Python으로 배우는 금융 트레이딩

거래 신호를 만들고 전략을 구축하는 데 유용한 도구인 기술적 지표의 세계로 들어가 봅시다. 이동평균, ADX, RSI, 볼린저 밴드 등 세 가지 주요 지표 그룹에 익숙해질 거예요. 이 장이 끝나면 Python에서 지표를 계산하고, 시각화하며, 그 의미를 이해할 수 있게 됩니다.

이제 신호를 구성하고 이를 활용해 트레이딩 전략을 만들 준비가 되었습니다. 추세 추종과 평균 회귀라는 두 가지 주요 전략 스타일을 알아봅니다. 실제 주가 데이터를 사용해 전략을 구현하고 백테스트하는 실습을 통해 전략 최적화와 벤치마킹 개념에도 더욱 익숙해질 수 있어요.

여러분의 트레이딩 전략은 어떻게 성과를 내고 있을까요? 이제 백테스트 결과의 상세 지표를 살펴볼 시간입니다. 수익률, 낙폭(Drawdown), Calmar 비율, Sharpe 비율, Sortino 비율 등 유용한 성과 지표를 배우게 됩니다. 이어서 백테스트 결과에서 이러한 비율을 계산하고, 위험 조정 관점에서 전략 성과를 평가하는 방법을 통해 내용을 종합해 봅니다.