่จ€้ˆ ่จ€้œŠ ๊ณ ํ† ๋‹ค๋งˆ

ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋”ฉ ๊ณต๋ถ€ ํฌ๊ธฐํ–ˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, chatGPT์™€ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ๋‹ค๋ฉด, ๋ญ”๊ฐ€ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค๋Š” ํฌ๋ง์ด ๋ณด์ธ๋‹ค.

์ซŒ์น˜๋…ธ 2023. 4. 2. 00:43

๊ฐ‘์ž๊ธฐ chatGPT๋กœ ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋”ฉ์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์ง€ ์•Š์„๊นŒ ๊ถ๊ธˆํ•˜์—ฌ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ์งˆ๋ฌธํ•ด ๋ณด์•˜๋‹ค.

 

*์งˆ๋ฌธ ์ „์†ก: python coding for backtesting NDX and Cash from 2000 to today

 

*๊ทธ๋žฌ๋”๋‹ˆ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ฝ”๋”ฉ ์˜ˆ์ œ๋ฅผ ์ œ์‹œํ•ด ์ค€๋‹ค.

 

To backtest the NDX and Cash from 2000 to today in Python, you can follow the steps below:

Import the necessary libraries:
python
Copy code
import pandas as pd
import yfinance as yf
Define the start and end dates for the backtest:
python
Copy code
start_date = '2000-01-01'
end_date = '2023-04-02'
Download the NDX and Cash data from Yahoo Finance using the yfinance library:
python
Copy code
ndx = yf.download('^NDX', start=start_date, end=end_date)
cash = yf.download('CASH', start=start_date, end=end_date)
Combine the NDX and Cash data into one DataFrame and calculate the daily returns:
python
Copy code
data = pd.concat([ndx['Adj Close'], cash['Adj Close']], axis=1)
data.columns = ['NDX', 'Cash']
returns = data.pct_change().dropna()
Define the backtesting strategy. For example, let's say we want to allocate 80% to the NDX and 20% to Cash and rebalance the portfolio every month:
python
Copy code
weights = [0.8, 0.2]
monthly_returns = returns.resample('M').apply(lambda x: (x * weights).sum())
Calculate the cumulative returns of the backtesting strategy:
python
Copy code
cumulative_returns = (1 + monthly_returns).cumprod() - 1
Plot the cumulative returns:
python
Copy code
cumulative_returns.plot(figsize=(10, 6))
The complete code would look like this:

python
Copy code
import pandas as pd
import yfinance as yf

start_date = '2000-01-01'
end_date = '2023-04-02'

ndx = yf.download('^NDX', start=start_date, end=end_date)
cash = yf.download('CASH', start=start_date, end=end_date)

data = pd.concat([ndx['Adj Close'], cash['Adj Close']], axis=1)
data.columns = ['NDX', 'Cash']
returns = data.pct_change().dropna()

weights = [0.8, 0.2]
monthly_returns = returns.resample('M').apply(lambda x: (x * weights).sum())
cumulative_returns = (1 + monthly_returns).cumprod() - 1

cumulative_returns.plot(figsize=(10, 6))

 

๋Œ€๋ฐ•!

 

์ฝ”๋”ฉ ์ž‘์„ฑ์˜ ๊ธฐ์ดˆ๋งŒ ๋‹ค์‹œ ๋ฐฐ์šด๋‹ค๋ฉด,

์œ„์˜ ์ฝ”๋”ฉ ์˜ˆ์ œ๋ฅผ ์ตํžˆ๋ฉด์„œ ํ™•์žฅ ์‘์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฒƒ์ด๋‹ค.

 

ํฌ๋ง์ด ์ƒ๊ธด๋‹ค!

 

 

 

๋ฃจ๋”” ํํ‚ค์ฒ˜๋Ÿผ ๊ท€์—ฌ์šด ๊ฐ•์•„์ง€์™€ ํ•จ๊ป˜ ์ฝ”๋”ฉํ•˜๊ณ  ์‹ถ๋‹ค.

 

 

 

https://youtube.com/shorts/yoFryrQYR8c?feature=share