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무모한 도전-주식 인공지능 만들기

변동되는 Position Size만들기 -3-

by 인터넷떠돌이 2020. 9. 30.
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안녕하세요?

 

이래저래 뭐라고 해야 할까요? 일단은 개인적으로 장거리 이동을 해야 할일이 있어서 어제까진느 어떻게 예약발행으로 포스팅을 올리기는 했습니다만, 이것만 가지고는 안되겠고, 이제는 어떻게 해서 이제 미처 올리지 못한 포스팅이 하나 있었는데, 이걸 마지막으로 올려서 어덯게 position size를 변형시켜 보도록 해 봐야 겠습니다.

 

그리고 나서 다음으로 해야 할 것으로는 위 스크린샷처럼 기존의 메서드에 더 정밀한 계산을 하기 위해서 일단 초기 자본금과 계좌에 대한 리스크 퍼센트를 가지고 오도록 합니다.

 

일단 마지막에 보유한 주식의 가치가 떨어져서 포트폴리오 가치가 얼마나 손해를 보았느냐 하면, 위 스크린샷에서 계산한 것처럼 3.53%라고 할 수 있습니다.

 

그리고 나서 다음으로 해야 할 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 초기 자본금에서 5%가 불어난 시점에서 한번 리스크를 줄이는 작업에 들어가 보도록 합니다.

 

 

그리고 나서 이런 리스크 펌핑 메서드를 작동시키는 것을 결정하는 트리거는 처음에만 True로 만들어 주도록 선언을 해 줍니다.

 

그리고 나서 위 스크린샷처럼 상위 프로세스에서 이 작업을 할 수 있도록 일단 변수를 입력해 주도록 합니다. 이런 식으로 해서 이제 다음의 작업을 할 수 있도록 만들어 줍니다.

 

일단 이렇게 해서 결과가 나오기는 나왔습니다만, 이전과는 아무런 차이가 없는 형태로 나오는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다.

 

그래서 이전처럼 기존에 작업한 코드를 일단은 주석처리를 해서 못 쓰도록 만들어 주도록 합니다. 이렇게 한 다음에 이제 다른 작업을 준비해 봅니다.

 

그래서 상위 py파일에 해당하는 = 자식 프로레스의 몸통에 해당하는 이 py파일에서 직접 계좌의 리스크 퍼센트를 다룰 수 있도록 만들어 주도록 합니다.

 

일단 여기서 나온 결과를 보자면, 이익은 절반으로 줄어 들었고, 대신 남은 현금의 양은 10배 정도 증가한 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이렇게 해서 한번 결과를 비교해 보기는 보는데, 일단 기울기랄까 변동량이 급격함이 떨어진 것을 제외하면 큰 변화는 일단은 없어 보이는 상황입니다. 이래서야 이걸 가지고서 무슨 메리트가 있는지 모르겠습니다만, 아무래도 이렇게 하는 것 보다는 다음으로는 어떻게 해서 최적의 매도/매수 파라미터를 다시 지정하는 것이 나아 보이는 상황입니다.

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