[python] 볼린저 밴드를 이용한 트레이딩

볼린저 밴드를 이용한 트레이딩¶

볼린저 밴드에 대한 간략한 설명은 이전 글을 참고: [python] 볼린저 밴드(Bollinger bands) - (1) 볼린저밴드 그리기
이번 글에서는 볼린저 밴드를 이용한 트레이딩 전략을 구현해보려고 한다. 전략은 단순하다. 시가가 하단밴드 밑에 있으면 매수하고, 상단밴드 위에 있으면 매도한다.

In [75]:

from pykrx import stock
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 한글폰트 설정, 그래프 마이너스 표시 설정
import matplotlib
from matplotlib import font_manager, rc
import platform

if platform.system() == 'Windows':
# 윈도우인 경우
    font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
    rc('font', family=font_name)
else:    
# Mac 인 경우
    rc('font', family='AppleGothic')

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

In [62]:

# 종목코드와 종목명 가져오기
stock_list = pd.DataFrame({'종목코드':stock.get_market_ticker_list(market="ALL")})
stock_list['종목명'] = stock_list['종목코드'].map(lambda x: stock.get_market_ticker_name(x))
stock_list.head()

Out[62]:

	종목코드	종목명
0	060310	3S
1	095570	AJ네트웍스
2	006840	AK홀딩스
3	054620	APS홀딩스
4	265520	AP시스템

In [63]:

# 와이지엔터테인먼트의 20200101~20210528 데이터 가져오기
ticker = stock_list.loc[stock_list['종목명']=='와이지엔터테인먼트', '종목코드']
df = stock.get_market_ohlcv_by_date(fromdate="20200101", todate="20210528", ticker=ticker)
df

Out[63]:

	시가	고가	저가	종가	거래량
날짜
2020-01-02	27250	27700	26500	27500	224040
2020-01-03	27600	28800	26600	28400	563162
2020-01-06	28400	30500	28000	30000	1141917
2020-01-07	30500	31200	29500	30750	634303
2020-01-08	30750	30950	29400	30550	457119
...	...	...	...	...	...
2021-05-24	48000	49450	47600	49050	506747
2021-05-25	49100	50800	48600	50000	538883
2021-05-26	50100	50600	49100	50000	319239
2021-05-27	50400	50500	48600	50500	350836
2021-05-28	50100	50300	48750	49400	369453

348 rows × 5 columns

In [64]:

# 칼럼명 영문명으로 변경
# 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close), 거래량(Volume)
df = df.rename(columns={'시가':'Open', '고가':'High', '저가':'Low', '종가':'Close', '거래량':'Volume'})

In [65]:

# 중심선, 상단밴드, 하단밴드 계산
df['ma20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean() # 20일 이동평균
df['stddev'] = df['Close'].rolling(window=20).std() # 20일 이동표준편차
df['upper'] = df['ma20'] + 2*df['stddev'] # 상단밴드
df['lower'] = df['ma20'] - 2*df['stddev'] # 하단밴드
df = df[19:]
df

Out[65]:

	Open	High	Low	Close	Volume	ma20	stddev	upper	lower
날짜
2020-01-31	33000	33350	31600	31600	242343	32490.0	2296.370133	37082.740267	27897.259733
2020-02-03	30400	34250	30400	33950	454352	32812.5	1991.354670	36795.209340	28829.790660
2020-02-04	33650	35050	33250	34200	261373	33102.5	1718.588390	36539.676779	29665.323221
2020-02-05	34250	34700	33400	33500	175969	33277.5	1556.605196	36390.710392	30164.289608
2020-02-06	33950	34350	33000	33650	193934	33422.5	1439.432911	36301.365822	30543.634178
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
2021-05-24	48000	49450	47600	49050	506747	44007.5	2637.396793	49282.293585	38732.706415
2021-05-25	49100	50800	48600	50000	538883	44315.0	2957.199066	50229.398132	38400.601868
2021-05-26	50100	50600	49100	50000	319239	44590.0	3219.414788	51028.829577	38151.170423
2021-05-27	50400	50500	48600	50500	350836	44922.5	3472.428052	51867.356105	37977.643895
2021-05-28	50100	50300	48750	49400	369453	45245.0	3577.521194	52400.042388	38089.957612

