습니다.

(1) 검증해야할 파라미터의 조합이 여러개인가

(2) 많은 캔들을 백테스팅 해야하는가

(더 작은 타임프레임으로 갈수록 더 많은 캔들의 백테스팅이 필요하고, 백테스팅의 시간과 사용하는 GPU가 증가합니다)

기본적으로 1시간봉 기준, 약 2천개의 데이터를 뽑는 것을 최소 기준으로 보고 있습니다.

2. DELUXE : 다양한 차트 데이터를 수집

위의 경우보다 더 다양한 방식으로, 다양한 타임프레임/혹은 다양한 종목에 대해 검증하고 싶으신 경우 DELUXE 서비스를 이용해주세요.

1시간봉 기준, 약 1만개 이상의 데이터를 뽑는 것을 최소 기준으로 보고 있습니다.

3. PREMIUM : AI 기법을 이용해 원하는 목표에 가까운 최적값을 도출해냅니다.

Simulated Annealing기법을 기반으로, 최적값을 도출합니다.

특히 데이터가 너무 많아서 어떤 값을 검증해야할지 모르는 분들께 추천드립니다.

랜덤으로 지표의 파라미터 값을 변경해가면서, 원하시는 목표값(예를들어, 순이익률. 혹은 최대손실률이 최저가 되는 값)을 기준으로, 그에 가까워지는 파라미터를 계속해서 선택해나갑니다.

만약 순이익을 목표로 했는데, 어떤 파라미터를 바꿨을 때 값이 크게 변한다면, 해당 값을 소거하고 원래의 값을 기반으로 다른 값을 조금씩 바꿔가면서 그 값이 유지되는 값을 찾습니다.

즉 '순이익률'이라는 목표에 가장 부합하는 데이터 셋들을 찾아내는 방식입니다.

나아가, 이러한 데이터를 기반으로, 가장 중요한 파라미터를 기준으로 이미지화 시켜서 판단에 도움을 줍니다. (이미지를 참고해주세요)

추가적으로, 해당 데이터를 기반으로 결과에 대한 최적화된 해석을 제공합니다.

예를들어 첨부한 이미지의 검정색 도표의 경우, 어떤 전략의 레버리지와 이익의 상관관계입니다.

*예 : 레버리지를 0.1배씩 올렸을 떄의 값을 이미지화 시킨 것으로, 약 10배의 레버리지에서 이익과 가장 큰 상관관계 집합이 형성됩니다.

특이한 점은, 약 21배의 레버리지 구간에서, 단순히 2배보다 더 큰 이익 군집이 발생합니다.

이것은, 20배의 레버리지를 사용했을 때의 이점도 고려해볼 수 있는 전략임을 의미합니다

그러나 동시에 해당 구간에서의 수익률 상관관계 군집이 옅으므로 안정적인 매매는 10배 내외의 레버리지에서 이루어진다는 것을 확인할 수 있습니다.

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주의사항 :

저는 기본적으로 트레이딩뷰의 딥백테스팅을 기반으로 제공되는 날 것 그대로의 데이터 파일들을 모아드리며,

PREMIUM 서비스의 경우 AI최적화 기법과 데이터 해석까지 포함됩니다.

해당 정보들은, 투자 권유 혹은 제안이 아니라, 오로지 얻어지는 데이터와 그에 대한 원론적인 해석만 제공함을 유의 부탁드립니다.

1. 의뢰가 들어오면, 해당 전략을 확인합니다.

그리고 전략에 따른 초기 파라미터값을 설정하고, 원하시는 범위가 맞는지 확인 후 데이터를 수집합니다.

2. 데이터가 수집되면, 데이터를 정리해서 의뢰인께 CSV 파일로 제공합니다.

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- 그래프를 요청하신다면, 해당 데이터 중 의뢰인께서 필요하신 2~3개(상황에 따라 더 많은 데이터 분석도 가능합니다) 정도의 파라미터의 시각화를 도와드립니다.

- 데이터 해석을 요청하신다면, 두 가지의 방식의 해석이 가능합니다

(1) 백테스팅 데이터 자체의 해석

(2) 만약 그래프를 요청하셨다면, 해당 그래프의 해석

(1) 데이터를 얻고자하는 전략지표가 필요합니다.

구체적으로 전략 테스트를 해야하기에, 소스코드를 제공해주시거나, 공개된 지표의 경우 어떤 지표인지 말씀해주시면 됩니다.

만약 지표를 제공해주실 수 없는 경우, 제가 제공하는 전략스크립트를 만드는 서비스를 이용하시거나, 혹은 다른 전문가님께 의뢰해 전략스크립트를 만들어야합니다.

(2) 데이터를 얻고자 하는 부분과 목적성을 말씀해주시면, 더욱 명확한 데이터를 얻을 수 있습니다.