ChatGPT와 함께 커버드 콜 전략 자동실행 알고리즘 짜기 (2)

프로그램 투자자는 어디에 속할까요?

 

 

저번에 ChatGPT를 이용해서 옵션 HV(역사적 변동성)을 구해보았습니다.

 

 

이번에는 이를 이용해, 변동성을 포함한 변수들을 구해 적용해보겠습니다.

 

 

저번에 AI가 만들어준 코드를 수정하면서 한줄씩 알아봅시다.

 

 

 

import pandas as pd
import numpy as np
import ccxt
#필요한 모듈 끌어오기

# Initialize the Binance exchange object
binance = ccxt.binance({
    'rateLimit': 365,
    'enableRateLimit': True,
})
#바이낸스 객체 설정하기(데이터 일수는 365일치로)

# 비트코인 일단위 가격 데이터 가져오기
ohlcv = binance.fetch_ohlcv('BTC/USDT', timeframe='1d')

# 받아온 데이터를 시간, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 열로 가공하기
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])


# 로그 수익률 구하기
df['log_return'] = np.log(df['close'] / df['close'].shift(1))

# 로그 변동성 구하기
log_volatility = df['log_return'].std() * np.sqrt(365) #std는 표준편차

# Print the volatility
print(log_volatility)

(수익률을 로그로 구하는 이유는 나중 게시물에 올리겠습니다.)

 

 

 

출력은 이렇게 됩니다.

최대 변동성은 약 64%, 즉

365일간 고점 대비 저점까지 약 64% 차이가 난다는 말입니다.

 

확인해봅시다.

 

 

비트코인 투자하신분들 화이팅...

대략 맞는것 같습니다.

 

 

다음번에는 FDR모듈을 이용해 무위험 이자율을 받아오고,

deribit 거래소에서 API를 이용해 옵션 만기일까지의 기간을 구해보겠습니다.