329 rows × 9 columns

In [66]:

trading_book = df.copy().assign(action='', state='').reset_index().rename(columns={'날짜':'Date'})
trading_book.head()

Out[66]:

	Date	Open	High	Low	Close	Volume	ma20	stddev	upper	lower
0	2020-01-31	33000	33350	31600	31600	242343	32490.0	2296.370133	37082.740267	27897.259733
1	2020-02-03	30400	34250	30400	33950	454352	32812.5	1991.354670	36795.209340	28829.790660
2	2020-02-04	33650	35050	33250	34200	261373	33102.5	1718.588390	36539.676779	29665.323221
3	2020-02-05	34250	34700	33400	33500	175969	33277.5	1556.605196	36390.710392	30164.289608
4	2020-02-06	33950	34350	33000	33650	193934	33422.5	1439.432911	36301.365822	30543.634178

In [67]:

for i in range(len(trading_book)):
    # 초기값 설정
    if i==0:
        # 종가가 하단밴드 이하이면 매수
        if trading_book.loc[i, 'Close'] <= trading_book.loc[i, 'lower']:
            trading_book.loc[i, 'action'] = 'buy'
            trading_book.loc[i, 'state'] = 'holding'
        # 이외에는 아무것도 안하기
        else:
            trading_book.loc[i, 'action'] = ''
            trading_book.loc[i, 'state'] = ''
    else:
        # 종가가 하단밴드 이하인데
        if trading_book.loc[i, 'Close'] <= trading_book.loc[i, 'lower']:
            # 이전상태가 보유중이 아니면 매수
            if trading_book.loc[i-1, 'state'] not in ['holding']:
                trading_book.loc[i, 'action'] = 'buy'
                trading_book.loc[i, 'state'] = 'holding'
            # 이전상태가 보유중이면 그대로 보유
            elif trading_book.loc[i-1, 'state'] in ['holding']:
                trading_book.loc[i, 'action'] = 'hold'
                trading_book.loc[i, 'state'] = 'holding'

        # 종가가 상단밴드 이상인데
        elif trading_book.loc[i, 'Close'] >= trading_book.loc[i, 'upper']:
            # 이전상태가 보유중이 아니면 그대로 있기
            if trading_book.loc[i-1, 'state'] not in ['holding']:
                trading_book.loc[i, 'action'] = 'hold'
            # 이전상태가 보유중이면 매도
            elif trading_book.loc[i-1, 'state'] in ['holding']:
                trading_book.loc[i, 'action'] = 'sell'
                trading_book.loc[i, 'state'] = ''

        # 그 외에는 아무 행동도 하지 않고 상태는 이전상태 그대로 유지
        else:
            trading_book.loc[i, 'action'] = ''
            trading_book.loc[i, 'state'] = trading_book.loc[i-1]['state']

In [77]:

report = trading_book.loc[trading_book['action'].isin(['buy', 'sell']), ['Date', 'Close', 'upper', 'lower', 'action', 'state']].reset_index(drop=True)
report

Out[77]:

	Date	Close	upper	lower	action	state
0	2020-02-24	30050	35237.078689	30477.921311	buy	holding
1	2020-04-10	28900	28310.107999	18864.892001	sell
2	2020-06-15	28550	33818.567595	28616.432405	buy	holding
3	2020-06-26	33850	33308.382553	28296.617447	sell
4	2020-10-12	47600	61820.796383	48199.203617	buy	holding
5	2020-12-03	49050	47665.088345	41539.911655	sell
6	2020-12-22	42400	48655.042883	42479.957117	buy	holding
7	2021-01-20	51000	48861.167998	40658.832002	sell
8	2021-04-23	43850	46397.196696	43912.803304	buy	holding
9	2021-05-18	47250	47239.802192	39665.197808	sell

In [78]:

report = report.assign(buy_price=report['Close'].shift(1))
report

Out[78]:

