백테스트 실습 환경 소개(Google Colab)

백테스트 할 수 있도록 파이썬 환경을 지원해주는 프로그램은 Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Google Colab이 있습니다. 현재 사용하고 있는 파이썬 개발 환경 프로그램은 Visual Studio Code를 사용하고 있습니다.

이번 백테스트에는 별도 설치 없이 모든 환경에서 사용 가능한 Google colab을 사용해 볼까 합니다. Google Colab에 대한 설명은 아래와 같습니다.

 

1. Google Colab(Google Colaboratory)란?

Google Colaboratory은 줄여서 colab이라고 합니다. 구글 리서치팀에서 개발하였으며, 내부에서 사용하면서 꾸준히 발전해 왔다고 합니다.

브라우저에서 누구나 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 머신러닝, 데이터 분석 등을 위한 서비스이며 머신러닝은 구글 오픈소스인 tensorflow 라이브러리를 임포트하여 실행할 수 있습니다.
Jupyter 개발팀과 함께 개발한 Colab은 특별히 설정할 필요 없이 사용할 수 있으며 GPU, 컴퓨팅 리소스를 무료로 사용할 수 있습니다.

 

 

2. 장점

- Jupyter Notebook의 장점인 단계별로 파이썬 코드를 실행할 수 있습니다.
- 파이썬 환경을 위한 구성 설치가 필요하지 않습니다. 보통 내 PC에 데이터 분석을 위한 라이브러리를 설치할 때 Anaconda 파이썬 패키지로 간편하게 설치합니다.
- GPU에 무료 엑세스할 수 있습니다. 다만 대규모 리소스 등은 허용하지 않습니다.
- 본인이 작성한 코드를 간편하게 공유할 수 있습니다.

 

3. 백테스트에 쓰이는 라이브러리

Padas, Numpy, scikit-learn, Matplotlip, Seaboarn, FinanceDataReader 등이 있으며, 자주 사용할 라이브러리입니다. 라이브러리란 자주 쓰는 기능들을 패키지로 도구로 구성한 것을 말합니다. 라이브러리는 누군가가 자주 쓰는 공통된 기능들을 개발 때마다 다시 코딩할 필요 없이 임포트하여 간단하게 사용할 수 있도록 한 고마운 도구입니다.

이 중에서 가장 자주 쓰고 인기 있는 데이터 분석 패키지는 Pandas()입니다. 2차원 테이블 형태를 쉽게 다룰 수 있도록 개발됐습니다. Pandas를 개발한 사람은 웨스 맥키니라는 사람인데 AQR란 금융회사에 근무할 당시 일을 쉽게 하기 위해서 개발하였다고 합니다. 금융 데이터 분석에 최적화되었다고 보면 됩니다.

좋은 세상입니다. 이러한 편리한 툴이 오픈소스라 공짜로 사용할 수 있으며, 공부하려고 마음만 먹으면 유튜브, 블로그에 정보가 널려 있습니다. 구글에서 Google Colab 검색하면 상단에 안내되어 있으며 접속한 화면은 아래와 같습니다.

목표는 퀀트 전략 백테스트 진행을 위한 데이터 분석을 실행하는 데 중점을 두려고 합니다. 이후 딥러닝의 tensorflow는 필요할 경우 공부해 보려고 합니다.