인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 수강을 하여 만족스러운 강의를 들었습니다.

개인적으로 궁금한 것을 구현했는데 소스가 맞는지 검증 부탁드려도 될까 합니다.

생각해 본 부분을 짜보긴 했지만 수익률이 잘못 나온 듯하여 오류를 아무리 검증해보려고해도 알 수가 없어서 문의드립니다.

추가로 다른 분에게도 도움이 되길 바라고, 또한 제 코드에서도 최적화 할 부분이 보일 듯하니 조언 부탁드립니다.

강의에서 나온 부분이 많기에 주석과 맥락등은 일부 제거 했습니다.

[조건]

종목 TQQQ, SCHD

adj_close 값

TQQQ RSI<30 : TQQQ 3% 비중 증가 , SCHD 3%비중 감소

리밸런싱 5:5 매 반기마다 실행

!apt-get update -qq
!pip install yfinance

import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
# 수정종가
def getAdjCloseData(ticker, end=None):

  return yf.download(ticker, period='12y')['Adj Close']

# RSI 데이터
def getRSIData(closeDataSet, periods=""):

  average_periods = 14  # 이평 초기에 값은 나오지 않기 때문에 더 계산하고 자름

  delta = closeDataSet.diff() # closeDataSet - closeDataSet.shift(1)  # 변화량
  if periods != "":
    delta = delta.iloc[(periods + average_periods) * -1:]

  AU = pd.DataFrame(np.where(delta>=0, delta, 0), delta.index, delta.columns)
  AD = pd.DataFrame(np.where(delta<0, delta.abs(), 0), delta.index, delta.columns)

  # SMA
  AU_MA = getSimpleMovingAverage(AU, average_periods)
  AD_MA = getSimpleMovingAverage(AD, average_periods)

  rsi = AU_MA / (AU_MA + AD_MA) * 100

  # RSI Signal
  rsiSignal = getSimpleMovingAverage(rsi, 9)

  if periods != "":
    rsi = rsi[average_periods:]
    rsiSignal = rsiSignal[average_periods:]

  return rsi, rsiSignal

# RSI 값에 따른 리밸런싱 날짜
def getRSIRebalancingDate(closeDataSet, RSI = 30):
  rsi, rsiSignal = getRSIData(closeDataSet)
  data = rsi.copy()
  data = pd.DataFrame(data)
  
  dataIndex = data[data.iloc[:, 0] <= RSI].index

  return dataIndex

def getWeightByRSI(closeDataSet):

  RSIrebalancingDate = getRSIRebalancingDate(closeDataSet, 30) # RSI가 30이하일 때 리밸런싱 날짜
  rebalancingDate = getRebalancingDate(closeDataSet, 'half') # 동일비중 리밸런싱 할 날짜

  rebal = pd.DataFrame([[1/len(closeDataSet.columns)] * len(closeDataSet.columns)] * len(rebalancingDate),
                       index=rebalancingDate,
                       columns=closeDataSet.columns)
  rebal['period'] = 1 # 기간에 따른 리밸런싱

  rsiRebal = pd.DataFrame([[1/len(closeDataSet.columns)] * len(closeDataSet.columns)] * len(RSIrebalancingDate),
                        index=RSIrebalancingDate,
                        columns=closeDataSet.columns)

  rsiRebal['period'] = 0  # RSI에 따른 리밸런싱
  weightDf = pd.concat([rebal, rsiRebal], axis=0)
  weightDf = weightDf.sort_index()

  # 리밸런싱 날짜 별
  for i in range(1, len(weightDf)):
    if weightDf.iloc[i]['period'] == 1: # 기간에 따른 리밸런싱
      weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] = weightDf.iloc[0, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")]
      weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] = weightDf.iloc[0, weightDf.columns.get_loc("SCHD")]
    else: # RSI에 따른 리밸런싱
      weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] = weightDf.iloc[i-1, weightDf.columns.get_loc("TQQQ")] * 1.03
      weightDf.iloc[i, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] = weightDf.iloc[i-1, weightDf.columns.get_loc("SCHD")] * 0.97
      
  return weightDf

def getRSIPortfolioResult(closeDataSet):
  weight = getWeightByRSI(closeDataSet)
  weightDf = pd.DataFrame(weight)

  rebalancingDate = weightDf.index
  portfolio = pd.DataFrame() # 빈 데이터 프레임 생성

  totalAsset = 1 # 총 자산, 초기값 1
  start = rebalancingDate[0] # 리밸런싱 날짜, 초기값 첫 투자일

  for end in rebalancingDate[1:]:
      weight = weightDf.loc[start] # 당월 리밸런싱 비율
      weight = weight.drop('period')
      priceData = closeDataSet.loc[start:end] # 당월 가격 데이터
      cumReturn = getCumulativeReturn(priceData) # 당월 누적 수익률
      weightedCumReturn = weight * cumReturn # 당월 리밸런싱 비율이 반영된 누적 수
      netCumReturn = totalAsset * weightedCumReturn # 전월 투자 결과 반영 (이전 블록의 누적 수익을 포함시킴)
      start = end # start 갱신
      
      totalAsset = netCumReturn.iloc[-1].sum() # 총 자산 갱신
      portfolio = pd.concat([portfolio, netCumReturn]) # 매월 데이터 추가

  portfolio = portfolio.loc[~portfolio.index.duplicated(keep='last')] # 중복 데이터 제거
  portfolioCumulativeReturn = portfolio.sum(axis=1) # 포트폴리오 누적 수익률
  portfolioDayReturn = (portfolioCumulativeReturn / portfolioCumulativeReturn.shift(1)).fillna(1) # 포트폴리오 일간 수익률

  return portfolioDayReturn, portfolioCumulativeReturn



closeDataSet = pd.DataFrame()

TQQQ = getAdjCloseData("TQQQ") # TQQQ
SCHD = getAdjCloseData("SCHD") # SCHD
closeDataSet = pd.concat([TQQQ , SCHD ], axis=1)

closeDataSet.columns = asset
closeDataSet.dropna(inplace=True)

_, rsiCumReturn = getRSIPortfolioResult(closeDataSet)
rsiMomentumCAGR, rsiMomentumDD, rsiMomentumMDD = getEvaluation(rsiCumReturn)