This trading system is based on machine learning and intends to proceed to the micro alpha factory.
- 베타 버전은 백테스트 기능만 제공합니다.
- PoC (Proof of Concept) 로 구현한 것이라 path 설정 및 data 유무에 따라 엔진이 작동하지 않을 수 있습니다.
- Backtester_GS.py로 무수히 많은 전략을 돌린 후 file 형태로 결과를 적재함과 동시에 시각화 및 요약 기능 추가
- 최종적으로 전략 선택 후 Trader 클래스에 연결시켜 바이낸스 선물 거래를 통해 실전 작동합니다.
- 전략 생성과 실전 거래의 괴리에서 나오는 많은 기술적 괴리 및 오류를 '빠르게' 고치는 것에 집중
- 이로 인해 코드가 깔끔하지는 않으나 비즈니스적 관점에서 시스템의 가치성을 판단하는 것이 더 중요하다고 봤고, 이를 대략적으로 검증한 이후에 재설계를 생각함.
- 실전 6 개월간 실전에서 실험해보면서 1) 기술적 버그 및 2) 전략적 버그를 다양하게 발견했고, 가능성을 확인함.
- 이를 반영함과 동시에 robust한 Trading System을 만들고자 재설계 작업을 진행 중.
- Front-end / Back-end / Engine / DB 로 구별하여 작업 진행 예정
- B2C 서비스를 제공 수준은 아니나 ‘코드’ 단에서 관리하기 보단 인터페이스를 나누는 것이 좋을 것이라 판단
- 사고 실험을 통해 가치를 창출할 수 있는 Trading System의 Architecture를 그리는 중
- Trading/Simulator Engine의 핵심 : 거래비용을 감안한 회전율 X 확률우위
WIKI : https://github.com/jaeaehkim/trading_system_beta/wiki
- Beta Version 0.1 실행을 위해선 Engine.Backtester_GS.py를 run 하면 됨.
- 이론적 기반은 Advances in Financial Machine Learning 1st Edition by Marcos Lopez de Prado 에 기반하고 있으며 해당 책을 베이스로 하여 많은 부분을 변형 및 추가함.
- afml_flow를 통해 Marcos Lopez의 이론들을 코드로 실습해볼 수 있음.