MDD2 [투자 시뮬레이션] 비트코인(BTC) 이동평균선 돌파전략 매매 시뮬레이션 결과 안내 (비트코인, 코인투자, 골든크로스, 파이썬) [0. 투자 시뮬레이션 안내] 이번 투자 시뮬레이션에서는 가장 직관적이고 정통성 있는 투자기법으로 알려진 이동평균선 돌파전략(골든크로스) 방식으로 비트코인에 투자할 경우 어떤 결과가 산출되는지 소개하고자 한다. [1. 투자 전략 안내] 이번 시뮬레이션의 주요 측정 도구로 사용된 이동평균선은 설정한 기간의 가격을 가중평균하여 자산 가격의 흐름을 나타내주는 지표를 뜻한다. 수익률 측정은 자산가격이 이동평균선을 돌파(골든 크로스) 시 매수하여 자산의 수익을 얻는 방법과 반대로 이동평균선에서 낮아질 경우(데드 크로스) 자산을 매도한 후 현금을 보유하는 방식을 사용하였다. 사용된 이동평균선은 대표적으로 가장 많이 사용되는 10일, 30일, 60일, 90일, 120일로 설정하였으며, 시뮬레이션의 분석 기간은 글로벌.. 2023. 2. 12. 퀀트, 파이썬 / 기초코드 저장소(3) / numpy 이용해서 MMD 구해보기 *해당 게시글은 2022.06.16 파이썬 금융코드 작성본을 업로드한 게시글입니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # numpy로 MDD(maximum drawdown 구하기) # mdd란 기간중 최고값에서 최저값의 비율 나타내는 수치 # 투자자들에게는 투자를 계획하면서 내가 어느정도까지 손실을 감내할 수 있는지 파악하고 # 해당 포트폴리오가 목적에 맞는지 파악하는데 사용함. import numpy as np def mdd(x) : arr = np.array(x) idx_lower = np.argmin(arr - np.maximum.accumulate(arr)) idx_upper = np.argmax(arr[:idx_lower]) r.. 2022. 6. 16. 이전 1 다음
