kquant API document (0.3.6)

backtest_stats_stock_daily

백테스트의 성능 평가를 위한 함수

backtest_stats_stock_daily(
    df_result: 'pd.DataFrame',
    days_in_year: 'int'=252,
) -> pd.Series

• df_result (pd.DataFrame): 백테스트 결과 데이터프레임
• days_in_year (int): 1년의 거래일 수, 디폴트는 252
• 반환값 (pd.Series): 백테스트의 성능 평가 결과를 담은 Pandas 시리즈(Series)

성능평가 항목은 다음과 같습니다.

• START_DATE : 백테스트 시작일
• END_DATE : 백테스트 종료일
• DAYS : 백테스트 기간
• START_PRICE : 백테스트 시작일 가격
• END_PRICE : 백테스트 종료일 가격
• BENCHMARK_RETURN : 백테스트 기간동안의 단순 주식 수익률
• INIT_CASH : 초기보유 현금
• START_VALUE : 백테스트 시작일 총자산 가치
• END_VALUE : 백테스트 종료일 총자산 가치
• MAX_VALUE : 백테스트 기간중 총자산 가치의 최고치
• MAX_VALUE_DATE : 백테스트 기간중 총자산 가치의 최고치 기록일
• MIN_VALUE : 백테스트 기간중 총자산 가치의 최저치
• MIN_VALUE_DATE: : 백테스트 기간중 총자산 가치의 최저치 기록일
• PROFIT : 수익
• TOTAL_RETURN : 초기보유 현금에 대한 수익률
• ANNUALIZED_RETURN : 연율화한 수익률
• VOLATILITY : 변동성
• SHARPE_RATIO : 샤프지수
• TOTAL_FEE : 수수료 비용 합계
• TOTAL_TRADE_TAX : 매도세 비용 합계
• TOTAL_SLIPPAGE : 슬리피지 비용 합계
• TOTAL_COST : 전체 비용 합계
• WINNING_TRADE_COUNT : 실현수익이 양수인 횟수
• LOSING_TRADE_COUNT : 실현수익이 음수인 횟수
• WIN_RATE : 전체 매도 횟수 중 실현수익이 양수인 횟수의 비율
• WINNING_PL_SUM : 실현수익이 양수인 경우의 수익 합계
• LOSING_PL_SUM : 실현수익이 음수인 경우의 수익 합계
• WINNING_PL_AVG : 실현수익이 양수인 경우의 수익 평균
• LOSING_PL_AVG : 실현수익이 양수인 경우의 수익 평균
• MAXDRAWDOWN : 맥시멈 드로운다운(Maximum Draw-down: 최고 자산가치 대비 하락)
• MAXDRAWDOWN_DATE : 맥시멈 드로운다운 날짜