평균회귀 전략

Python으로 배우는 금융 트레이딩

Chelsea Yang

Data Science Instructor

RSI 기반 평균회귀 전략

공포에 매수하고 탐욕에 매도하라

RSI 기반 평균회귀 전략:
- 숏 시그널: RSI > 70
  - 자산이 과매수일 가능성이 높아 곧 반전할 수 있음
- 롱 시그널: RSI < 30
  - 자산이 과매도일 가능성이 높아 곧 반등할 수 있음

지표 계산

import talib
# Calculate the RSI
stock_rsi = talib.RSI(price_data['Close']).to_frame()

시그널 구성

# Create the same DataFrame structure as RSI
signal = stock_rsi.copy()
signal[stock_rsi.isnull()] = 0


# Construct the signal
signal[stock_rsi < 30] = 1

signal[stock_rsi > 70] = -1

signal[(stock_rsi <= 70) & (stock_rsi >= 30)] = 0

시그널 시각화

# Plot the RSI
stock_rsi.plot()
plt.title('RSI')

RSI plot

# Merge data into one DataFrame
combined_df = bt.merge(signal, stock_data)
combined_df.columns = ['Signal', 'Price']
# Plot the signal with price

combined_df.plot(secondary_y = ['Signal'])

RSI-based Signal plot

시그널로 전략 정의

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('RSI_MeanReversion', 
                          [bt.algos.WeighTarget(signal),
                           bt.algos.Rebalance()])

시그널 기반 전략 백테스트

# Create the backtest and run it
bt_backtest = bt.Backtest(bt_strategy, price_data)
bt_result = bt.run(bt_backtest)

백테스트 결과 시각화

# Plot the backtest result
bt_result.plot(title='Backtest result')

RSI mean-reversion backtest result

연습해 봅시다!

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