abu

아부 퀀트(abu)는 Python 기반의 오픈소스 퀀트 거래 및 퀀트 투자 아키텍처로, 주식, 옵션, 선물, 비트코인 등 투자 상품을 대상으로 전략 개발부터 백테스트, 최적화까지의 완전한 프로세스를 제공합니다. 주요 기능: - 타이밍 전략 개발 및 백테스트: 매수/매도 타이밍 팩터를 작성하고 단계별로 분해하여 백테스트하며, 여러 종목의 병렬 백테스트와 포지션 관리를 지원합니다. - 전략 최적화: 이익 실현/손절, 리스크 관리, 이익 보호 등의 전략이 내장되어 있으며, Grid Search를 통한 최적 파라미터 탐색과 사용자 정의 평가를 지원합니다. - 거래 비용 시뮬레이션: 슬리피지 전략과 거래 수수료 계산을 지원하며, 수수료를 사용자 정의할 수 있습니다. - 다중 시장 지원: 미국 주식, A주, 홍콩 주식, 선물, 옵션, 비트코인, 라이트코인을 지원하며, 상한가/하한가 등 특수 규칙도 처리합니다. - 데이터 소스: 시세 및 거래 데이터를 지원하며, 데이터 모드, 저장 방식, 데이터 소스를 전환할 수 있고, 전체 시장 데이터 업데이트 및 외부 데이터 소스 연동을 지원합니다. - 기술적 분석 체계: 엘리엇 파동 이론, 찬론(纏論), 하모닉 이론, 차트 패턴 모델(머리어깨, 삼각형, 깃발, 쐐기, 사각형 등), 추세선 저항/지지, 이동평균선 신호(그랜빌의 법칙 등), 캔들 신호, 갭 및 MACD/KDJ/BOLL/RSI 등 지표 신호를 포함합니다. - 머신러닝 및 AI 퀀트: 머신러닝 모듈이 내장되어 있으며, 특성 추출, 테스트 세트 검증, 불균형 처리를 제공하고, 추세 평가를 위한 여러 평가 모델을 포함합니다. - 퀀트 전략 라이브러리: 시드 거래 전략을 기반으로 다수의 매매 신호 전략을 파생시킵니다. 저장소에는 abupy 소스 코드, abupy_lecture 사용 튜토리얼, abupy_ui 비프로그래밍 인터페이스 조작, 그리고 《퀀트 거래의 길》 예제 코드가 포함되어 있습니다. 설치 시 Anaconda로 Python 환경을 구성하는 것을 권장하며, abupy를 임포트하여 테스트할 수 있습니다. 프로젝트는 GPL 라이선스를 사용합니다.