주식 손절 익절 타이밍 히스토리

2020. 4. 12. 19:54

 

저는 요즘 소액으로 주식 투자를 해보고 있는 중인데

소소하게 투자를 해서 소소하게 잃고있는 중입니다.

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그런데 저번주에는 갑자기 어떤 회사 주식에 꽂혀서 그 주식을 몰빵해서 샀고

가격이 내려도 추가 구입해서 평단가를 맞추는 등의 노력을 했지만

금요일날 결국 그 회사 주식이 폭락하여 3000 초반대까지 떨어져 원금의 10퍼센트를 잃고 손절하고 말았습니다.

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그러다가 오늘은 꿈에서 손절한 주식이 8000원까지 올라가는 악몽을 꾸고 말았습니다.

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결국 내가 뭐가 부족해서 계속 잃는것인지 생각해보았는데

생각해보면 제가 샀던 주식이 올랐던 적도 꽤나 있었습니다. 그런데도 손해만 보고 있었고요

저에게 부족한건 적절한때 손절 익절을 하는 능력(?)이 부족했던것이 아닐까 싶습니다.

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그래서 생각해봤는데 손절 익절을 mts에 모두 맡기면 오히려 잃는 돈이 줄어들지 않을까 싶었고

주식을 구입한 후 +-3%가 되면 자동으로 판매를 하도록 설정을 해놓으면 어떨까 하고 생각을 했습니다.

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보기에는 그럴듯 하지만 진짜로 저렇게 한다고 이익을 볼 수 있을까요?

물론 실제로 저런식으로 거래를 해서 이익을 보는 사람도 많이 있겠지만

결국 저런 방식으로 거래를 하는것도 오를 주식을 사야 얻는거고 또 오를 타이밍에 사야 이익을 볼텐데요

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오를 주식을 미리 알 수는 없지만 어떤 상황에서 사야 오를지에 대해서 알 수 있을까 싶어서

과거의 자료를 보고 간단하게 차트를 만드는 코드를 만들어보았습니다.

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이 코드를 만들기 위해서 우선 주식 프로그램에서

저번주 금요일 거래량이 많았던 종목들의 하루치의 데이터를 다운받았습니다.

 

 

 

 

그리고 데이터를 엑셀 파일로 다운받았습니다.

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그리고 파이썬에서 다운받은 엑셀 파일을 읽어들여 제가 원하는 결과를 출력하도록 코드를 작성하겠습니다.

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규칙은 간단한데

어떤 시점에서 주식을 구입했을 경우 해당 주식이 +3% 가 되는것이 먼저인지 -3%가 되는것이 먼저인지를

출력하는것 입니다.

데이터는 분단위의 봉차트 데이터로 시가 고가 저가 종가에 다른 데이터도 더 있지만

시가 고가 저가 데이터만을 사용하도록 하겠습니다.

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만약 09:00에 시가로 주식을 개당 1000원에 구입했을 경우

09:05분에 고가가 1030이 되고 09:06분에 저가가 970원이 된다면

09:05분에 1030원에 에 익절하는 형식입니다.

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아래는 작성한 코드입니다.

 

 

import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot
import datetime
from matplotlib import dates

path = "./excel/"
file_list = os.listdir(path)

print ("file_list: {}".format(file_list))

plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,7)
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
plt.rcParams['lines.color'] = 'r'
plt.rcParams['axes.grid'] = False 

p = 0.03

for file in file_list:
    if file.find('xlsx') < 0 and file.find('xls') < 0:
        continue
    print(file)
        
    xlsx = pd.read_excel(path + file)
    color = []
    for i in range(len(xlsx['시가'])):
        color.append(0)
    
    for i in reversed(range(0, xlsx.shape[0])):
        for j in reversed(range(0, i-1)):
            if xlsx['시가'][i] + xlsx['시가'][i] * p < xlsx['고가'][j]:
                color[i] = 1
    #            print(xlsx['시간'][i], ",", xlsx['시가'][i], ",", p, ",", "익절" , xlsx['고가'][j] , xlsx['시간'][j], color[i])   
                break
            if xlsx['시가'][i] - xlsx['시가'][i] * p > xlsx['저가'][j]:
                color[i] = 2
    #            print(xlsx['시간'][i], ",", xlsx['시가'][i], ",", p, ",", "손절" , xlsx['저가'][j] , xlsx['시간'][j], color[i])     
                break
    
    fig, ax = plt.subplots()
    converted_dates = list(map(datetime.datetime.strptime, xlsx['시간'], len(xlsx['시간'])*['%m/%d,%H:%M']))
    x_axis = converted_dates
    formatter = dates.DateFormatter('%H:%M')
    
    ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)    
    ax.plot([],[])
    ax.scatter(x_axis, xlsx['시가'], c = color)
    
    plt.show()

 

결과를 차트로 출력하는데

위의 규칙을 그대로 사용하여

청록색일때 구입하면 익절

노란색일때 구입하면 손절

보라색일때 구입하면 손절도 익절도 하지 않습니다.

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결과를 보면 저번 금요일 시점의 이 주식은 정말 특별한 타이밍이 아니면 이익을 보기 힘들었을거라는 결과입니다.

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다른 회사들의 결과를 보겠습니다.

 

 

 

 

돈벌기 참 힘드네요

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결과만 보면 주식 가격이 급격하게 내려갔을 때 구입하면 가격이 다시 회복되면서 익절을 하게되는 경우가 많은데

가장 첫번째 그래프처럼 다시 안올라가고 쭉 내려가기만 하는 경우도 있어서 그경우는 무조건 손해만 입겠네요.

결국 타이밍도 중요하지만 좋은 종목을 골라서 거래하는게 더 중요한것 같습니다.