크라켄 정량적 백 테스트 자습서 : 전략 검증 단계에 대한 자세한 분석

Kraken의 백 테스트 튜토리얼 세부 정보는 데이터 검색에서 전략 최적화에 이르기까지 거래자가 거래 전략을 철저히 확인할 수 있도록합니다.

2025/06/05 14:35

크라켄 정량적 백 테스트 자습서 : 전략 검증 단계에 대한 자세한 분석

백 테스트는 cryptocurrency 시장에서 거래 전략을 개발하고 정제하는 데 중요한 구성 요소입니다. 이를 통해 거래자는 실제 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 역사적 데이터를 사용하여 전략의 성과를 평가할 수 있습니다. 저명한 암호 화폐 거래소 인 Kraken은 백 테스트를위한 강력한 도구를 제공하여 정량적 거래자에게 이상적인 플랫폼입니다. 이 튜토리얼은 크라켄의 거래 전략을 백 테스트하는 세부 단계를 안내하여 프로세스의 각 단계를 철저히 이해하도록합니다.

크라켄의 백 테스트의 기본 사항 이해

백 테스트의 세부 사항을 다이빙하기 전에 기본 개념을 파악하는 것이 필수적입니다. 백 테스트 에는 과거 데이터를 사용하여 거래 전략을 시뮬레이션하여 과거에 어떻게 수행되었는지 확인해야합니다. 이 과정은 거래자가 잠재적 인 결함을 식별하고 전략을 최적화하는 데 도움이됩니다. 크라켄은 다양한 암호 화폐에 대한 과거 데이터에 대한 액세스를 제공하며, 이는 정확한 백 테스트에 중요합니다.

크라켄에서 백 테스트를 시작하려면 플랫폼의 거래 인터페이스 및 데이터 검색 방법에 익숙해 져야합니다. Kraken의 API를 사용하면 역사적 가격 데이터를 가져 오면 전략을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 간격이나 오류가 부정확 한 결과로 이어질 수 있으므로 데이터가 깨끗하고 완전한지 확인하는 것이 중요합니다.

백 테스트 환경 설정

백 테스트 환경을 설정하려면 올바른 도구를 선택하고 데이터를 준비해야합니다. Kraken의 API는 다양한 프로그래밍 언어를 통해 액세스 할 수 있으며, Python은 데이터 분석 및 기계 학습을위한 광범위한 라이브러리로 인해 정량 거래자 중에서 인기있는 선택입니다.

• 필요한 라이브러리 설치 : API 상호 작용 requests 및 데이터 조작에 대한 pandas 와 같은 라이브러리를 설치하여 시작하십시오. PIP를 사용 하여이 작업을 수행 할 수 있습니다.

   pip install requests pandas

• 역사적 데이터 검색 : Kraken의 API를 사용하여 관심있는 암호 화폐 쌍의 과거 데이터를 가져 오십시오. USD (USD)에 대해 Bitcoin (BTC)에 대한 데이터를 검색하는 방법의 기본 예는 다음과 같습니다.

   import requests
   import pandas as pd api_url = 'https://api.kraken.com/0/public/ohlc'
   쌍 = 'xbtusd'
   간격 = 1440 # 매일 촛불
  
  
  params = {
  
  'pair': pair, 'interval': interval
   }
   
  응답 = requests.get (api_url, params = params)
   data = response.json ()
   
  df = pd.dataframe (data'result ', columns = ['time ','open ','high ','low ','close ','vwap ','volume ','count ']))))
   df [ 'time'] = pd.to_dateTime (df [ 'time'], init = 's')

• 데이터 준비 : 일단 데이터가 있으면 백 테스트 요구에 맞게 정리하고 포맷해야합니다. 여기에는 결 측값을 처리하고 타임 스탬프를 변환하며 데이터가 백 테스트 스크립트에 맞는 형식인지 확인하는 것이 포함될 수 있습니다.

