개발 환경을 구축했으니 이제 데이터를 가져오는 기능을 개발하려 했다.
그런데 막상 생각을 해보니 아래와 같은 의문이 떠올랐다.
“어떤 데이터를 가져와야 하지? 그 데이터를 가져와서 뭘 해야할까”
투자 데이터를 다룬다고 해서 아무 숫자나 모으면 의미가 없을 것 같았다. 결국 모의 실험을 하든, 나중에 자동화로 이어가든, 먼저 판단 기준이 있어야 했다.
그래서 이번에는 코드를 짜기 전에 기준부터 정해보기로 했다.
처음부터 복잡하게 가고 싶지는 않았다.
뉴스, 실적, 수급, 차트, 거시지표 등 여러 데이터를 한 번에 다 수집하기 시작하면 시작부터 너무 무거워질 것 같았다. 아직은 실험 초반이니까, 가장 기본적인 것부터 보는 게 맞아 보였다.
그래서 첫 기준은 가격 흐름과 거래량으로 잡았다.
주식 데이터를 볼 때 가장 먼저 보게 되는 숫자이기도 하고, 나중에 간단한 실험으로 이어가기도 좋을 것 같았다.
이번에 정한 첫 번째 기준은 이렇다.
최근 가격 흐름과 거래량을 보고, 관심 종목 후보를 분류해본다.아직 매수나 매도 기준을 정한 건 아니다.
지금 단계에서는 “이 종목을 사야 한다”가 아니라, “최근 흐름이 괜찮은 후보인지” 정도를 구분해보려는 것이다.
일단은 이런 것들을 보려고 한다.
최근 가격 흐름이 나쁘지 않은지.
거래량이 평소보다 늘었는지.
가격 변동이 너무 과하지는 않은지.
이 정도만 봐도 첫 실험으로는 충분할 것 같다.
그러면 필요한 데이터도 어느 정도 정리된다.
우선은 날짜, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 정도면 될 것 같다.
이 데이터가 있으면 최근 며칠 동안 가격이 어떻게 움직였는지 볼 수 있고, 평균 거래량과 비교해서 거래가 늘었는지도 확인할 수 있다. 나중에는 이동평균이나 간단한 변동성도 계산해볼 수 있을 것 같다.
물론 이 기준이 좋은 기준인지는 아직 모른다.
실제로 데이터를 넣어보면 생각과 다른 부분이 많이 나올 수도 있다. 가격 흐름은 좋아 보이는데 거래량이 애매할 수도 있고, 거래량은 늘었는데 변동성이 너무 클 수도 있다.
그래도 처음부터 완벽한 기준을 만들 필요는 없다고 생각했다.
일단 작게 기준을 정하고, 데이터를 넣어보고, 결과를 보면서 하나씩 고쳐가는 쪽이 더 현실적일 것 같다.
이번 단계에서 정리한 기준은 이렇게 남겨두기로 했다.
관심 후보는 최근 가격 흐름이 나쁘지 않고,
거래량이 평소보다 늘었으며,
변동성이 과하게 크지 않은 종목으로 본다.아직은 아주 단순한 기준이다.
그래도 이제 어떤 데이터를 왜 가져와야 하는지는 조금 명확해졌다. 그냥 숫자를 모으는 게 아니라, 이 기준이 실제로 말이 되는지 확인하기 위해 데이터를 가져오는 것이다.
다음에는 이 기준을 확인할 수 있는 샘플 데이터를 준비해보려고 한다.
처음부터 복잡한 전략을 만들기보다는, 데이터를 읽고 계산해보고, 기준이 말이 되는지 하나씩 확인해보는 식으로 가면 될 것 같다.
일단 기준은 정했다.
다음은 데이터를 만져볼 차례다.
투자 유의사항
이 글은 개인적인 개발 및 투자 실험 기록입니다.
특정 종목이나 금융상품에 대한 매수·매도 추천이 아니며, 투자 판단은 각자의 책임하에 이루어져야 합니다.