kquant API document (0.3.6)

backtest_update_stock_port_daily

복수 주식의 일간기준 백테스트 결과를 하루 단위로 업데이트하는 함수

backtest_update_stock_port_daily(
    symbols_and_orders: 'list[tuple[str, int]]',
    date: 'DATE_IN',
    dict_df_result: 'Optional[dict[str, pd.DataFrame]]'=None,
    dict_df_position: 'Optional[dict[str, pd.DataFrame]]'=None,
    init_cash: 'int'=0,
    trade_close: 'bool'=False,
    allow_loan: 'bool'=False,
    broker_fee_percent: 'float'=0.0,
    exchange_fee_percent: 'float'=0.0,
    trade_tax_percent: 'float'=0.0,
    slippage_tick: 'int'=0,
    use_notadj: 'bool'=False,
    logger: 'Optional[logging.Logger]'=None,
    logname: 'Optional[str]'=None,
    logpath: 'Optional[str]'=None,
    loglevel: 'Optional[int]'=None,
    return_logger: 'Optional[bool]'=False,
) -> tuple[dict[str, pd.DataFrame], dict[str, pd.DataFrame]] | tuple[dict[str, pd.DataFrame], dict[str, pd.DataFrame], logging.Logger]

symbols_and_orders (list[tuple[str, int]]): 주식 종목단축코드 문자열과 주문수량 정수의 튜플의 리스트
date (DATE_IN): 주문 발생일 날짜 문자열
dict_df_result (Optional[dict[str, pd.DataFrame]]): 과거의 복수종목 백테스트 매매결과 데이터프레임 딕셔너리
dict_df_position (Optional[dict[str, pd.DataFrame]]): 과거의 복수종목 백테스트 포지션 데이터프레임 딕셔너리
init_cash (int): 초기 보유현금. 디폴트 0원
trade_close (bool): True면 매매정보를 무시하고 보유잔고 정리. 디폴트 False
allow_loan (bool): 융자가능여부 즉, 음수인 보유현금 허용 설정값. 디폴트 False
broker_fee_percent (float): 증권사 수수료(%). 디폴트 0
exchange_fee_percent (float): 유관기관 수수료(%). 디폴트 0
trade_tax_percent (float): 매도시 주식양도세(%). 디폴트 0
slippage_tick (int): 거래시 발생하는 슬리피지(slippage)틱(호가가격단위), 디폴트 0
use_notadj (bool): 수정주가가 아닌 원주가 사용. 디폴트 False
logger (Optional[logging.Logger]): 로거 객체. None이면 자동생성
logname (Optional[str]): 로거 이름. 로거 객체 logger가 None이면 이 이름으로 생성
logpath (Optional[str]): 로그파일 경로 문자열. None이 아니면 로그파일 생성
loglevel (Optional[int]): 로그레벨. 디폴트 logging.INFO :param Optional[bool] return logger: True이면 로거 객체를 추가적으로 반환
반환값 (tuple[dict[str, pd.DataFrame], dict[str, pd.DataFrame]]): 백테스트 매매결과 및 포지션 데이터프레임 딕셔너리

예제 코드

import kquant as kq

dict_df_result, dict_df_position = kq.backtest_update_stock_port_daily(
   [("005930",10)], "2023-01-02")

[2023-01-02] 종목: 005930, 주문전 보유수량:      0 주문수량:     10, 매매수량:     10, 주문후 보유수량:     10
[2023-01-02] <KQuantNotAllowLoan> 융자 금지 오류: 매매가능 현금 미보유
재계산
[2023-01-02] 종목: 005930, 주문전 보유수량:      0 주문수량:      0, 매매수량:      0, 주문후 보유수량:      0

dict_df_result["005930"]

	DATE	SYMBOL	PRICE	ORDER	QTY	TRADE_PRICE	POSITION	AVG_PRICE	FEE	TRADE_TAX	SLIPPAGE	CASHFLOW	CASH	HIST_VALUE	STOCK_VALUE	TOTAL_VALUE	REAL_PROFIT	UNREAL_PROFIT	PROFIT	HIGHWATERMARK	DRAWDOWN
0	2023-01-02	005930	55,500	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

dict_df_position["005930"]

	DATE	SYMBOL	QTY	TRADE_PRICE	HIST_VALUE	FEE	NOT_DELETE

dict_df_result, dict_df_position = kq.backtest_update_stock_port_daily(
   [("000660",20)], "2023-01-03", dict_df_result, dict_df_position)

[2023-01-03] 종목: 000660, 주문전 보유수량:      0 주문수량:     20, 매매수량:     20, 주문후 보유수량:     20
[2023-01-03] <KQuantNotAllowLoan> 융자 금지 오류: 매매가능 현금 미보유
재계산
[2023-01-03] 종목: 000660, 주문전 보유수량:      0 주문수량:      0, 매매수량:      0, 주문후 보유수량:      0

dict_df_result["005930"]

	DATE	SYMBOL	PRICE	ORDER	QTY	TRADE_PRICE	POSITION	AVG_PRICE	FEE	TRADE_TAX	SLIPPAGE	CASHFLOW	CASH	HIST_VALUE	STOCK_VALUE	TOTAL_VALUE	REAL_PROFIT	UNREAL_PROFIT	PROFIT	HIGHWATERMARK	DRAWDOWN
0	2023-01-02	005930	55,500	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	2023-01-03	005930	55,400	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

dict_df_result["000660"]

	DATE	SYMBOL	PRICE	ORDER	QTY	TRADE_PRICE	POSITION	AVG_PRICE	FEE	TRADE_TAX	SLIPPAGE	CASHFLOW	CASH	HIST_VALUE	STOCK_VALUE	TOTAL_VALUE	REAL_PROFIT	UNREAL_PROFIT	PROFIT	HIGHWATERMARK	DRAWDOWN
0	2023-01-02	000660	75,700	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	2023-01-03	000660	75,600	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

dict_df_result["TOTAL"]

	DATE	SYMBOL	PRICE	ORDER	QTY	TRADE_PRICE	POSITION	AVG_PRICE	FEE	TRADE_TAX	SLIPPAGE	CASHFLOW	CASH	HIST_VALUE	STOCK_VALUE	TOTAL_VALUE	REAL_PROFIT	UNREAL_PROFIT	PROFIT	HIGHWATERMARK	DRAWDOWN
0	2023-01-02	TOTAL	0	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	2023-01-03	TOTAL	0	0	0	0	0	0.0000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

dict_df_position["005930"]

	DATE	SYMBOL	QTY	TRADE_PRICE	HIST_VALUE	FEE	NOT_DELETE

dict_df_position["000660"]

	DATE	SYMBOL	QTY	TRADE_PRICE	HIST_VALUE	FEE	NOT_DELETE