아래는 NVIDIA(엔비디아) 주식 백테스팅을 위한 Python 코드입니다.
이 코드는 백테스팅을 수행하여 단순 이동 평균(SMA) 전략을 평가합니다.
사용된 패키지:

• yfinance를 사용하여 NVIDIA(NVDA) 주가 데이터를 가져옵니다.
• backtrader를 이용해 전략을 백테스트합니다.

기능:

✅ SMA(단순 이동 평균) 교차 전략을 사용
✅ 200일 이동 평균을 기준으로 매매
✅ 매매 시뮬레이션 및 성과 분석

Python 코드 (Backtrader 이용)

!pip install backtrader


import backtrader as bt
import yfinance as yf

# 백테스트를 위한 전략 정의
class SmaCross(bt.Strategy):
    params = (("sma_period", 200),)  # 200일 이동 평균
    
    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.sma_period)

    def next(self):
        if self.position:  # 이미 포지션이 있다면
            if self.data.close[0] < self.sma[0]:  # 주가가 이동평균보다 낮아지면 매도
                self.close()
        else:
            if self.data.close[0] > self.sma[0]:  # 주가가 이동평균을 상회하면 매수
                self.buy()

import backtrader as bt
import yfinance as yf
import numpy as np

# ... (rest of your code)

# 백테스트 실행 함수
def run_backtest():
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.addstrategy(SmaCross)

    # NVIDIA(NVDA) 데이터 다운로드 및 Backtrader에 로드
    df = yf.download("NVDA", start="2020-01-01", end="2024-01-01")
    # Convert the columns to single-level index if they are multi-indexed
    df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]  
    
    # Replace infinite or NaN values in volume with 0
    # Check if 'Volume' exists in columns before accessing it
    if 'Volume' in df.columns:
        df['Volume'] = df['Volume'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).fillna(0)
    else:
        # Print column names for debugging if 'Volume' is not found
        print("Column names in DataFrame:", df.columns)

    data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
    cerebro.adddata(data)

    # 초기 자본 설정
    cerebro.broker.set_cash(10000)
    cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)  # 한 번에 10주씩 거래
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)  # 수수료 0.1%

    print("초기 자본: {:.2f}".format(cerebro.broker.getvalue()))
    cerebro.run()
    print("최종 자본: {:.2f}".format(cerebro.broker.getvalue()))

    # 결과 시각화
    #cerebro.plot()

if __name__ == "__main__":
    run_backtest()

실행 방법

1. pip install backtrader yfinance matplotlib 로 필요한 라이브러리 설치
2. 위 코드를 실행하면 백테스팅 결과와 함께 매매 차트가 출력됨