[FinRL] 가설(2)-2. DOW vs S&P500

Financial Reinforcement Learning(FinRL) Platform

Contents

• 가설 #1: 강화학습은 시장 수익을 항상 이긴다
  • 한국 시장 검증: KOSPI & KOSDAQ
  • 미국 시장 검증: DOW & S&P500
• 가설 #2: 애초에 시장을 이기는 종목은 없다
  • 한국 시장 검증: KOSPI vs KOSDAQ
  • 미국 시장 검증: DOW vs S&P500
• 가설 #3: 어떤 포트폴리오 전략이든 강화학습은 항상 적용되어야 한다
  
  • 가치주: 평균 수익률 vs 강화학습
  • 성장주: 평균 수익률 vs 강화학습
  • 수익성주: 평균 수익률 vs 강화학습
  • 실적호전주: 평균 수익률 vs 강화학습
  • 대형 저평가주: 평균 수익률 vs 강화학습
  • 중소형 저평가주: 평균 수익률 vs 강화학습
• 가설 #4: 패턴이 잘 보일수록 강화학습 전략은 효과적이다
  • 시가총액: 대형주 vs 소형주(패턴 우위)
  • 거래량: 고거래 vs 저거래(패턴 우위)
  • 비주도주 vs 주도주(패턴 우위)

 

가설 #1-2. 미국 시장 검증: DOW vs S&P500

Introduction

• 다음 가설을 검증하기 위해서 다양한 시장 종목을 통해 실험을 진행 
  • 가설 <애초에 시장을 이기는 종목은 없다> 
    • DOW 연평균 수익률/Sharp Ratio: 13.80% / 1.20 
    • S&P500 연평균 수익률/Sharp Ratio: 25.08% / 1.80 
  • 검증 결과 <DOW vs S&P500> 
    • DOW  시장 최고 수익률 결과
      
      • StockTrading-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio:23.88% / 1.73
      • PortfolioAllocation-A2C 연평균 수익률/Sharp Ratio: 17.01% / 1.39
    • S&P500 시장 최고 수익률 결과
      • StockTrading-SAC 연평균 수익률/Sharp Ratio: 28.19% / 1.77
      • PortfolioAllocation-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio: 48.17% / 2.48
    • 결론 <높은 수익률이 예측되는 시장을 접근하자>
      • StockTrading 기법에서 시장 변경으로  수익률 +8.83%와 안정성 +0.04 얻음
      • PortfolioAllocation 기법에서 시장 변경으로 수익률 +31.16%와 안정성 +1.09얻음
      • 결론적으로 시장 선택이 매우 중요하며 높은 수익률이 예측되는 시장을 접근해야한다

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1-1. DOW - StockTrading 적용

• DOW 시가총액 상위 30개 종목에 대해서 Training(2008~2022) 후 Test(2023) 진행
• Baseline(DOW)보다 FinRL의 일부 모델만 높은 수익률을 보이며 편차가 심함
  • Baseline(DOW) 연평균 수익률/Sharp Ratio: 13.64% / 1.19
  • StockTrading-A2C 연평균 수익률/Sharp Ratio: 22.06% / 1.34
  • StockTrading-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio: 23.88% / 1.73
  • StockTrading-PPO 연평균 수익률/Sharp Ratio: 6.15% / 0.54
  • StockTrading-SAC 연평균 수익률/Sharp Ratio: 10.08% / 0.85
  • StockTrading-TD3 연평균 수익률/Sharp Ratio: 17.30% / 1.46

DRL Performance Results

1-2. DOW - PortfolioAllocation 적용

• DOW 시가총액 상위 30개 종목에 대해서 Training(2008~2022) 후 Test(2023) 진행
• Baseline(DJI)보다 FinRL의 전체 모델이 높은 수익률을 보이며 편차가 적음
  
  • Baseline(DJI) 2023 연평균 수익률/Sharp Ratio: 13.64% / 1.19
  • PortfolioAllocation-A2C 연평균 수익률/Sharp Ratio: 17.01% / 1.39
  • PortfolioAllocation-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio: 16.33% / 1.43
  • PortfolioAllocation-PPO 연평균 수익률/Sharp Ratio: 16.01% / 1.35
  • PortfolioAllocation-SAC 연평균 수익률/Sharp Ratio: 14.24% / 1.20
  • PortfolioAllocation-TD3 연평균 수익률/Sharp Ratio: 15.76% / 1.34

2023 DRL Performance Results

 

2-1. S&P500 - StockTrading 적용

• S&P500 시가총액 상위 30개 종목에 대해서 Training(2008~2022) 후 Test(2023) 진행
• Baseline(S&P500)보다 FinRL의 대부분 모델이 높은 수익률을 보이며 편차가 심함
  
  • Baseline(S&P500) 연평균 수익률/Sharp Ratio: 25.08% / 1.79
  • StockTrading-A2C 연평균 수익률/Sharp Ratio: 26.89% / 1.71
  • StockTrading-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio: 28.02% / 1.31
  • StockTrading-PPO 연평균 수익률/Sharp Ratio: 27.00% / 1.41
  • StockTrading-SAC 연평균 수익률/Sharp Ratio: 28.19% / 1.77
  • StockTrading-TD3 연평균 수익률/Sharp Ratio: 20.82% / 0.97

DRL Performance Results

 

2-2. S&P500 - PortfolioAllocation 적용

• S&P500 시가총액 상위 30개 종목에 대해서 Training(2008~2022) 후 Test(2023) 진행
• Baseline(S&P500)보다 FinRL의 전체 모델이 높은 수익률을 보이며 편차가 적음
  • Baseline( S&P500 ) 2023 연평균 수익률/Sharp Ratio: 25.08% / 1.8
  • PortfolioAllocation-A2C 연평균 수익률/Sharp Ratio: 43.87% / 2.34
  • PortfolioAllocation-DDPG 연평균 수익률/Sharp Ratio: 48.17% / 2.48
  • PortfolioAllocation-PPO 연평균 수익률/Sharp Ratio: 41.16% / 2.34
  • PortfolioAllocation-SAC 연평균 수익률/Sharp Ratio: 38.07% / 2.29
  • PortfolioAllocation-TD3 연평균 수익률/Sharp Ratio: 35.29% / 2.34

DRL Performance Results