거래 전략 구현

데이터가 준비된 경우 이제 거래 전략을 구현할 수 있습니다. 여기에는 사전 정의 된 규칙에 따라 cryptocurrencies의 구매 및 판매를 시뮬레이션하는 코드를 작성해야합니다. 예를 들어, 간단한 이동 평균 크로스 오버 전략은 다음과 같이 구현 될 수 있습니다.

 import numpy as np def moving_average_crossover_strategy (data, short_window = 50, long_window = 200) :


data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean() data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean() data['signal'] = 0 data['signal'][short_window:] = np.where(data['short_ma'][short_window:] > data['long_ma'][short_window:], 1, 0) data['positions'] = data['signal'].diff() return data
 backtest_data = moving_average_crossover_strategy (df)

이 코드는 짧고 긴 움직이는 평균을 계산하고 크로스 오버에 따라 구매/판매 신호를 생성합니다. 그런 다음 이러한 신호를 사용하여 거래를 시뮬레이션하고 성능 메트릭을 계산할 수 있습니다.

전략 성과 평가

전략을 구현 한 후에는 성능을 평가해야합니다. 여기에는 수익, 변동성, 샤프 비율 및 드로우 다운과 같은 주요 메트릭을 계산하는 것이 포함됩니다. 이러한 메트릭을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.

• 반품 : 각 거래의 수익을 요약하여 전략의 총 수익을 계산하십시오.
• 변동성 : 전략 수익의 표준 편차를 측정하여 위험을 측정합니다.
• Sharpe 비율 : 전략의 위험 조정 수익을 평가하기 위해 Sharpe 비율을 계산합니다.
• 드로 다운 : 전략이 직면 할 수있는 최악의 시나리오를 이해하기 위해 최대 드로우 다운을 식별하십시오.

다음은 이러한 메트릭을 계산하는 샘플 코드입니다.

 def calculate_performance_metrics(data): data['returns'] = data['close'].pct_change() data['strategy_returns'] = data['positions'].shift(1) * data['returns'] total_return = data['strategy_returns'].sum() volatility = data['strategy_returns'].std() * np.sqrt(252) sharpe_ratio = total_return / volatility # Calculate drawdowns wealth_index = 1000 * (1 + data['strategy_returns']).cumprod() previous_peaks = wealth_index.cummax() drawdowns = (wealth_index - previous_peaks) / previous_peaks max_drawdown = drawdowns.min() return total_return, volatility, sharpe_ratio, max_drawdown

Total_return, 변동성, sharpe_ratio, max_drawdown = calculate_performance_metrics (backtest_data)
print (f'total return : {total_return : .2f} ')
print (f'volatility : {변동성 : .2f} ')
print (f'sharpe 비율 : {sharpe_ratio : .2f} ')
print (f'max drawdown : {max_drawdown : .2f} ')

전략을 정제하고 최적화합니다

전략의 성능을 평가 한 후에는 정제 및 최적화를 시작할 수 있습니다. 여기에는 매개 변수 조정, 다른 시간 프레임 테스트 및 결과를 개선하기 위해 추가 지표를 통합하는 것이 포함됩니다.

• 매개 변수 최적화 : 최적의 설정을 찾기 위해 이동 평균 창과 같은 전략의 매개 변수를 조정하십시오. 그리드 검색 또는 기타 최적화 기술을 사용하여 다른 조합을 체계적으로 테스트 할 수 있습니다.

• 추가 지표 통합 : 전략의 의사 결정 프로세스를 향상시키기 위해 상대 강도 지수 (RSI) 또는 Bollinger 대역과 같은 다른 기술 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.

• 워크 포워드 최적화 : 워크 포워드 최적화를 사용하여 다양한 기간 동안 전략의 견고성을 검증하십시오. 여기에는 역사적 세그먼트에서 전략을 훈련시킨 다음 후속 세그먼트에서 테스트하는 것이 포함됩니다.

전략 견고성 확인

전략이 역사적 데이터에 과도하게 맞지 않고 전략을 강력하게 보장하려면 엄격한 검증을 수행해야합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 샘플 외 테스트 : 개발 단계에서 사용되지 않은 별도의 데이터 세트에서 전략을 테스트하십시오. 이를 통해 전략이 보이지 않는 데이터에서 잘 수행 될 수 있음을 확인하는 데 도움이됩니다.

• 교차 검증 : K-fold 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 데이터의 여러 하위 집합에서 전략을 테스트하여 일관되게 수행 할 수 있습니다.