	Date	Close	upper	lower	action	state	buy_price
0	2020-02-24	30050	35237.078689	30477.921311	buy	holding	NaN
1	2020-04-10	28900	28310.107999	18864.892001	sell		30050.0
2	2020-06-15	28550	33818.567595	28616.432405	buy	holding	28900.0
3	2020-06-26	33850	33308.382553	28296.617447	sell		28550.0
4	2020-10-12	47600	61820.796383	48199.203617	buy	holding	33850.0
5	2020-12-03	49050	47665.088345	41539.911655	sell		47600.0
6	2020-12-22	42400	48655.042883	42479.957117	buy	holding	49050.0
7	2021-01-20	51000	48861.167998	40658.832002	sell		42400.0
8	2021-04-23	43850	46397.196696	43912.803304	buy	holding	51000.0
9	2021-05-18	47250	47239.802192	39665.197808	sell		43850.0

In [79]:

report.loc[~report['action'].isin(['sell']), 'buy_price'] = np.nan
report

Out[79]:

	Date	Close	upper	lower	action	state	buy_price
0	2020-02-24	30050	35237.078689	30477.921311	buy	holding	NaN
1	2020-04-10	28900	28310.107999	18864.892001	sell		30050.0
2	2020-06-15	28550	33818.567595	28616.432405	buy	holding	NaN
3	2020-06-26	33850	33308.382553	28296.617447	sell		28550.0
4	2020-10-12	47600	61820.796383	48199.203617	buy	holding	NaN
5	2020-12-03	49050	47665.088345	41539.911655	sell		47600.0
6	2020-12-22	42400	48655.042883	42479.957117	buy	holding	NaN
7	2021-01-20	51000	48861.167998	40658.832002	sell		42400.0
8	2021-04-23	43850	46397.196696	43912.803304	buy	holding	NaN
9	2021-05-18	47250	47239.802192	39665.197808	sell		43850.0

In [80]:

report.loc[report['action'].isin(['sell']), 'yield(%)'] = round((report['Close']/report['buy_price']-1)*100, 2)
report

Out[80]:

	Date	Close	upper	lower	action	state	buy_price	yield(%)
0	2020-02-24	30050	35237.078689	30477.921311	buy	holding	NaN	NaN
1	2020-04-10	28900	28310.107999	18864.892001	sell		30050.0	-3.83
2	2020-06-15	28550	33818.567595	28616.432405	buy	holding	NaN	NaN
3	2020-06-26	33850	33308.382553	28296.617447	sell		28550.0	18.56
4	2020-10-12	47600	61820.796383	48199.203617	buy	holding	NaN	NaN
5	2020-12-03	49050	47665.088345	41539.911655	sell		47600.0	3.05
6	2020-12-22	42400	48655.042883	42479.957117	buy	holding	NaN	NaN
7	2021-01-20	51000	48861.167998	40658.832002	sell		42400.0	20.28
8	2021-04-23	43850	46397.196696	43912.803304	buy	holding	NaN	NaN
9	2021-05-18	47250	47239.802192	39665.197808	sell		43850.0	7.75

In [76]:

plt.figure(figsize=(9, 5))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close')
plt.plot(df.index, df['upper'], linestyle='dashed', label='Upper band')
plt.plot(df.index, df['ma20'], linestyle='dashed', label='Moving Average 20')
plt.plot(df.index, df['lower'], linestyle='dashed', label='Lower band')
plt.title(f'{"와이지엔터테인먼트"}({int(ticker.values)})의 볼린저 밴드(20일, 2 표준편차)')
plt.legend(loc='best');

위에서 구현한 방법은 정말 나이브한 방법이다. 하단밴드 아래라고 해서 저점이라고 볼 수도 없고(언제나 지하실은 있다), 상단밴드 위라고 해서 고점이라고 볼 수도 없다(항상 내가 팔면 날아감).
또한, 종목에 따라서는 하단밴드나 상단밴드를 번갈아가며 태그하는 일이 거의 없을수도 있다.
그래서 추세를 확증할 수 있는 다른 보조지표가 함께 사용되어야 한다. 이 부분도 추후에 업데이트 할 예정.

저작자표시 비영리

[python] 볼린저 밴드를 이용한 트레이딩(1)

볼린저 밴드를 이용한 트레이딩¶

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