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1% risk로 나온 테스트 결과의 분석 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅부터 같은 10period에서 계산을 하고, 여기서 나온 결과를 가지고서 한번 작업을 해서 리스크별로 비교를 하는 작업을 해 보고자 합니다. 일단 가장 리스크가 큰 조건은 10p가 붙어 있지만, 그 이외에는 리스크 크기인 1.5와 1이 붙어 있습니다. 가장 먼저 해야 하는 일이라면 일인것이 하나 있습니다. 바로 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 데이터를 정렬해야 하는데 이 과정이 쉽지만은 않았습니다. 일단 이 과정까지는 생략하도록 하고, 그래프를 그려서 한번 비교에 들어가 보도록 하겠습니다. 일단 여기서 Account 상에서 이득본 종목의 갯수를 가지고 이야기를 하자면, 우선 Typical Price를 사용하는 Bollinger Band의 경우를 제외하곤 대부분은 이익을 .. 2020. 8. 9.
1% risk로 나온 테스트 결과의 분석 -1- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 다른게 아니라 바로 지난번 포스팅에서 언급한 대로 1%의 리스크를 걸어 놓고서 테스트를 하였는데, 그 결과를 한번 분석해 보는 시간을 가져 보고자 합니다. 일단 이번 포스팅에서는 7번째 조건에서 나왔는 결과를 가지고서 분석하는 데 그치지만, 다음 포스팅에서는 다른 조건에서 나온 결과와 한번 비교하는 시간을 가져 보도록 하겠습니다. 가장 먼저 할일은 역시 각각의 조건별로 요약이 되어 있는 엑셀파일의 결과를 한개의 엑셀파일로 옮기는 작업을 해 주는 것이라고 할 수 있습니다. 그리고 나서 위 스크린샷에서 나오는 조건을 가지고서 한번 작업을 해 주도록 하는데, 엑셀의 countif나 averageif함수를 가지고서 한번 원하는 데이터를 얻어 보도록 합니다. 그리고 나서 다음으로 보.. 2020. 8. 9.
1% risk를 기준으로 해서 테스트에 들어가 보기 안녕하세요? 일단 시간이 많이 걸리기는 했어도 어떻게 해서 10period에서 계산을 하는데, position sizing을 하기 위해서 이 risk를 얼마로 둘지 생각하다가 한번 risk를 낮추어 보도록 해야 겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 이번에는 1.5%에 이어서 1%로 작업을 해 보도록 합니다. 먼저 이 작업을 하기 위해서, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 작업 결과를 저장하기 위해서 폴더를 생성해 보도록 합니다. 그리고 나서 다른 것은 다 일치하는데, 이번에는 그냥 리스크만 1%로 낮추어서 한번 작업에 들어가 보도록 합니다. 이렇게 하는 것으로 이제 다음 작업에 들어가 봅니다. 먼저 첫번째 파트에서 시작된 작업은 끝이 나는데 무려 10시간 반 정도가 걸린 것을 생각할 수 있었습니다... 2020. 8. 9.
의외로 발견된 ray의 활용법 안녕하세요? 일단 지난번 테스트에서 ray가 기존의 multiprocessing에 비해서 느리다는 결론을 얻기는 했는데, 이것만으로는 만족할 수는 없어서 한번 다른 종류의 실험을 해 보도록 했습니다. 그리고 여기서는 무언가 더 의미가 있어 보이는 결론을 얻는데 성공했습니다. 일단 2번째 subprocess로 처리가 되는 for 문의 하나하나의 구문에서, sleep을 하는 시간을 기존의 1초에서 4초로 늘려 주도록 해 보았습니다. 그리고 나서 걸리는 시간을 보니까 의외로 1분 넘게 걸리는 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 그래도 의미있는 결과를 얻기 위해선은 일단 10회 반복해 주도록 합니다. 이제 ray를 사용하면 어떤 효과가 있는지 없는지에 대해서 알아보기 위해서, 이번에는 합너 작업을 해 주도록 합.. 2020. 8. 8.

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