• 스트레스 테스트 : 시장 충돌 또는 높은 변동성 기간 동안 전략이 어떻게 수행되는지 확인하기 위해 극한 시장 상황을 시뮬레이션합니다.

거래 비용 및 미끄러짐 처리

백 테스트를 할 때는 전략의 실제 성과에 크게 영향을 줄 수 있기 때문에 거래 비용과 미끄러짐을 설명하는 것이 중요합니다. 크라켄은 거래에 대한 수수료를 청구하고, 거래를 수행하는 가격이 예상 가격과 다른 경우 미끄러짐이 발생합니다.

• 거래 비용 : 백 테스트 계산에 크라켄의 수수료 구조를 포함시킵니다. 예를 들어, 크라켄이 BTC/USD 거래에 대해 0.26%의 수수료를 청구하는 경우 이익에서이를 공제해야합니다.

• 미끄러짐 : 예상 가격에서 특정 백분율 편차를 가정하여 모델 미끄러짐. 이것은 역사적 데이터 또는 보수적 인 추정치를 기반으로 할 수 있습니다.

다음은 이러한 요소를 설명하도록 백 테스트 코드를 조정하는 방법입니다.

 def calculate_performance_with_costs(data, fee=0.0026, slippage=0.001): data['returns'] = data['close'].pct_change() data['strategy_returns'] = data['positions'].shift(1) * data['returns'] # Apply slippage data['strategy_returns'] = data['strategy_returns'] - np.abs(data['positions'].shift(1) * slippage) # Apply transaction costs data['transaction_costs'] = np.abs(data['positions']) * fee data['strategy_returns'] = data['strategy_returns'] - data['transaction_costs'] total_return = data['strategy_returns'].sum() volatility = data['strategy_returns'].std() * np.sqrt(252) sharpe_ratio = total_return / volatility # Calculate drawdowns wealth_index = 1000 * (1 + data['strategy_returns']).cumprod() previous_peaks = wealth_index.cummax() drawdowns = (wealth_index - previous_peaks) / previous_peaks max_drawdown = drawdowns.min() return total_return, volatility, sharpe_ratio, max_drawdown

Total_return, 변동성, sharpe_ratio, max_drawdown = calculate_performance_with_costs (backtest_data)
print (f'total return (비용 포함) : {total_return : .2f} ')
print (f'volatility (비용 포함) : {변동성 : .2f} ')
print (f'sharpe 비율 (비용 포함) : {sharpe_ratio : .2f} ')
print (f'max drawdown (비용 포함) : {max_drawdown : .2f} ')

자주 묻는 질문

Q : 크라켄에서 여러 cryptocurrency 쌍을 동시에 백 테스트 할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. 각 쌍에 대한 과거 데이터를 가져오고 이러한 데이터 세트에서 전략을 실행하여 크라켄에서 여러 cryptocurrency 쌍을 백 테스트 할 수 있습니다. 그러나 전략이 각 쌍의 다양한 시장 상황과 유동성 수준을 처리하도록 설계되었는지 확인하십시오.

Q : 크라켄에서 백 테스트 데이터를 얼마나 자주 업데이트해야합니까?

A : 전략이 현재 시장 조건과 관련이 있도록 매일 또는 매주 이상적으로 백 테스트 데이터를 정기적으로 업데이트하는 것이 좋습니다. 이것은 최신 트렌드와 가격 변동을 포착하는 데 도움이됩니다.

Q : 크라켄을 백 테스트 할 때 피해야 할 일반적인 함정은 무엇입니까?

A : 일반적인 함정에는 과거 데이터에 대한 과적, 거래 비용 및 미끄러짐을 설명하지 않고 시장 유동성의 영향을 무시하는 것이 포함됩니다. 항상 전략이 샘플 외 데이터에서 테스트되고 현실적인 거래 조건이 포함되어 있는지 확인하십시오.

Q : 백 테스트 후 크라켄에서 거래 전략을 자동화 할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. Kraken은 API 거래를 지원하므로 전략을 자동화 할 수 있습니다. 그러나 전략을 라이브로 배포하기 전에 전략이 철저히 백 테스트되고 검증되었는지 확인하십시오. 또한 예상치 못한 시장 운동을 처리하기 위해 적절한 위험 관리 및 모니터링을 구현하십시오.